颜丰

职称/职务:副教授、博士、硕士生导师
专 业:计算机科学与技术
研究方向:人工智能,深度学习,多模态信息处理,视觉问答
邮 箱:yf@xju.edu.cn
办 公 室:计算机学院B201
个人简介
颜丰,博士,硕士研究生导师、副教授。2023年10月加入新疆大学从事教学科研工作,新疆大学高层次优秀青年A类博士引进。一直从事多模态信息处理和视觉问答方面的研究。主持省部级课题2项,横向课题4项,第一作者SCI论文检索5篇。担任Neural Networks、Machine Learning、 Image and vision computing 、ICASSP、ICME等国际知名期刊及会议审稿人。成立的多模态视觉理解与时序认知实验室(MVTC Lab),研究方向聚焦于计算机视觉、多模态学习与金融、能源数据的时序建模,尤其关注人工智能在视觉理解、时序预测等领域的创新应用。我们团队注重科研与成长并重,氛围轻松、方向明确,欢迎有志于科研的同学加入,一起做有价值、有意思的工作。
教育背景
2019.09-2023.08 新疆大学,计算机科学与技术,博士
2012.09-2014.06上海海事大学,计算机技术,硕士
2008.09-2012.06海南热带海洋学院,生态学,学士
工作简历
2023.12-今,新疆大学,副教授
2023.10-2023.12,新疆大学
2018.03-2019.08,浙江大学山东工业技术研究院,软件工程师
2016.10-2017.12,上海中科软科技有限公司,软件工程师
主持项目
自治区天池英才引进计划(青年博士人才)项目,多模态融合技术研究及其在新疆产业集群中的应用,50万,2025/02-2028/02,主持,在研
自治区优秀博士后资助,面向通用领域的多模态视觉问答关键技术研究,3万,2024/07-2025/11,主持,在研
横向课题(202404140017),基于YOLO-V8的贴片二极管表面缺陷检测,5.1万,2024/11-2025/08,主持,在研
横向课题(202404140012),社交媒体平台上的舆情数据采集,5.2万,2024/11-2025/10,主持,在研
横向课题(202404140013),构建模块化、高性能的跨平台底层开发基座框架,5.1万,2024/11-2025/6,主持,在研
横向课题(202404140015),智慧餐饮运营管理系统开发,2万,2024/12-2025/3,主持,在研
国家自然科学基金-地区科学基金项目(62466056),数据驱动下基于互补型生成对抗网络与神经统计模型的公路沙害智能预警研究,2025/01-2028/12,参与,在研
学术成果
Zengnan Wang #, Feng Yan#, et al. S-YOLO: An enhanced small object detection method based on adaptive gating strategy and dynamic multi-scale focus module[J]. Neural Networks, 2025: 107782. 共同一作 CCF B 中科二区Top
Feng Yan; Zhe Li; Wushour Silamu; Yanbing Li ; Knowledge-aware image understanding with multi-level visual representation enhancement for visual question answering, Machine Learning, 2024, 113(6): 3789-3805. 中科三区 CCF B
Feng Yan; Wushour Silamu; Yachuang Chai; Yanbing Li ; OECA-Net: A co-attention network for visual question answering based on OCR scene text feature enhancement, Multimedia Tools and Applications, 2024, 83(3): 7085-7096. CCF C
Feng Yan; Wushour Silamu; Yanbing Li ; MVCE-Net: Multi-View Region Feature and Caption Enhancement Co-Attention Network for Visual Question Answering, Computers, Materials &Continua, 2023, 76(1): 75-80
Feng Yan; Wushour Silamu; Yanbin Li; Yachuang Chai ; SPCA-Net: a based on spatial position relationship co-attention network for visual question answering, Visual Computer, 2022, 38(1): 3097-3108 中科三区 CCF C
招生信息
招生专业:计算机科学与技术(学术型硕士)、计算机技术(专业型硕士)。
期待你具备良好的编程基础(推荐Python)、基本的科研素养(能读文献、写论文),更重要的是有自驱力、责任感和执行力。我们欣赏踏实进取、协作意识强的学生,也明确拒绝拖延、浮躁、混日子。有意向的同学请将简历发送至:yf@xju.edu.cn,邮件标题为:“研究生申请-报考专业-姓名”。