新加坡国立大学计算机科学系PhD博士招生中！（导师Prof. Chen）

今天我们将带大家深入解析新加坡国立大学 计算机科学系的博士生导师Prof. Chen，通过这样的“方法论”，让大家学会如何从了解一个导师开始，到后期更好地撰写套磁邮件及其他文书。

研究领域解析和深入探讨

教授的研究领域涵盖计算机视觉、模式识别、机器学习、人工智能，以及多媒体信号处理等多个前沿方向。这些领域不仅是现代计算机科学的核心支柱，也在推动智能系统、自动驾驶、医疗影像分析等实际应用中发挥了关键作用。以下对教授的核心研究方向进行解析，并结合领域发展趋势进行深入探讨。

1. 计算机视觉与模式识别计算机视觉（Computer vision）致力于让计算机“看懂”世界，通过算法从图像或视频中提取有意义的信息。模式识别（Pattern recognition）则是识别数据中的模式和规律，常用于图像分类、目标检测等任务。教授在这些领域的研究聚焦于开发高效的算法，以提升系统在复杂场景下的鲁棒性和准确性。例如，他在Advanced Multimedia Processing Laboratory期间，领导了多项关于biometric authentication（生物识别认证）的研究，探索如何通过面部识别、虹膜扫描等技术实现高安全性的身份验证。
2. 机器学习与人工智能机器学习（Machine learning）是人工智能的核心，教授的研究覆盖了从传统监督学习到few-shot learning（小样本学习）等前沿方法。Few-shot learning旨在让模型在极少样本的情况下实现高性能预测，这在医疗影像诊断、稀有物种识别等数据稀缺场景中尤为重要。教授在FSL-QuickBoost等工作中提出了一种minimal-cost ensemble方法，通过集成多种弱模型提升性能，同时降低计算成本。
3. 多媒体信号处理多媒体信号处理（Multimedia signal processing）是教授学术生涯的起点之一，他创立了IEEE Transactions on Multimedia和IEEE International Conference on Multimedia and Expo，为该领域奠定了重要学术平台。 他的研究涵盖多媒体编码、检索和分析，旨在优化多媒体数据的存储、传输和理解。 例如，他的工作探索了如何在带宽受限环境下实现高效的视频压缩，这对现代流媒体平台至关重要。
4. 域发展趋势与教授的贡献联网搜索显示，computer vision和machine learning正朝多模态融合（multimodal learning）和可解释性（explainable AI）方向发展。多模态融合旨在整合图像、文本、语音等多种数据源，构建更全面的智能系统；可解释性则关注模型决策的透明性，以增强用户信任。教授在multimodal signal processing和AI伦理方面的研究，与这些趋势高度契合。例如，他在misinformation治理中的工作为可解释性AI提供了实践基础。

精读教授所发表的文章

1 Misinformation, Disinformation, and Generative AI: Implications for Perception and Policy

期刊: Digital Government: Research and Practice (2025)

分析: 本文探讨了生成式AI在misinformation和disinformation传播中的作用，分析其对公共感知和政策制定的影响。教授与合作者提出了一套治理框架，结合技术检测和政策干预，旨在减少虚假信息的危害。文章的高引文和Altmetric分数反映了其在AI伦理领域的广泛关注，尤其在生成式AI快速普及的背景下，具有重要的现实意义。

2.FSL-QuickBoost: Minimal-Cost Ensemble for Few-Shot Learning

会议: MM 2024 - Proceedings of the 32nd ACM International Conference on Multimedia (2024)

分析: 本文提出了一种名为FSL-QuickBoost的few-shot learning方法，通过最小化集成模型的计算成本提升性能。方法结合了meta-learning和ensemble learning的思想，适用于数据稀缺场景。文章在顶级多媒体会议MM发表，显示了教授在算法创新上的持续贡献。

3.MaxEnt Loss: Constrained Maximum Entropy for Calibration under Out-of-Distribution Shift

会议: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (2024)

分析: 本文针对out-of-distribution问题提出了一种MaxEnt Loss函数，通过约束最大熵优化模型校准。方法在提高模型泛化能力方面表现出色，尤其适用于动态环境下的computer vision任务。文章在AAAI发表，体现了教授在machine learning理论研究中的深度。

4. Multimedia Signal Processing: A history of the Multimedia Signal Processing Technical Committee

期刊: IEEE Signal Processing Magazine (2023)

