优秀博士论文奖

刘胥影获奖年度:2010

2010CCF优秀博士学位论文奖获奖者 刘胥影 博士 培养单位:南京大学 导师:周志华教授 博士学位论文《代价敏感学习方法的研究》针对代价敏感学习进行研究,主要取得以下创新成果:在国际上首次对不精确代价学习进行研究并提出有效算法;对类别不平衡性对代价敏感学习方法造成的影响进行研究;提出两种类别不平衡学习方法;揭示了二类代价敏感学习方法解决多类问题的一致性条件。相关工作被国际同行他

刘譞哲获奖年度:2010

2010CCF优秀博士学位论文奖获奖者 刘譞哲 博士 培养单位:北京大学 导师:梅宏教授 博士学位论文《基于社区的服务组装技术研究》,立足于互联网软件开发,创新性地引入服务社区作为主要技术载体,开展面向用户的服务组装研究。所取得的关键技术和成果在IEEE Transactions、Science in China、WWW、ASE、ICWS等期刊和会议上发表论文20余篇,他引100余次。读博期间,曾获得“微软学者”、“IBM PhD Fe

刘亮获奖年度:2010

2010CCF优秀博士学位论文奖获奖者 刘亮 博士 培养单位:北京邮电大学 导师:马华东教授 博士学位论坛《视频传感器网络中目标定位跟踪问题研究》围绕部署、探测、定位和跟踪四个阶段,系统深入研究了视频传感器网络中目标定位跟踪问题,提出了面向定位的感知模型、面向定位的覆盖分析、基于PEAS和信息熵的两级节点优化选择、基于SMC的动态簇机制等一系列新模型新方法,具有重要理论和应用价值。成果

翟季冬获奖年度:2010

2010CCF优秀博士学位论文奖获奖者 翟季冬 博士 培养单位:清华大学 导师:郑伟民教授 博士学位论文《大规模并行程序性能预测关键技术研究》,在国际上首次提出使用并行程序调试技术,确定性重放,解决在目标平台单个节点上实现大规模并行程序性能预测的世界难题。该方法资源开销少,精度高,对国家研制下一代高性能计算机具有重要意义。在国际上首次提出使用编译技术,程序切片,解决了在小规模系

章国锋获奖年度:2010

2010CCF优秀博士学位论文奖获奖者 章国锋 博士 培养单位:浙江大学 导师:鲍虎军教授 博士学位论文《视频场景的重建与增强处理》深入研究了视频场景的三维几何重建与运动恢复问题,基于关键帧表达和多帧信息统计互补的创新思路,提出了一个高效鲁棒的全局优化计算框架,充分利用视频信息的连贯性和冗余性,有效解决了高精度的摄像机自动跟踪定位、场景深度恢复与层次分割等难题,有力推动了计算机视

朱光宇获奖年度:2010

2010CCF优秀博士学位论文奖获奖者 朱光宇 博士 培养单位:哈尔滨工业大学 导师:高文教授 博士学位论文《基于队员行为信息的体育视频内容分析方法研究》,主要研究了面向广播体育视频的内容分析技术。提出了以队员行为分析(轨迹跟踪与动作识别)为基础,结合音频理解的多模态体育视频语义与战术分析方法。所提出的视频摘要精彩排序技术及战术模式识别方法均为国际多媒体分析领域内首创。相关研究成

曹欢欢获奖年度:2010

2010CCF优秀博士学位论文奖获奖者 曹欢欢 博士 培养单位:中国科技大学 导师:陈恩红教授 博士学位论文《基于大规模搜索日志挖掘的上下文感知搜索研究》,提出了一种高效的基于超大规模搜索日志的查询概念挖掘方法,其中的核心是一种时间复杂度为O(N)的查询词聚类算法。提出了一种基于可变长度隐马尔科夫模型的上下文搜索模型,并开发了基于Map-Reduce分布式计算框架的训练算法。提出了一种基于条件

张一鸣获奖年度:2010

2010CCF优秀博士学位论文奖获奖者 张一鸣 博士 培养单位:国防科技大学 导师:卢锡城教授 博士学位论文《虚拟计算环境中的高效覆盖网构建技术研究》,提出一种适用于任意正则图的通用DHT拓扑构建技术DLG变换。应用DLG变换,提出一种基于Kautz图的DHT(DK),在现有研究中具有最小的网络直径。基于DK,提出一种分布式索引构建技术BK树,能够支持动态负载平衡并且延迟有界的区间查询。针对互联网的异

程斌获奖年度:2010

2010CCF优秀博士学位论文奖获奖者 程斌 博士 培养单位:华中科技大学 导师:金海教授 博士学位论文《对等点播系统数据分发关键技术研究》,以国内最早部署的对等点播系统GridCast为基础,重点研究对等点播系统的数据分发技术,创新性地提出了基于环状的节点组织、自适应的事件驱动型数据调度、定点数据预取和数据惰性复制等策略。其成果直接促进领域内相关技术产品的发展和应用推广,获得教育部技术

何召锋获奖年度:2010

2010CCF优秀博士学位论文奖获奖者 何召锋 博士 培养单位:中国科学院自动化研究所 导师:谭铁牛研究员 博士学位论文《虹膜图像预处理与特征分析》,通过对虹膜图像固有属性和视觉认知机理的分析,提出一种虹膜图像精确分割的整体解决方案,提出基于局域定序测量的虹膜纹理表达方法和以相似度为导向的学习算法,提高了虹膜识别的准确度及其计算效率;从Adaboost学习算法的数学建模出发,提出Adaboost