国奖说 | 黄靖——夯实基础,知行合一
发布时间:2021-12-08 浏览次数:423

个人简介:黄靖,上海交通大学自动化系2019届本科毕业生,同年9月保研攻读控制工程硕士学位,现为上海交通大学自动化系硕士三年级在读生。目前研究方向为图表征学习、自监督学习与轻量化学习。

 
导师简介:
杨杰,上海交通大学电子信息与电气工程学院自动化系教授、博士生导师。
实验室:图象处理与模式识别研究所。
研究领域:机器学习、医疗影像处理。



扎根数理之本,夯实学业基础


       不患人之不能,而患己之不勉。本科以来,黄靖就常常抱着泛函、矩阵、优化等相关书籍进出图书馆与自习室。强烈的兴趣与热爱促使他早早地掌握了研究生的数理基础课程,也帮助他以优异的成绩脱颖而出,获得保研资格(7/89名)。在研究生的课程学习中,黄靖仍然保持对基础学科的热爱和对专业课程的刻苦,他勤勉奋进一直保持优异的成绩。硕士在读期间,黄靖的专业课平均绩点3.74/4.00,连续两年获得交大研究生一等学业奖学金。扎实的数理基础也帮助他在科研领域总能快速入门、深入理解并扎实掌握。



科研是浪漫与理性的结合


       科研方面,黄靖聚焦于超图的表征学习。不同于传统图中的边只能连接一对节点,超图是一种广义的图结构,它允许一条边连接任意多个节点。因此超图的含义更加高维与抽象。他观察到超图神经网络的发展非常缓慢,并且一直借鉴着图神经网络的设计创新。由此他思考能否统一超图与图网络的描述形式,使得图神经网络的架构设计与训练技巧都能直接推广到超图神经网络中。黄靖给出了肯定的回答,并将研究结果以第一作者的身份投稿到人工智能领域的顶会 International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI) 上。


       此后,黄靖又将目光转向多模态的超图中。传统的超图神经网络只能处理单个超图,或者在面对多模态的超图时,使用先聚合成一个大的超图再学习的方式。他注意到这种学习方法会失去每个超图的内部结构信息,因此率先提出了使用多个超图神经网络分支单独推理,再合并深层表征的方法。此外,他还利用了残差连接和输入映射的方式来加深超图神经网络。这两种方法都显著提升了性能。他将以上研究以第一作者的身份投稿到视觉会议 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) 上。


       扎根于理性的土壤,黄靖的文章不仅追求下游应用的性能提升,还关注理论的刻画与形式化的推导,使之更具一般化与综合性。他坚信科研是浪漫和理性的结合:科研是对世界的再认知与再刻画,汇聚一点点细微的光芒去照亮人类前进的道路。



共情新生:“希望他们不要踩我曾经踩过的坑”


       社会服务方面,黄靖积极参加无偿献血活动,从本科到研二他总共无偿献血献血6次。他参加了多次学校迎新、上海马拉松志愿者等志愿活动。此外,黄靖还坚持从事助教工作:从 2019 年秋到 2021 年他总共做了 5 个学期的“程序设计/数据结构”课程助教。他不仅协助学生学习相关课程,还主动将同学们遇到的问题、他的答疑、视频、作业答案、项目代码等等都汇总到Github仓库上,以帮助同学们更加积极高效地学习。


       黄靖坦言交大新生大多在高中阶段更关注基础知识的学习,很多人到了大一才接触计算机和编程,所以很多同学在大一学习相关的编程课程时和他一样,也吃过很多很多苦、踩过很多很多坑。黄靖认为C++ 问题是多样的、细节的、困难的:界面、编译、调试、运行,文件路径、语言、语法等等。 他希望自己整理的这份仓库能够帮助同学们和其他助教更深入的理解和了解 C++ 学习的挑战,通过细节去更好的掌握这门课程,也希望同学们可以借由这些帮助克服对编程的畏惧心理,希望他们不要踩自己曾经踩过的坑。 此外,为了让同学们更直观感受到 C++ 不只是命令行,黄靖基于 Qt 写了一个由浅入深的简易 2048 游戏教程,吸引同学们的学习兴趣。 他的助教工作受到了老师和同学们的普遍认可。

 


知行合一,践行致远


       “读万卷书,行万里路,胸中脱去尘浊,自然丘壑内营”。 时代浪潮汹涌澎湃,名望与利益可能以非常不合理的方式呈现,在这百般纷扰中,黄靖追求的仍然是正心、修身、齐家、治国、平天下的知行合一思想。他希望自己的人生能够保持初心,回归事物的本原,心无旁骛,纯粹地去完成、去前行。

返回上一级