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师资队伍
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姓名:       龙明盛  
职称:       副教授  
职务:       博士生导师  
电子邮件:       mingsheng@tsinghua.edu.cn  
研究领域:       机器学习,专注迁移学习、深度学习、知识学习及在人工智能和工业数据软件中的应用  
个人主页:       http://ise.thss.tsinghua.edu.cn/~mlong  
教育背景

2008年9月至2014年7月,清华大学计算机系,博士 

2004年9月至2008年7月,清华大学电机系,学士

工作履历

2019年1月至今,清华大学软件学院,副教授 

2016年7月至2018年12月,清华大学软件学院,助理教授 

2014年9月至2015年10月,加州大学伯克利分校计算机系,访问研究员 

2014年7月至2016年7月,清华大学软件学院,博士后

学术兼职
国际期刊编委:IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI) 国际期刊审稿人:Nature,JMLR,AIJ 国际会议联合主席:NIPS Transfer Learning Workshop,ICCV TASK-CV Workshop 国际会议领域主席:ICML,NIPS,ICLR,IJCAI,AAAI 国际会议程序委员:CVPR,ICCV,KDD CCF人工智能与模式识别专委会委员 CAAI模式识别专委会委员
奖励与荣誉

2019年,中国知网最受关注博士学位论文 

2018年,教育部技术发明一等奖(第四完成人) 

2018年,清华大学教学优秀奖 

2017年,清华大学国际合作与交流暨港澳台工作优秀工作者 

2016年,中国人工智能学会优秀博士学位论文 

2014年,清华大学优秀博士学位论文

学术成果

主要从事机器学习理论与算法方面的科研工作,专注迁移学习、深度学习、知识学习及在人工智能和工业数据软件中的应用。以第一/通讯作者发表CCF-A类期刊和会议论文60余篇,其中机器学习两大会议ICML和NIPS论文23篇,谷歌学术引用超过10000次,代表性论文单篇引用超过2000次,三篇论文入选ICML和NIPS最具影响力论文。主持科技创新2030—“新一代人工智能” 重大课题等国家级科研课题5项,阿里、腾讯、快手等企业合作科研课题多项,授权国家发明专利22项,其中转让2项。作为技术负责人研发了中国气象智能预报大数据平台,服务全国、省、市各级气象预报业务。更多成果详见个人主页。 

五篇代表作: 

1. Mingsheng Long, Yue Cao, Jianmin Wang, Michael I. Jordan. Learning Transferable Features with Deep Adaptation Networks. International Conference on Machine Learning (ICML), 2015. (入选ICML最具影响力论文,引用2000余次) 2. Mingsheng Long, Zhangjie Cao, Jianmin Wang, Michael I. Jordan. Conditional Adversarial Domain Adaptation. Neural Information Processing Systems (NIPS), 2018. (入选NIPS最具影响力论文,引用600余次) 3. Yuchen Zhang, Tianle Liu, Mingsheng Long*, Michael I. Jordan. Bridging Theory and Algorithm for Domain Adaptation. International Conference on Machine Learning (ICML), 2019. (迁移学习的首个间隔泛化理论) 4. Mingsheng Long, Han Zhu, Jianmin Wang, Michael I. Jordan. Deep Transfer Learning with Joint Adaptation Networks. International Conference on Machine Learning (ICML), 2017. (入选ICML最具影响力论文,引用1000余次) 5. Mingsheng Long, Han Zhu, Jianmin Wang, Michael I. Jordan. Unsupervised Domain Adaptation with Residual Transfer Networks. Neural Information Processing Systems (NIPS), 2016. (引用800余次)

教学情况
所指导的本科生获清华大学特等奖学金2人,指导或联合指导的研究生获中国计算机学会优秀博士学位论文1人、清华大学特等奖学金1人、清华大学优秀博士学位论文2人、清华大学优秀硕士学位论文5人。 讲授课程: 1. 深度学习,研究生学位课,2018— 2. 机器学习,本科生专业课,2019— 3. 人工智能导论,本科生必修课,2021—