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学生信息
罗昕
个人信息Personal Information
助理研究员硕士生导师性别：男
毕业院校：山东大学
学历：博士研究生毕业
学位：工学博士学位
在职信息：在职
所在单位：软件学院
入职时间：2019-08-22
办公地点：软件园校区
软件学院办公楼 425
联系方式：luoxin@sdu.edu.cn
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个人简介Personal Profile
罗昕，博士，山东大学软件学院助理研究员，硕士生导师。2010年进入山东大学基础学科拔尖学生培养试验计划“泰山学堂”，2014年获得学士学位；于2019年3月申请提前答辩并顺利通过，在山东大学计算机科学与技术学院获得博士学位；毕业后留校任教。主要研究领域为机器学习、机器视觉、数据挖掘、信息检索和图像/视频内容分析与检索等。在重要国际期刊和学术会议上发表论文二十余篇，如WWW、IJCAI、SIGIR、MM、TIP等。担任ACM MM、AAAI、IJCAI等国际学术会议的程序委员会委员，并担任IEEE TCYB、FCS、PR等国际学术期刊审稿人。曾获山东大学校长奖学金、山东省优秀毕业生、ACM济南分会优秀博士论文奖等荣誉。
Xin Luo's Homepage(English):https://faculty.sdu.edu.cn/luoxin/en/index.htm
招生信息
学术型硕士生：人工智能、软件工程
专业型硕士生：电子信息（人工智能方向、软件工程方向）
山东大学机器学习与媒体分析实验室(MIMA)成立于2012年，隶属于山东大学软件学院，其负责人是许信顺教授。实验室每年招收博士后1－2人，博士生1－2人，硕士生4－6人，欢迎计算机、数学和信息等相关专业的同学加入。
Selected Publications:1. Yu-Wei Zhan, Xin Luo*, Yongxin Wang,Xin-Shun Xu. Supervised hierarchical deep hashing for cross-modal retrieval. ACM International Conference on Multimedia (MM), 2020.(Full,Poster,CCF A)[code is avaiable]
2. Xin Luo, Peng-Fei Zhang, Zi Huang, Liqiang Nie, and Xin-Shun Xu. Discrete hashing with multiple supervision. IEEE Transactions on Image Processing(TIP), 2019. (SCI, CCF A)
3. Xin Luo, Xiao-Ya Yin, Liqiang Nie, Xuemeng Song, Yongxin Wang, and Xin-Shun Xu. SDMCH: Supervised discrete manifold-embedded cross-modal hashing. International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2018. (Full, Oral, CCF A)
4. Xin Luo, Liqiang Nie, Xiangnan He, Ye Wu, Zhen-Duo Chen, and Xin-Shun Xu. Fast scalable supervised hashing. International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR), 2018. (Full, Oral, CCF A) [code is avaiable]
5. Xin Luo, Ye Wu, and Xin-Shun Xu. Scalable supervised discrete hashing for large-scale search. International World Wide Web Conference (WWW), 2018. (Full, Oral, CCF A)
6. Yongxin Wang, Xin Luo,Xin-Shun Xu. Label embedding online hashing for cross-modal retrieval. ACM International Conference on Multimedia (MM), 2020.(Full, Oral, CCF A)[code is avaiable]
7. Yongxin Wang, Xin Luo, Liqiang Nie, Jingkuan Song, Wei Zhang, Xin-Shun Xu. BATCH: A scalable asymmetric discrete cross-modal hashing. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 2020. (SCI, CCF A)[code is avaiable]
8.Zhen-Duo Chen, Yongxin Wang, Hui-Qiong Li, Xin Luo, Liqiang Nie and Xin-Shun Xu. A two-step cross-modal hashing by exploiting label correlations and preserving similarity in both steps. ACM International Conference on Multimedia (MM), 2019. (Full, CCF A)
9. Chuan-Xiang Li, Zhen-Duo Chen, Peng-Fei Zhang, Xin Luo, Liqiang Nie, Wei Zhang, and Xin-Shun Xu. SCRATCH: A scalable discrete matrix factorization hashing for cross-modal retrieval. ACM International Conference on Multimedia (MM), 2018. (Full, Poster, CCF A)[code is avaiable]
10. Xin Luo, Ye Wu, Wan-Jin Yu, and Xin-Shun Xu. Class consistent hashing for fast web data searching. World Wide Web Journal (WWWJ), 2018. (SCI, CCF B)
Preprint Paper:
- Weakly-supervised online hashing. Yu-Wei Zhan, Xin Luo, Yu Sun, Yongxin Wang, Zhen-Duo Chen, Xin-Shun Xu. 2020. [arXiv link] [code will be available soon]
学习经历
2010.09 - 2014.06 山东大学泰山学堂计算机取向，计算机科学与技术，学士
2014.09 - 2019.03 山东大学计算机科学与技术学院，计算机科学与技术，博士
2018.01 - 2019.02 新加坡国立大学计算机科学系，联合培养博士
Academic Service:
Journal Reviewer
-IEEE Transactions on Cybernetics
-Frontiers of Computer Science
-Pattern Recognition
-Signal Processing Journal
-Multimedia System
-EURASIP Journal on Image andVideo Processing
-Neural Processing Letters
Conference Reviewer
-International Joint Conference on Artificial Intelligence 2021 - PC member
-AAAI Conference on Artificial Intelligence 2021 - PC member
-ACM International Conference on Multimedia 2020/2021- PC member
-ACM Multimedia Asia 2020
-Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics
-Pacific-Rim Conference on Multimedia
-ChinaMM
-China Conference on Data Mining
山东大学“同屏在线、共振育人”在线直播教学比赛三等奖
ACM济南分会优秀博士论文奖
山东大学校长奖学金
山东省优秀毕业生
山东大学研究生标兵
山东大学研究生优秀学术成果奖
国家奖学金
教育经历Education Background 工作经历Work Experience
2014.92019.3
山东大学计算机科学与技术工学博士学位2010.92014.6
山东大学计算机科学与技术学士 2019.8至今
山东大学研究方向Research Focus 社会兼职Social Affiliations
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