任庆桦,男,江苏淮安人,工学博士。2021年3月博士毕业于东南大学,博士期间在新加坡南洋理工大学公派访学1年,2021年5月至今工作于hg皇冠官方官网。 主要从事人工智能、计算机视觉领域的研究,近年来在IEEE Transactions on Multimedia、Neurocomputing等国际期刊和会议上发表论文多篇。目前主持国家自然科学基金青年项目、江苏省双创博士、江苏省高校自然科学基金面上项目以及校企合作项目等。 代表性著作: [1]Multi-branch feature aggregation based on multiple weighting for speaker verification, Computer Speech and Language, 2023.(CCF-C,员工一作,第二作者) [2]Statical pyramid dense time delay neural network for speaker verification, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 2022.(CCF-B,员工一作,第二作者) [3]Salient Object Detection by Fusing Local and Global Contexts, IEEE Transactions on Multimedia, 2021.(CCF-B,第一作者) [4]Multi-scale Deep Encoder-Decoder Network for Salient Object Detection, Neurocomputing, 2018.(CCF-C,第一作者) [5]Saliency detection via PageRank and local spline regression, Journal of Electronic Imaging, 2018.(第一作者) [6]Densely Connected Refinement Network for Salient Object Detection, International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems, 2018.(第一作者) |