基本信息

姓名： 冯婕 副教授 博士生导师
硕士学科： 计算机科学与技术
电子与通信工程
工作单位：人工智能学院

联系方式
通信地址：西安电子科技大学224信箱
电子邮箱：jiefeng0109@163.com;
jiefeng@xidian.edu.cn
办公电话：
办公地点：主楼3区407


个人简介
冯婕，女，于2014年获得西安电子科技大学电子工程学院工学博士学位。现为西安电子科技大学人工智能学院副教授，博士生导师，IEEE会员，中国电子学会会员，中国人工智能学会会员。2017年，获得“校优秀博士学位论文”；2020年，入选“西安市科协青年人才托举计划”，2021年，荣获“陕西省青年科技新星”称号。
目前主要从事深度学习、遥感数据处理与解译相关领域的研究。紧跟信息处理领域的国际研究前沿和国家重点研究方向——遥感数据解译，系统研究了稀疏多核学习、深度神经网络、生成对抗学习、深度强化学习、深度图卷积网络模型及理论，并用于海量遥感数据挖掘和复杂背景下智能目标检测与识别等具有重大实用意义的关键技术中。研究成果发表在该领域国际权威国际期刊和会议上40余篇，包括以第一作者中科院I区SCI检索论文多篇，总影响因子70.411，单篇最高影响因子11.079；以第二作者合作出版专著《高分辨遥感影像学习与感知》（科学出版社、40万字）和《模式识别》（西安电子科技大学出版社、30万字），申请国家发明专利10项，其中授权3项，专利转让3项。2019年，带领团队参加由国家自然科学基金委信息科学部、空间信息网络重大研究计划指导专家组主办“遥感图像稀疏表证与智能分析竞赛”，并荣获二等奖。

主要研究方向
智能遥感图像、视频处理与解译；
深度学习与人工智能研究与应用；
大数据机器学习与应用；

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基本信息

姓名： 冯婕 副教授 博士生导师
硕士学科： 计算机科学与技术
电子与通信工程
工作单位：人工智能学院

联系方式
通信地址：西安电子科技大学224信箱
电子邮箱：jiefeng0109@163.com;
jiefeng@xidian.edu.cn
办公电话：
办公地点：主楼3区407


个人简介
冯婕，女，于2014年获得西安电子科技大学电子工程学院工学博士学位。现为西安电子科技大学人工智能学院副教授，博士生导师，IEEE会员，中国电子学会会员，中国人工智能学会会员。2017年，获得“校优秀博士学位论文”；2020年，入选“西安市科协青年人才托举计划”，2021年，荣获“陕西省青年科技新星”称号。
目前主要从事深度学习、遥感数据处理与解译相关领域的研究。紧跟信息处理领域的国际研究前沿和国家重点研究方向——遥感数据解译，系统研究了稀疏多核学习、深度神经网络、生成对抗学习、深度强化学习、深度图卷积网络模型及理论，并用于海量遥感数据挖掘和复杂背景下智能目标检测与识别等具有重大实用意义的关键技术中。研究成果发表在该领域国际权威国际期刊和会议上40余篇，包括以第一作者中科院I区SCI检索论文多篇，总影响因子70.411，单篇最高影响因子11.079；以第二作者合作出版专著《高分辨遥感影像学习与感知》（科学出版社、40万字）和《模式识别》（西安电子科技大学出版社、30万字），申请国家发明专利10项，其中授权3项，专利转让3项。2019年，带领团队参加由国家自然科学基金委信息科学部、空间信息网络重大研究计划指导专家组主办“遥感图像稀疏表证与智能分析竞赛”，并荣获二等奖。

