负责人：钟伟民，电话：021-64252640,  Email：wmzhong@ecust.edu.cn

联系人：丁炜超，电话：021-64252911,  Email：weich@ecust.edu.cn

一、流动站简介

“计算机科学与技术”博士后流动站依托华东理工大学“计算机科学与技术”学科，该学科历史悠久，2006年获批计算机应用技术二级学科博士点，2021年获批计算机科学与技术一级博士点。科研基地较多，科研条件及产业化条件优越。近三年在研的国家纵向经费超过6000万元，科研能力强大；近五年新增省部级奖17项，授权发明专利29件，发表SCI论文600余篇，成果突出。拥有教授26名，副教授16名，讲师24名，其中博士生导师26名。其中有国家级高层次人才3名，国家青年高层次人才3名。

流动站根据国家中长期发展规划，以服务国家和地区经济社会发展为重大需求为目标，以突破计算机关键科学技术瓶颈为问题导向，瞄准国际学科前沿，凝练人工智能与机器学习、可信软件与系统、大数据分析与应用、大规模并行与演化计算、智能计算与优化等优势学科方向，致力于新一代人工智能技术、新一代信息技术产业与数字经济的深度融合，结合学校办学优势与特色，建设研究型学科，培养高水平人才，取得一批高显示度科研教学成果，为国家和上海市经济社会发展做出显著贡献。

二、二级学科及研究方向

（一）人工智能与机器学习

围绕国家战略布局和行业需求，以人工智能理论研究为基础，瞄准国际学术前沿，聚焦大模型、大数据及场景理解、语音情感、图像分析、智慧医疗等实际场景展开研究，如联邦学习、增量学习和小样本学习等，通过对算法的优化和改进，在提高算法的准确性和效率的同时，将算法应用于实际问题中，如分类、预测和决策等，以验证其有效性和实用性。结合当前深度学习技术的最新进展，研究深度神经网络的结构和优化方法。通过构建更复杂的神经网络模型，提高图像识别、视频分析等任务的性能，为智能制造、智慧城市等领域的实际问题提供解决方案。结合计算机科学、心理学、生物学、脑科学等多个学科的知识和方法，开展跨学科的研究工作，其应用于脑电信号情感识别、医学临床数据分析、医学分子组学数据分析等真实场景。

博士后合作导师：王喆、陈志华、潘晓川、金晶、鲁习文

人工智能与机器学习

（二）可信软件与系统

研究可信软件系统设计理论与开发方法，重点为可信软件需求分析、软件结构、程序综合、程序分析、验证和测试技术，探索智能化软件开发方法、基于搜索的软件工程方法、数据驱动的软件工程方法及其可信机制，提高复杂软件系统的开发效率和可维护性，在形式化面向方面建模、程序综合和程序分析等方面的研究成果在软件自动化、软件配置管理、软件质量保障、可信数据要素流通方面得到应用。

博士后合作导师：虞慧群、杨文、唐漾、易建军、范贵生

人工智能与机器学习

（三）大数据分析与应用

围绕国家大数据发展战略，研究大模型预训练、微调和评测；大数据获取、清洗、质量评估，治理与数据可视化；知识图谱构建，本体映射、融合与对齐；研究大数据可视化以及各类应用驱动的挖掘与预测模型；在领域大模型的构建、知识图谱自动构建、任务驱动的智能问答与数据质量评估方法方面形成特色，研究成果在交通、能源、医疗、金融等领域得到实际应用。

博士后合作导师：阮彤、过弋、邵方明、钱夕元、陈宁、朱宏擎

大数据分析与应用

（四）大规模并行与演化计算

主要研究大规模并行计算与演化计算的理论、方法和技术，专注于面向大规模复杂问题的知识表示、预测、决策的新方法和新理论的研究及其在无人系统中大数据智能的应用研究。包括分布式群体智能和演化学习，无人系统优化决策与控制的强化学习，分布式学习和可信智能计算，面向决策任务的知识驱动大模型下异质计算等方向。

博士后合作导师：冯翔、李芳菲、林辉球、刘朝晖、堵威

大规模并行与演化计算

（五）智能计算与优化

人类社会已迈向智能时代，智能系统是智能时代的核心物质载体。本方向面向人类社会、物理世界和信息空间三元融合快速增长的计算需求，聚焦支撑智能系统创新研发的智能计算与优化基础理论、方法与关键技术，旨在提供通用、高效、安全、自主、可靠、透明的计算服务，以支持计算材料、药物设计、数字社会领域大规模、复杂计算任务。

博士后合作导师：钟伟民、范体军、严怀成、姜庆超、李绍军

智能计算与优化