NJUST KMG

南京理工大学
计算机科学与工程学院

小组简介

     KMG隶属于南京理工大学计算机科学与工程学院,地点位于南京理工大学南京校区鼎新楼,负责人是杨杨教授。
     KMG的含义是“Knowledge Mining Group”。KMG的主要研究兴趣包括数据挖掘、机器学习、模式识别,以及相关领域的基础性、前沿性、创新性的研究工作。目前围绕开放环境数据挖掘主要研究多模态学习、开放集学习和增量学习等,以及实际场景中的研究。具体研究细节请访问 论著


招生简介

    我们欢迎有志于申请博士后、攻读博士学位或硕士学位的学生,以及想参加科研训练或完成毕业论文的本科生加入我们小组。
    如果您希望申请博士后或在KMG攻读博士学位,请与杨杨老师联系;如果您希望在KMG攻读硕士学位,请通过邮件与杨杨老师、郭伟立老师或蒋庆远老师联系。如果您希望做本科科研训练、毕业论文 ( 限南京理工大学本校生 ),请通过邮件与具体的老师联系。PS:请您在上述邮件中附带上您的简历
    在发送邮件之前,为确认我们在科研观念、兴趣上一致,请耐心阅读如下说明:

  • 科研素质
  • 我们期望您具备扎实的数学基础、熟练的英文读写能力、过硬的编程能力以及出色的团队协作精神
  • 个人品质
  • 我们期望您具有吃苦耐劳、乐观积极的科研精神(科研之路并非一帆风顺),同时能够做到诚实守信(这是做科研的基本底线),以及具备责任心(对自己的研究负责,同时也对团队和社会负责)。
  • 未来规划
  • 我们期望您能明确自己是倾向于继续从事学术科研还是进入企业工作(我们会针对性的设计不同的培养方式)。

    请根据以上要求仔细考虑并自我评估,然后在邮件中详细描述您是如何满足这些条件的。我们非常希望能够更深入地了解您的背景和经历,特别是您在科研素质、个人品质以及未来规划方面的具体情况。这样做将帮助我们双方更好地判断是否能在未来的学术旅程中携手共进。我们期待着能够收到您的反馈,并衷心希望我们能够成为志同道合的伙伴,共同探索学术的广阔天地。

新闻

  • 恭喜小组成员在 第四届“天智杯”人工智能挑战赛——遥感应用赛道的遥感应用领域基于大模型的图像内容生成科目中荣获亚军[news]
  • 恭喜小组成员在 2024 ECCV Temporal Action Localisation赛道中荣获冠军[news]
  • 恭喜小组成员在 2024 ECCV Single Object Tracking赛道中荣获冠军[news]
  • 恭喜小组成员在 2024 ECCV Temporal Sound Localisation赛道中荣获冠军[news]
  • 恭喜小组成员在 2024 ECCV Single Point Tracking赛道中荣获亚军[news]