主要研究方向
智能遥感图像、视频处理与解译；
深度学习与人工智能研究与应用；
大数据机器学习与应用；

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科学研究
主持科研项目：
国家自然科学基金面上项目，**，基于深度对抗网络和强化学习的遥感视频多目标检测与跟踪研究，2019.01-2022.12；
装备预研教育部联合基金项目，6141A020337，复杂环境下遥感视频多目标检测与跟踪研究，2019.01-2020.12；
上海航天科技创新基金重点项目，SAST**，基于深度学习的遥感视频检测与跟踪，2019.11-2021.10；
航空科学基金人工智能专项，2019ZC081002，复杂背景多类别小目标智能识别技术研究，2019.10-2021.09；
北京航天宏图信息技术股份有限公司技术开发项目, ，高分五号/欧比特卫星高光谱影像深度学习分类，2019.07-2020.07；
陕西省自然科学基础研究计划面上项目，2019JM-194，基于生成对抗网络和容积卡尔曼滤波的遥感视频多目标检测与跟踪，2019.01-2020.12；
中国科学院光谱成像技术重点实验室开放基金，LSIT201803D，基于迁移生成对抗网络的高光谱数据分类与检测及在海洋应用的研究，2018.01-2019.12；
国家自然科学基金青年项目，**，基于多元互信息和快速稀疏多核学习的高光谱遥感影像地物分类，2016.01-2018.12；
中国博士后科学基金特别资助，2016T90892，基于高阶互信息和分层稀疏多核学习的高光谱分类研究，2016.01-2018.12；
陕西省博士后科研项目配套资助，基于多元互信息和快速稀疏多核学习的高光谱遥感影像地物分类配套资助，2016.01-2018.12；
中国博士后科学基金面上一等资助，2015M570816，基于多元互信息的半监督高光谱遥感影像波段选择与分类，2015.03-2017.01；
陕西省自然科学基础研究计划青年项目，2016JQ6047，基于波段协作性的高光谱遥感影像稀疏多核分类，2016.01-2017.12；
陕西省博士后科研项目资助，以任务为驱动的基于波段协作性的高光谱遥感影像分类，2015.04-2017.01；

