陈长建
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教师介绍

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陈长建,博士,助理教授。2017年本科毕业于中国科学技术大学,2022年博士毕业于清华大学。主要研究方向为机器学习、可视分析等,已在国际顶级学术期刊与重要学术会议发表论文10余篇,担任VIS(CCF-A)档案主席,VIS(CCF-A)、PacificVis、ChinaVis的程序委员会委员,以及TVCG、CHI、IUI等期刊和会议的审稿人。

个人主页:https://changjianchen.github.io/
中文名: 陈长建 英文名:
学历: 博士 职称: 助理教授
联系电话: 电子邮件: changjianchen@hnu.edu.cn
研究方向: 机器学习、可视分析
联系地址: 超算中心1号楼310
所属机构:  计算机科学系  学院教师
科研状况

News

  • ● 2024.9 一篇论文被CCF-B类会议ECAI接收

  • ● 2024.9 受邀担任 VIS (CCF-A)会议档案主席

  •  2024.7 获中国图学学会优秀博士论文激励计划

  • ● 2024.4. 一篇论文被CCF-A类中文期刊《计算机辅助设计与图形学学报》接收!

  • ● 2024.3. 受邀担任CCF-A类会议IEEE VIS程序委员会委员

  • ● 2024.2 受邀担任TiiS杰出审稿人(Distinguished Reviewer)

学生培养

【团队目前有较多大模型课题,并且有算力支撑,欢迎考研同学联系】

团队目前有若干博士生和硕士生名额,有意向者可提前联系。同时也欢迎本科生加入参与科研。

研究方向

本人研究方向涵盖机器学习和可视分析领域,旨在充分发挥机器和人各自的优势,并将它们有机结合,以更有效地解决实际问题,比如应用于气象预测和水稻育种等领域。一方面,借助机器学习理论,设计出高效的算法,以提升模型性能,将机器的计算能力最大化。另一方面,结合可视化技术和人机交互理论,构建直观且高效的可视分析系统,使人与机器之间能够协同工作,将人的认知和决策能力最大化。

 

希望你:

1.对做研究有兴趣和热情,并且有自我驱动力兴趣是最好的老师

2.编程能力强,数学知识扎实,能够正常阅读英文文献

3.对机器学习和深度学习有一定基础【自学课程:实用机器学习动手学深度学习


感兴趣的同学可以将简历和成绩单发至我邮箱。

 


代表性论文


  • Qifeng Zhang, Changjian Chen, Zhizhong Liu, Zhuo Tang. I-Adapt: Using IoU Adapter to Improve Pseudo Labels in Cross-Domain Object Detection. European Conference on Artificial Intelligence (CCF B), 2024, 57-64.

  • - Changjian Chen, Jiashu Chen, Weikai Yang, Haoze Wang, Johannes Knittel, Xibin Zhao, Steffen Koch, Thomas Ertl, Shixia Liu. Enhancing Single-Frame Supervision for Better Temporal Action Localization. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (CCF A). 2024.

  • - 吕斐, 陈长建, 张嘉鹏, 冯冼, 唐卓. 面向超级计算机系统的可视化综述. 计算机辅助设计与图形学学报 (CCF A). 2024.

  • Changjian Chen, Yukai Guo, Fengyuan Tian, Shilong Liu, Weikai Yang, Zhaowei Wang, Jing Wu, Hang Su, Hanspeter Pfister, Shixia Liu. A Unified Interactive Model Evaluation for Classification, Object Detection, and Instance Segmentation in Computer Vision. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (CCF AIEEE VIS), 2024 Vol. 30(1): 76-86.

  • Yuxing Zhou, Weikai Yang, Jiashu Chen, Changjian Chen, Zhiyang Shen, Xiaonan Luo, Lingyun Yu, Shixia Liu. Cluster Aware Grid Layout. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (CCF A, IEEE VIS), 2024 Vol. 30(1): 240-250.

  • Jianben He, Xingbo Wang, Kam Kwai Wong, Xijie Huang, Changjian Chen, Zixin Chen, Fengjie Wang, Min Zhu, Huamin Qu. VideoPro: A Visual Analytics Approach for Interactive Video Programming. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (CCF A, IEEE VIS), 2024 Vol. 30(1): 87-97.

  • Changjian Chen, Jing Wu, Xiaohan Wang, Shouxing Xiang, Song-Hai Zhang, Qifeng Tang, Shixia Liu. Towards Better Caption Supervision for Object Detection. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (CCF A), 2022 Vol. 28(4): 1941-1954.

  • Changjian Chen, Zhaowei Wang, Jing Wu, Xiting Wang, Lan-Zhe Guo, Yu-Feng Li, Shixia Liu. Interactive Graph Construction for Graph-Based Semi-Supervised Learning. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (CCF A), 2021 Vol. 27(9): 3701-3716.

  • Changjian Chen, Jun Yuan, Yafeng Lu, Yang Liu, Hang Su, Songtao Yuan, and Shixia Liu. OoDAnalyzer: Interactive Analysis of Out-of-Distribution Samples. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (CCF A), 2021 Vol. 27(7): 3335-3349.

  • Shixia Liu, Changjian Chen, Yafeng Lu, Fangxin Ouyang, Bin Wang. An Interactive Method to Improve Crowdsourced Annotations. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (CCF A), 2019 Vol. 25(1): 235-245.