分析: 本文回顾了multimedia signal processing技术委员会的历史，总结了该领域的发展脉络。教授作为该领域的奠基人之一，分享了其在IEEE相关活动中的经验。文章的高引文反映了其对学术共同体的历史性贡献。

教授的学术地位

教授在计算机科学领域的学术地位无可置疑。他不仅是新加坡国立大学的副校长（研究与技术）和杰出教授，还担任AI Singapore的首席科学家，领导国家层面的人工智能研究。作为IEEE Fellow和Institute of Engineers, Singapore的Fellow，他在全球学术共同体中享有崇高声誉。

1. 学术领导力教授在多个顶级机构担任过领导职务，包括Cornell大学的David E. Burr Professor、南洋理工大学工程学院院长，以及Carnegie Mellon大学的ITRI Lab主任。他在这些角色中推动了学科排名提升和创新项目启动。例如，他在南洋理工大学创立了Advanced Manufacturing and Engineering Centre和Data Science & Artificial Intelligence Research Centre，这些中心成为跨学科研究的重要平台。
2. 学术贡献教授发表了超过300篇技术论文，持有29项美国专利，显示了其在学术和产业界的双重影响力。他创立的IEEE Transactions on Multimedia和IEEE International Conference on Multimedia and Expo已成为多媒体领域的旗舰出版物和会议。此外，他在2002-2004年担任IEEE Transactions on Multimedia主编期间，推动了期刊的频率和页面数增长，为领域发展奠定了基础。
3. 奖励与荣誉教授获得的荣誉包括美国国家科学基金CAREER Award、Carnegie Mellon大学的Benjamin Richard Teare Teaching Award和Eta Kappa Nu Award，以及Cornell大学的Michael Tien Teaching Award。这些奖项不仅表彰了他的研究贡献，也肯定了他在教学和学术领导方面的卓越表现。
4. 领域影响力联网搜索显示，教授的Google Scholar引用量高达数万次，h-index位于领域前列，表明其研究成果被广泛认可。他在misinformation、few-shot learning等新兴领域的近期工作，进一步巩固了其在AI前沿研究中的领导地位。作为AI Singapore的首席科学家，他推动了新加坡在全球AI竞争中的地位，例如通过RIE2020计划支持的跨学科项目。

有话说

基于教授的研究，本文提出以下创新思考，结合领域趋势和实际应用场景，探索未来研究方向。

1. 多模态AI与跨学科融合教授在multimodal signal processing和AI医疗应用中的工作，启发了对多模态AI的深入思考。未来，可开发结合视觉、语言和传感器数据的多模态模型，用于智能城市、医疗诊断等场景。例如，整合computer vision和natural language processing的模型，可以实现对医疗影像的自动标注和报告生成，提高诊断效率。
2. 伦理AI与社会治理教授在misinformation治理中的研究，提示了AI伦理的重要性。未来可设计具有内置伦理约束的生成式AI模型，例如通过强化学习（Reinforcement Learning）优化模型输出，减少虚假信息生成。此外，可开发基于区块链的去中心化AI验证系统，确保数据和模型的可信性。
3. 高效小样本学习FSL-QuickBoost方法的成功，表明few-shot learning在资源受限场景中的潜力。未来可结合联邦学习（Federated Learning），开发分布式few-shot learning框架，适用于边缘设备（如物联网设备）上的实时推理。这将推动AI在低功耗环境中的普及。
4. 可持续AI教授对计算成本优化的关注，启发了对可持续AI的思考。未来可研究绿色AI算法，通过模型压缩（Model Compression）和量化（Quantization）降低能耗。例如，开发高效的Transformer变体，减少computer vision任务的碳足迹。
5. 教育与人才培养教授的教学奖项和学术领导经验，提示了人才培养的重要性。未来可设计基于AI的个性化教育平台，利用教授在pattern recognition中的技术，分析学生学习模式，推荐定制化学习路径。这将推动教育领域的智能化转型。

博士背景

Aurelia ，美国TOP10院校计算机科学与认知科学双博士生，研究聚焦算法博弈论不确定性及其在人工智能中的应用。她的跨学科研究融合了计算机科学、语言学和心理学知识，在国际顶级期刊《Journal of Artificial Intelligence Research》和《Cognitive Science》上发表多篇论文。Aurelia 荣获ACM SIGAI博士论文奖，擅长相关方向的PhD申请指导。