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学术论文
Jie Feng* , Dening Zeng, Xiuping Jia, Xiangrong Zhang, Jie Li, Yuping Liang, Licheng Jiao. Cross-frame keypoint-based and spatial motion information-guided networks for moving vehicle detection and tracking in satellite videos [J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Accepted, 2021.
Shuai Liu, Jie Feng, Zhiqiang Tian, Varitional low-rank matrix factorization with multi-patch collaborative learning for hyperspectral imagery mixed denoising, Remote Sening, 2021, 13(6), 1101.
Ronghua Shang, Mengmeng Liu, JunKai Lin, Jie Feng, Yangyang Li, Rustam Stolkin, Licheng Jiao, SAR image segmentation based on constrained smoothing and hierachical label correction, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Accepted, 2021.
Jie Feng*, Di Li, Jing Gu, Xianghai Cao, Ronghua Shang, Xiangrong Zhang, Licheng Jiao, Deep reinforcement learning for semi-supervised hyperspectral band selection, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2020, Accepted.
Jie Feng*, Jiantong Chen, Qigong Sun, Ronghua Shang, Xianghai Cao, Xiangrong Zhang, Licheng Jiao, Convolution neutral network based on band-wise independent convolution and hard thresholding for hyperspectral band selection[J]. IEEE Transactions on Cybernetics, 2020, doi: 10.1109/TCYB.2020.**.(中科院一区，影响因子：11.079)[pdf][code]
Jie Feng*, Xiande Wu, Ronghua Shang, Chenhong Sui, Jie Li, Licheng Jiao, Xiangrong Zhang. Attention multi-branch convolutional neural network for hyperspectral image classification based on adaptive region search[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2020, doi: 10.1109/TGRS.2020.**.(中科院一区，影响因子：5.855)
Jie Feng*, Xueliang Feng, Jiantong Chen, Xianghai Cao, Xiangrong Zhang, Licheng Jiao, Tao Yu, Generative adversarial networks based on collaborative learning and attention mechanism for hyperspectral image classification[J]. Remote Sensing, 2020, 12(1149): 1:26. (中科院二区: 99，影响因子：4.509)[pdf][code]
Jing Zhao, Zixuan Ba, Xianghai Cao, Jie Feng, Licheng Jiao. Deep Mutual-teaching for Hyperspectral Imagery Classification [J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2020, Accepted.
Jie Feng*, Yuping Liang, Dening Zeng, Zhanwei Ye, Xiande Wu, Xiangrong Zhang, Xu Tang. Small object detection in optical remote sensing video with motion guided R-CNN [C]. IGARSS, 2020.
Jie Feng*, Zhanwei Ye, Di Li, Yuping Liang, Xu Tang, Xiangrong Zhang. Hyperspectral image classification based on semi-supervised dual-branch convolutional autoencoder with self-attention [C]. IGARSS, 2020.
Jie Feng*, Haipeng Yu, Lin Wang, Xianghai Cao, Xiangrong Zhang, Licheng Jiao. Classification of hyperspectral images based on multiclass spatial-spectral generative adversarial networks[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2019. 8(57): 5329-5343. (中科院一区：009，影响因子：5.855)[pdf][code]
Jie Feng*, Jiantong Chen, Liguo Liu, Xianghai Cao, Xiangrong Zhang, Licheng Jiao, Tao Yu. CNN-based multil[ant]ayer spatial-spectral feature fusion and sample augmentation with local and nonlocal constraints for hyperspectral image classification[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2019. 12(4): 1299-1313. (中科院二区：021，影响因子：3.827)[pdf][code]
Jie Feng*, Lin Wang, Haipeng Yu, Licheng Jiao, Xiangrong Zhang. Divide-and-conquer dual-architecture convolutional neural network for classification of hyperspectral images[J]. Remote Sensing, 2019, 11(484): 1:26. (中科院二区：012，影响因子：4.509)[pdf]
Chenhong Sui, Chang Li, Jie Feng, Xiaoguang Mei. Unsupervised manifold-preserving and weakly redundant band selection method for hyperspectral imagery [J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2019, 58(2): 1156-1170. (中科院一区：032；影响因子：5.855)
Xianghai Cao, Cuicui Wei, Yiming Ge, Jie Feng, Jing Zhao, Licheng Jiao. Semi-supervised hyperspectral band selection based on dynamic classifier selection[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2019. 12(4), 1289-1298.(中科院二区：020，影响因子：3.827)
Yiguo Qiao, Licheng Jiao, Shuyuan Yang, Biao Hou, Jie Feng. Color correction and depth-based hierarchical hole filling in free viewpoint generation [J]. IEEE Transactions on Broadcasting. 2019. (中科院二区：009，影响因子：3.419)
Jie Feng*, Di Li, Jiantong Chen, Xiangrong Zhang, Xu Tang, Xiande Wu.Hyperspectral band selection based on ternary weight convolutional neural network [C]. IGARSS, 2019. (EI: 0005**)
Jie Feng*,Xiande Wu, Jiantong Chen, Xiangrong Zhang, Xu Tang, Di Li. Joint Multil[ant]ayer spatial-spectral classification of hyperspectral images based on CNN and ConvLSTM [C]. IGARSS, 2019. (EI: 0005**)
Jie Feng*, Liguo Liu, Xianghai Cao, Licheng Jiao, Tao Sun, Xiangrong Zhang. Marginal stacked autoencoder with adaptively-spatial regularization for hyperspectral image classification [J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2018, 11(9): 3297-3311. (中科院二区：027，影响因子：3.827)
Xiangrong Zhang, Chen Li, Jingyan Zhang, Qimeng Chen, Jie Feng^*, Licheng Jiao and Huiyu Zhou. Hyperspectral Unmixing via Low-rank Representation with Space Consistency Constraint and Spectral Library Pruning [J].Remote Sensing, 2018, 10(2): 339-354.(中科院二区：183，影响因子：4.509)
Xianghai Cao, Renjie Li, Li Wen, Jie Feng, Licheng Jiao. Deep multiple feature fusion for hyperspectral image classification [J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2018, 11(10): 3880-3891. (中科院二区：042，影响因子：3.827)
Jinliang An, Xiangrong Zhang, Huiyu Zhou, Jie Feng, Licheng Jiao. Patch Tensor-based sparse and low-rank graph for hyperspectral images dimensionality reduction[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2018, 11(7): 2513-2527.(中科院二区：030，影响因子：3.827)
Xiangrong Zhang, Chen Li, Jingyan Zhang, Qimeng Chen, Jie Feng, Licheng Jiao, Huiyu Zhou. Hyperspectral unmixing via low-rank representation with space consistency constraint and spectral library pruning[J]. Remote Sensing, 2018, 10(2): 339.(中科院二区：183，影响因子：4.509)
Jie Feng*, Liguo Liu, Xiangrong Zhang, Rongfang Wang, Hongying Liu. Hyperspectral image classification based on stacked marginal discriminative autoencoder [C]. IGARSS, 2017. (EI: 189)
Jie Feng*, Licheng Jiao, Fang Liu, Tao Sun, Xiangrong Zhang. Unsupervised feature selection based on maximum information and minimum redundancy for hyperspectral images [J]. Pattern Recognition. 2016, 51(1), 295-309.(中科院一区：022，影响因子：7.196)
Jie Feng*, Licheng Jiao, Tao Sun, Hongying Liu, Xiangrong Zhang. Multiple kernel learning based on discriminative kernel clustering for hyperspectral band selection [J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2016, 54(11): 6516-6530.(中科院一区：022，影响因子：5.855)
孙涛，冯婕. 快速随机多核学习分类算法 [J]. 西安电子科技大学学报（自然科学版）. 2016, 43(1): 36-40.
Ronghua Shang, Pingping Tian, Licheng Jiao, Rustam Stolkin, Jie Feng. A spatial fuzzy clustering algorithm with kernel metric based on immune clone for SAR image segmentation [J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2016, 9(4): 1640-1652.(中科院二区：025，影响因子：3.827)
Hongying Liu, Yikai Wang, Shuyuan Yang, Shuang Wang, Jie Feng, Licheng Jiao. Large Polarimetric SAR data semi-supervised classification with spatial-anchor graph [J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2016, 9(4): 1439-1458.(中科院二区：010，影响因子：3.827)
Hongying Liu, Qiang Min, Chen Sun, Jin Zhao, Shuyuan Yang, Biao Hou, Jie Feng, Licheng Jiao. Terrain classification with polarimetric based on deep sparse filtering network [C]. IGRASS, 2016.(EI: 20**4)
Jie Feng*, Licheng Jiao, Fang Liu, Tao Sun, Xiangrong Zhang. Mutual-information-based semi-supervised hyperspectral band selection with high discrimination, high information, and low redundancy [J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2015, 53(5): 2956-2969.(中科院一区：053，影响因子：5.855)
Licheng Jiao, Jie Feng^*, Fang Liu, Tao Sun, Xiangrong Zhang. Semi-supervised affinity propagation based on normalized trivariate mutual information for hyperspectral band selection [J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2015, 8(6): 2760-2773.(中科院二区：039，影响因子：3.827).
Tao Sun, Licheng Jiao, Jie Feng, Fang Liu. Imbalanced hyperspectral image classification based on maximum margin [J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2015, 12(3): 522-526.(中科院二区：017，影响因子: 3.833)
Jie Feng*, Licheng Jiao, Xiangrong Zhang, Tao Sun. Hyperspectral band selection based on trivariate mutual information and clonal selection [J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2014, 52(7): 4092-4105. (中科院一区：031；影响因子：5.855)
Miaoyun Zhao, Licheng Jiao, Jie Feng, Tianyu Liu. A simplified low rank and sparse graph for semi-supervised learning [J]. Neurocomputing. 2014, 140(22): 84-96.(中科院二区：009，影响因子：4.438)
Jie Feng*, Licheng Jiao, Xiangrong Zhang, Maoguo Gong, Tao Sun. Robust non-local fuzzy c-means algorithm with edge preservation for SAR image segmentation [J]. Signal Processing. 2013, 93(2): 487-499.(中科院一区：012，影响因子：4.384)
Tao Sun, Licheng Jiao, Fang Liu, Shuang Wang, Jie Feng^*. Selective multiple kernel learning for classification with ensemble strategy [J]. Pattern Recognition. 2013, 46(11): 3081-3090.(中科院一区：017，影响因子：7.196)
张向荣，缑丽敏，李阳阳，冯婕，焦李成. 基于免疫克隆高斯过程隐变量模型的SAR目标特征提取与识别 [J]. 红外与毫米波学报. 2013, 32(3): 231-236.
Xiangrong Zhang, Peng Weng, Jie Feng, Erlei Zhang, Biao Hou. Spatial-spectral classification based on group sparse coding for hyperspectral image [C]. IGRASS, 2013. (EI: 20**9)
Xiangrong Zhang, Licheng Jiao, Sisi Zhou, Nan Zhou, Jie Feng. Adaptive multi-parameter spectral feature analysis for SAR target recognition [J]. Optical Engineering. 2012, 51(8). (中科院四区：062，影响因子：1.113)
Xiangrong Zhang, Yaoguo Zheng, Jie Feng, Shuiping Gou. SAR image change detection based on low rank matrix decomposition [C]. IGRASS, 2012. (EI: 20**5)
Jie Feng*, Licheng Jiao, Xiangrong Zhang, Dongdong Yang. Bag-of-visual-words based on clonal selection algorithm for SAR image classification [J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2011, 8(4): 691-692.(中科院二区：022，影响因子: 3.833)
Jie Feng*, Licheng Jiao, Xiangrong Zhang, Ruican Niu. An effective bag-of-visual-words framework for SAR image classification [C]. The seventh SPIE International Symposium on Multispectral Image Processing and Pattern Recognition, MIPPR, 2011. (EI: 201**)
Xiangrong Zhang, Zhengli Wei, Jie Feng, Licheng Jiao. Sparse representation based spectral clustering for SAR image segmentation [C]. The seventh SPIE International Symposium on Multispectral Image Processing and Pattern Recognition, MIPPR, 2011. (EI: 201**)
Ruican Niu, Licheng Jiao, Guiting Wang, Jie Feng. SAR image chang detection using watershed and spectral clustering [C]. The seventh SPIE International Symposium on Multispectral Image Processing and Pattern Recognition, MIPPR, 2011. (EI: 201**)
Dongdong Yang, Licheng Jiao, Maoguo Gong, Jie Feng. Adaptive ranks clone and k-nearest neighbor list-based immune multi-objective optimization [J]. Computational Intelligence. 2010, 26(4): 359-385.(中科院四区：001，影响因子: 1.196)

