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 研究方向及成果

    主要研究方向为算法设计、现代信息理论和生物信息学,在国际一流学术刊物或会议上,发表论文和书籍两百多篇。李明教授是研究Kolmogorov复杂性的权威专家,在研究算法平均复杂度、发现确定最低复杂度新方法方面做出了杰出贡献。他领导开发的如PatternHunterExonHunter等生物信息学数据分析软件已被业界广泛接受。他运用信息距离理论以及自然语言理解所开发的新一代搜索引擎——RSVP自然语言智能服务系统,解决了许多关键性技术难题,查询准确度显著优于其它的同类系统,作为世界一流成果,目前已开发出在互联网上运行的原型系统。

    加入信研院后,成功开发薄言超脑平台和“薄言豆豆”深度学习智能机器人,并获华为投资。

 

 

 

研究方向及成果

 

长期从事海洋无线通讯技术、水下组网技术、并行与分布式处理系统、互联网络技术和生物信息学等领域的研究工作。团队根据国内外现有情况针对水下传感器网络开展了一系列研究工作,在攻克水下传感器网络协议栈、水声调制解调器及水下传感器网络安全与管理技术等关键技术的基础上,结合宁波当地实地特点,将研究成果应用于水文环境检测、海洋灾害预警及防御决策系统等相关领域,并最终达到产业化水平。

 

 

 

研究方向及成果

 

从事数据挖掘和机器学习的研究已有25年(从研究生起),在国际机器学习领域享有盛誉,领导研制的数据挖掘软件和系统在美国Sun Microsystems、加拿大London Life Insurance Company、加拿大Royal Bank of Canada等应用。自1990年起每年都获得加拿大国家自然科学基金(NSERC)研究基金的资助。迄今已发表书章节6篇,期刊论文34篇。

 

成功开发了基于深度挖掘技术的糖尿病改善系统,并结合人工智能及大数据分析开发了为糖尿病人进行个性化饮食、锻炼等调理的智糖法。

 

 

  

研究方向及成果

 

长期致力于无线通信网络、一体化网络、核心IP网络及移动计算机等方向的科学理论和产业化研究,先后在上述科研方向发表高水平期刊和会议文章约两百篇。是多个国际核心期刊的编辑,包括IEEE和非IEEE期刊(如WileySpringer)等。他是多个IEEE国际学术会议的技术程序委员会 TPC)的主席。是多个国家基金委员会特聘的项目评审专家。目前是IET FellowIEEE高级会员。

 

致力于智能家庭生活开放应用平台项目的研究和应用,项目可实现家庭网络设备的互连与外连,提供一个智能家庭生活的开放应用平台。

 

 

 
 
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