Language : 中文
钟水明
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  • Personal Information

    Education Level:With Certificate of Graduation for Doctorate Study
    School/Department:软件学院
    Business Address:临江楼A1003#
    Contact Information:smzhong@nuist.edu.cn
  • Profile

    学习工作经历:

    2004-2007 河海大学,模式识别与智能系统专业, 硕士;

    2007-2011 河海大学,计算机应用技术专业,       博士;

    2011 至今 南京信息工程大学计算机与软件学院, 教师 。

    研究领域:  人工神经网络、机器学习、模式识别、数据挖掘等

    社会兼职:  IEEE Systems, Man, and Cybernetics SOCIETY会员

    AI工作室:


    工作室宗旨:探讨AI领域前沿性的科学问题,从事相关的理论与技术研究,并以此培养AI领域高端科研型人才!

     招生对象大一、大二理工科学生;其它年段学生特殊处理!

    招生要求

    (1)数学思维好与编程兴趣强;(2)喜欢问题、爱思考;(3)淡泊名利, 立志成才;(4) 自信、勤奋、且专注!

    与众不同:低年级的本科生,从事高阶的研究生的科研活动!!!


    如果你是一颗种子,这里将给予你一片沃土和独特的浇灌! !助你的人生开出艳丽之花,结出丰硕之果!!! 你信吗?没人相信!!但我们却这样做了!!!


    案例1:

        吕欢,南信大本科生,从大一暑假进入工作室,开始从事科研活动,现为南信大硕士。因其突出科研能力与卓越的科研成果,现被浙江大学提前预录为博士!!!

    吕欢.png


    案例2:

        陆晓翔,南信大本科生,从大二上学期进入工作室从事科研活动,后考入河海大学,继续接受本工作室与河海大学智能研究所联合培养,因其突出的科研能力和成果(揭晓中...),现被一知名上市公司录用,从事AI大模型研发工作,年薪近50万!!!

    陆晓翔.png


    研究成果:


    [1] Shuiming ZhongHuan LyuXiaoxiang Lu, et al: A New Sufficient & Necessary Condition for Testing Linear Separability Between Two Sets. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence46(6): 4160 - 4173 (2024).

    [2] Shuiming ZhongXiaoqin Zeng, et al: Sensitivity-Based Adaptive Learning Rules for Binary Feedforward Neural Networks. IEEE Trans. Neural Netw. Learning Syst., 23(3): 480-491 (2012).

    [3] 钟水明曾晓勤刘惠义徐彦基于离散随机技术的Madaline敏感性近似计算研究中国科学F辑:信息科学, 41(2):157-172 (2011).

    [4] Shuiming ZhongXiaoqin Zeng, et al: Approximate computation of Madaline sensitivity based on discrete stochastic technique. SCIENCE CHINA Information Sciences, 53(12): 2399-2414 (2010).

    [5] Yan XuJing YangShuiming Zhong:An online supervised learning method based on    gradient descent for spiking neurons.Neural Networks, 93: 7-20 (2017).

    [6] Jing YangXiaoqin ZengShuiming ZhongShengli Wu:Effective Neural Network Ensemble Approach for Improving Generalization Performance.IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst. 24(6): 878-887 (2013).

    [7] Yan XuXiaoqin ZengShuiming Zhong:A New Supervised Learning Algorithm for Spiking Neurons.Neural Computation, 25(6): 1472-1511 (2013).

    [8] Jing YangXiaoqin ZengShuiming Zhong:Computation of multilayer perceptron sensitivity to input perturbation.Neurocomputing, 99: 390-398 (2013).

    [9] Yu XueXiangmao ChangShuiming ZhongYi Zhuang:An efficient energy hole alleviating algorithm for wireless sensor networks.IEEE Trans. Consumer Electron, 60(3): 347-355 (2014).

    [10] Lihong HuangXiaoqin ZengShuiming ZhongLixin Han:Sensitivity study of Binary Feedforward Neural Networks.Neurocomputing, 136: 268-280 (2014).



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