国家发明专利
冯婕、焦李成、屈嵘、刘帅、王爽等，基于低阶互信息和光谱上下文波段选择的高光谱分类方法、国家发明专利，ZL8.6.
冯婕、焦李成、刘立国、吴建设、熊涛等，基于近邻传播聚类和稀疏多核学习的高光谱图像分类方法，国家发明专利，ZL2.6.
冯婕、刘立国、焦李成、王蓉芳、张向荣等，基于栈式边界辨别自编码器的高光谱图像分类方法，国家发明专利，7.8.
冯婕、王琳、刘立国、焦李成、张向荣等，基于熵率超像素分割的自编码器的高光谱图像分类方法，国家发明专利，2.6.
冯婕、冯雪亮、陈建通、焦李成、张向荣等，协作生成对抗网络和空谱联合的高光谱图像分类方法，国家发明专利，7.8.
冯婕、陈建通、冯雪亮、焦李成、张向荣等，基于可分离卷积和硬阈值函数的高光谱波段选择方法，国家发明专利，7.5.
冯婕、于海鹏、焦李成、张向荣、王蓉芳等，基于多类生成对抗网络的高光谱图像分类方法，国家发明专利，0.4.
冯婕、曾德宁、焦李成，张向荣，曹向海等，基于边界约束CenterNet的遥感目标检测方法，国家发明专利，1.7
冯婕、吴贤德、李迪、焦李成、张向荣等，基于联合多级空谱信息CNN的高光谱图像分类方法，国家发明专利，3.7
冯婕、李迪、吴贤德、焦李成、张向荣、王蓉芳等，基于三元权值卷积神经网络的高光谱图像波段选择方法，国家发明专利，7.3


