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黄俊
2017-09-25 15:30  

                                                                                                           

  黄俊  
出生年月 1985.8    
最终学位 博士  
毕业院校 中国科狗万提款免手续费大学计算机应用技术专业
及专业
所属科室 智能信息处理 电子邮箱 hangjun_cs@163.com
(研究所)
邮编 243032 通讯地址 安徽省马鞍山市安徽工业大学秀山校区逸夫楼223
是否硕士导师 对招生学生要求
其他兼职 ICDM, NCMT, Multimedia Tools  and Applications等重要国际会议和期刊审稿人。
主要研究方向 1、机器学习   2、数据挖掘
3、多媒体内容理解与分析
主授课程 1、计算机科学技术概论   2
3                   4
学习和工作经历 2008年硕士毕业于狗万最高提款多少,后留校任教。20139月至20177月在中国科狗万提款免手续费大学计算机与控制狗万提款免手续费攻读博士学位。
获奖情况 中国科狗万提款免手续费院长奖
科学研究 一、    近五年承担的纵横项课题:
二、    近五年发表的学术论文:
[1]       Jun Huang, Guorong Li,  Qingming Huang and Xindong Wu, "Joint Feature Selection and  Classification for Multi-Label Learning", IEEE  Transactions on Cybernetics.
[2]       Jun Huang, Guorong Li,  Qingming Huang and Xindong Wu, "Learning label Specific Features and  Dependent Class Labels for Multi-Label Classification", IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, vol. 28, no. 12, pp. 3309 – 3323, 2016..
[3]       Jun Huang, Guorong Li,  Shuihui Wang, Zhe Xue and Qingming Huang, "Multi-label Classification by  Exploiting Local Positive and Negative Pairwise Label Correlation", Neurocomputing, vol. 257, pp.  164-174, 2017..
[4]       Jun Huang, Guorong Li,  Qingming Huang and Xindong Wu, "Learning Label Specific Features for  Multi-Label Classification", IEEE  International Conference on Data Mining (ICDM),  pp. 181–190, 2015.
[5]       Jun Huang, Guorong Li,  Shuhui Wang, Weigang Zhang and Qingming Huang, "Group sensitive  Classifier Chains for multi-label classification", IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), pp. 1-6, 2015.
[6]       Jun Huang, Guorong Li,  Shuhui Wang and Qingming Huang, "Categorizing Social Multimedia by  Neighborhood Decision Using Local Pairwise Label Correlation", 2014IEEE  International Conference on Data Mining Workshop (ICDMW), pp. 913-920, 2014.
[7]        Guorong Li, Bingpeng Ma, Jun Huang, Qingming Huang and  Weigang Zhang, "Beyond Appearance Model: Learning Appearance Variations  for Object Tracking", Neurocomputing, vol. 214, pp. 796 - 804, 2016.
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