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刘启凡，实验室原博士后，已出站，现于深圳职业技术大学工作。
研究方向
- 机器学习
- 计算机视觉
- 小样本学习
- 大模型
论文
- Liu Q, Zhao Z, Cao W, et al. Residual proportion multilayer perceptron for few-shot classification[C]//2021 IEEE International Conference on Multimedia & Expo Workshops (ICMEW). IEEE, 2021: 1-6.
- Liu Q, Cao W. Geometric algebra graph neural network for cross-domain few-shot classification[J]. Applied Intelligence, 2022, 52(11): 12422-12435.
- Zhao Z, Liu Q, Cao W, et al. Self-guided information for few-shot classification[J]. Pattern Recognition, 2022, 131: 108880.
- Liu Q, Chen Y, Cao W. Dual-domain reciprocal learning design for few-shot image classification[J]. Neural Computing and Applications, 2023: 1-14.
- Liu Q, Cao W, He Z. Cycle Optimization Metric Learning for Few-Shot Classification[J]. Pattern Recognition, 2023: 109468.
- Zhang R, Liu Q. Learning with few samples in deep learning for image classification, a mini-review[J]. Frontiers in Computational Neuroscience, 2023.
专利
- 车辆检测方法、装置及计算机可读存储介质，何志权，刘启凡，曹文明，专利号：ZL 2019 1 0029834.8
- 基于小波变换的渐进式深度卷积网络图像识别方法及装置，何志权，曹文明，刘启凡，专利号：ZL 2019 1 0783600.2
- 图像数据的压缩传输方法、系统和计算机可读存储介质，何志权，曹文明，刘启凡，专利号：ZL 2019 1 0811971.7
- 一种基于深度神经网络的OCR识别方法及装置，曹文明，刘启凡，何志权，专利号：ZL 2019 1 0904514.2
教育经历
- 电子与电气系/ 博士后, 2023 起（已出站）
南方科技大学 - 信息与通信工程/ 博士, 2020-2023
深圳大学 - 集成电路工程/ 硕士, 2017-2020
深圳大学 - 电子与信息工程/ 学士, 2013-2017
赣南师范大学