学术专著
焦李成，冯婕，刘芳，杨淑媛，张向荣，高分辨遥感影像学习与感知，40万字，科学出版社，2017年3月。
张向荣，冯婕，刘芳，焦李成，模式识别，30万字，西安电子科技大学出版社，2019年9月。

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荣誉获奖
1.团队中李迪、梁宇平、叶湛伟，参加由国家自然科学基金委信息科学部、空间信息网络重大研究计划指导专家组主办“2019遥感图像稀疏表证与智能分析”竞赛，荣获二等奖；
2.团队中曾德宁、李迪、赵宁，参加由阿里云发起的“数字人体”视觉挑战赛-宫颈癌风险智能诊断竞赛，荣获优胜奖；
3.团队中梁宇平、要泉赫，参加由北京信息科学与技术国家研究中心和清华大学-腾讯互联网创新技术联合实验室发起的第一届计图Jittor人工智能挑战赛交通标志检测赛道竞赛，荣获二等奖；

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科研团队
硕士研究生
2020级 白改琴，高姿卓， 惠炳谕， 要泉赫
2019级 叶湛伟，赵宁，梁宇平
2018级 吴贤德，李迪，曾德宁
2017级 陈建通（小红书生态安全技术部 上海），冯雪亮（华为公共开发部 西安）
2016级 于海鹏 （作业帮平台部 北京），王琳 （阿里淘宝部门 杭州）
2015级 刘立国 （中兴云计算及IT产品经营部门 西安）

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课程教学
本科课程：《模式识别》、《智能传感技术》
研究生课程：《SAR图像处理与解译》、《人工神经网络基础与应用》

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招生要求
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关于研究生招生的信息：
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招生专业为计算机科学与技术（学术型硕士研究生）和电子与通信工程（专业型硕士研究生）
面向西安电子科技大学本部和广研院招生；
全职在西电校本部，兼职在西电广研院；
人数3~4人，欢迎校内外保研、优研以及统考学生报考或咨询。
要求：热爱科研，主动性好。
数学和英语功底好、编程能力强的学生，录取时会优先考虑。
团队年轻活跃，学习氛围浓厚，富有朝气活力。
联系邮箱：jiefeng0109@163.com; jiefeng@xidian.edu.cn

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Profile
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Department:

Contact Information
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Introduction
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Research Interests
1．
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3．
4．
5．

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Research
目前研究团队承担的科研项目：

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Papers
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Honors
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Team
团队教师




博士研究生
硕士研究生

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Teaching
目前本人承担的教学任务：

课件下载 示例

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Admission
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关于研究生招生的信息：
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