讲授课程和学生培养

讲授课程:

[1]《线性代数与解析几何》 大一电类  64学时  1-16周    2020-2021学年第一学期

[2]《数理统计》 工科研究生  40学时  10-17周    2020-2021学年第一学期

[3] 《线性代数与解析几何》 大一电类  64学时  1-16周    2021-2022学年第一学期

[4] 《机器学习的编程设计》 应用统计  32学时  9-16周    2021-2022学年第二学期

[5] 《离散数学II》 自动化、强基数学  48学时  1-16周    2022-2023学年第一学期

[6] 《离散数学A》 计算机留学生  64学时  1-5周    2023-2024学年第一学期

[7] 《离散数学II》 自动化、强基数学  48学时  1-16周    2023-2024学年第一学期

[8] 《概率论与随机过程》 计算机试验班、人工智能试验班   32/64学时  9-16周   2023-2024学年第一学期

 

 

 

学生培养:

(1) 毕业设计:

[1] 统计71 张焕《一类基于正交多项式的改进图神经网络模型及其应用》考研到对外经贸大学

[2] 统计71 郭婕 《一种基于模型驱动的图像全色锐化深度学习方法》

[3] 统计81 杨晓瑞《基于元学习方法的高光谱图像分类研究》保研到南开大学

[4] 统计81 杨智灵 《基于样本重均衡的高光谱图像分类方法

[5] 计算机91 孙海亮《基于深度展开网络的多/高光谱图像融合研究》

[6] 计算机93 黄培城 《遥感图像全色锐化中的上采样方法研究》

[7] 计算机93 李恒昊《基于图神经网络的单图去雨研究》