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山东大学研究生导师教师简介-宋雪萌

本站小编 Free考研考试/2020-11-25

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宋雪萌职称:副教授所在单位:计算机科学与技术学院 教师拼音名称:songxuemeng
入职时间:2017-02-24
所在单位:计算机科学与技术学院
性别:女
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教育经历
[1].2012.8-2016.10
新加坡国立大学| 计算机科学| 哲学博士学位
[2].2008.9-2012.7
中国科学技术大学| 电子信息工程| 工学学士学位
[3].2005.9-2008.7
佳木斯市第一中学
工作经历
[1].2017.2-至今
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论文成果

More>> 许信顺,聂礼强and宋雪萌.Personalized Capsule Wardrobe Creation with Garment and User Modeling.2020. 许信顺,聂礼强and宋雪萌.GP-BPR: Personalized Compatibility Modeling for Clothing Matching.2020. 聂礼强and宋雪萌.Virtually Trying on New Clothing with Arbitrary Poses.2020. 聂礼强and甘甜.Seeking Micro-influencers for Brand Promotion.2020. 宋雪萌,聂礼强,甘甜,马军and刘金环.An End-to-End Attention-Based Neural Model for Complementary Clothing Matching.ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications,15,2020.

专利

More>>基于深度学习的变电站烟火智能识别监测方法基于边缘计算的电力领域开放场景下异常事件的智能识别与预警方法**基于标签信息与文本特征的文本分类方法、系统及介质**基于多模态字典学习的短视频分类方法、系统及介质基于跨模态的视频时刻定位方法、系统及存储介质

著作成果

Multimodal Learning toward Micro-Video UnderstandingCompatibility Modeling: Data and Knowledge Application for Colthing Matching

科研项目

支撑调控云平台的数据挖掘及安全防护关键技术研究课题 1-基于人工智能的厂站一次接线图自动生成技术研究, 2020-07-01-2020-12-31社交多媒体计算, 2019-04-26-2022-06-30基于目标行为的视频流智能检索, 2019-12-02-2023-12-31基于多社会媒体的用户建模技术研究, 2017-08-17-2020-12-31
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[1]许信顺,聂礼强and宋雪萌.Personalized Capsule Wardrobe Creation with Garment and User Modeling. 2019.[2]许信顺,聂礼强and宋雪萌.GP-BPR: Personalized Compatibility Modeling for Clothing Matching. 2019.[3]聂礼强and宋雪萌.Virtually Trying on New Clothing with Arbitrary Poses. 2019.[4]聂礼强and甘甜.Seeking Micro-influencers for Brand Promotion. 2019.[5]宋雪萌,聂礼强,甘甜,马军and刘金环.An End-to-End Attention-Based Neural Model for Complementary Clothing Matching.ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications, 15, 2019.[6]宋雪萌,许信顺,聂礼强and韩贤静.Neural Compatibility Modeling With Probabilistic Knowledge Distillation.IEEE Transactions on Image Processing (T-IP), 2019.[7]宋雪萌,尹建华,聂礼强and韩贤静.Prototype-guided Attribute-wise Interpretable Scheme for Clothing Matching. 2019.[8]宋雪萌,聂礼强and孙畅畅.Supervised Hierarchical Cross-Modal Hashing. 2019.[9]宋雪萌,许信顺,聂礼强and崔晨.User Attention-guided Multimodal Dialog Systems. 2019.[10]宋雪萌,陈竹敏,马军and刘金环.Neural fashion experts: I know how to make the complementary clothing matching.Neurocomputing, 2019.[11]许信顺,聂礼强and宋雪萌.SDMCH: Supervised discrete manifold-embedded cross-modal hashing. 2018.[12]聂礼强,宋雪萌andWang, Xiang.Unifying Virtual and Physical Worlds: Learning Toward Local and Global Consistency.ACM Transactions on Information Systems, 36, 2017.[13]聂礼强and宋雪萌.Modeling Disease Progression via Multisource Multitask Learners: A Case Study With Alzheimer's Disease.IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 28,1508, 2017.[14]宋雪萌andChu, Yan.Short-Term Recommendation With Recurrent Neural Networks.2017 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON MECHATRONICS AND AUTOMATION (ICMA), 927, 2017.[15]宋雪萌andJin, Xiao.Video logo removal detection based on sparse representation.Multimedia Tools and Applications, 77,29303, 2018.
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[1]基于深度学习的变电站烟火智能识别监测方法[2]基于边缘计算的电力领域开放场景下异常事件的智能识别与预警方法[3]**基于标签信息与文本特征的文本分类方法、系统及介质[4]**基于多模态字典学习的短视频分类方法、系统及介质[5]基于跨模态的视频时刻定位方法、系统及存储介质[6]**基于特征交互和多任务学习的图像排序方法及系统[7]一种基于注意力机制的视频关注时刻检索方法及装置 [8]生成式多轮闲聊对话方法、系统及计算机可读存储介质

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[1]Multimodal Learning toward Micro-Video Understanding [2]Compatibility Modeling: Data and Knowledge Application for Colthing Matching

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[1]支撑调控云平台的数据挖掘及安全防护关键技术研究课题 1-基于人工智能的厂站一次接线图自动生成技术研究,2020/07/01,2020/12/31,[2]社交多媒体计算,2019/04/26,2022/06/30,[3]基于目标行为的视频流智能检索,2019/12/02,2023/12/31,[4]基于多社会媒体的用户建模技术研究,2017/08/17,2020/12/31,
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More>>计算机应用(理工)机器学习与模式识别机器学习与模式识别电路与电子技术基础电路与电子技术基础
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授课信息

本科生课程


课程名称: 学年: 学期: 学时: 学分: 课程号:
机器学习与模式识别 2019-2020 秋学期80 4 sd01332040
机器学习与模式识别 2018-2019 春学期80 4 sd01332040
电路与电子技术基础 2018-2019 春学期32 2 sd01331870
毕业论文(设计) 2018-2019 春学期14 7 sd01330120
电路与电子技术基... 2018-2019 春学期32 1 sd01320230
机器学习与模式识别 2018-2019 80 4 sd01332040
电路与电子技术基础 2017-2018 春学期32 2 sd01331870
毕业论文(设计) 2017-2018 春学期14 7 sd01330120
电路与电子技术基... 2017-2018 春学期32 1 sd01320230

研究生课程


课程名称: 学年: 学期: 学时: 学分: 课程号:
计算机应用(理工) 2019-2020 春学期54 2 G470002
计算机应用(理工) 2018-2019 春学期54 2 G470002
计算机应用(文) 2018-2019 春学期54 2 G470001 扫一扫用手机查看
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