吴显峰

吴显峰

炳灵学院-人工智能学院本科生

江汉大学

吴显峰（CSIG学生会员）目前是江汉大学人工智能学院和炳灵学院本科生，同时也是精细爆破国家重点实验室成员。他目前正在参与多个研究项目，包括国家自然科学基金和湖北省重点研发计划。他已经发表了8篇论文，拥有7项软件著作权。他的专业是人工智能。他的主要研究兴趣包括视觉计算和AI4Science。他的最新英文主页。

教育背景

  • 2020.09-至今　　　江汉大学人工智能专业　　 本科
    导师： 赖重远

工作经历

  • 2022.07-2022.12 武汉大学国家网络安全学院 实习生
    导师： 吴黎兵教授
  • 2022.11-2022.12 Stanford University, Laboratory of Quantitative Imaging and Artificial Intelligence (QIAI), remote intern
    advisor: Postdoc Liangqiong Qu
  • 2022.12-2023.05 University of Hong Kong, Institute of Data Science, remote intern
    advisor: Assistant Prof. Liangqiong Qu
  • 2022.12-2023.05 University of Illinois Urbana-Champaign, School of Information Sciences, remote intern
    advisor: Assistant Prof. Haohan Wang
  • 2023.06-至今 西湖大学工学院 暑期科研实习生
    advisor: 吴泰霖助理教授

研究兴趣

  • 视觉计算、AI4Science、模式识别、智慧医疗、可信机器学习

主持或参加科研项目

  1. 2023.05-2024.05: 国家级大学生创新创业训练计划国家级项目, 基于Point-Nerf和Diffusion Model的稀疏点云三维重建（编号: 2023zd111）, 1万元, 在研, 主持
  2. 2023.05-2024.10: 国家级大学生创新创业训练计划国家级项目, 基于联邦学习的自动驾驶汽车点云信息处理隐私安全研究（编号: 2023zd117）, 1万元, 在研, 参与
  3. 2022.11-2024.11: 江汉大学校级科研项目（四新学科专项）, 基于机器视觉的婴儿运动发育评估（编号: 2022SXZX16）, 7万元, 在研, 参与
  4. 2022.05-2024.05: 精细爆破国家重点实验室2022年度自主研究课题探索性课题, 基于机器视觉的爆破飞石检测及轨迹预测（编号: PBSKL2022201）, 20万元, 在研, 参与
  5. 2022.05-2023.10: 国家级大学生创新创业训练计划省级项目, 一种基于新型编解码器诊断胎儿脑部异常的图像识别技术（编号: S202211072042）, 0.6万元, 在研, 参与
  6. 2022.05-2023.10: 国家级大学生创新创业训练计划省级项目, 基于Jupyter和QPanda的量子云计算实践（编号: S202211072047）, 0.6万元, 在研, 参与
  7. 2021.10-2022.10: 江汉大学2021年度第二批学生科研项目, 一种基于新型编解码器网络的点云补全（编号: 2021Bczd006）, 0.5万元, 结题, 主持
  8. 2021.09-2024.08: 江汉大学校级科研项目, 基于深度学习的CT影像肺结节辅助诊断研究（编号: 2021yb052）, 2万元
  9. 2021-2024: 国家自然科学基金项目, 复杂场景下弱感知点云目标检测方法研究（编号: 62106086）, 30万元
  10. 湖北省科技创新专项, 基于深度注意力引导补全的弱感知目标检测方法研究（编号: 2021CFB564）, 8万元
  11. 2020.09-2022.07: 湖北省重点研发计划项目, 2020BCB054, 基于机器视觉的人体异常姿势和康复动作识别, 30万元，结题
  12. 湖北省教育厅指导性项目, 工程爆破冲击波空气动力行为特性研究（编号: B2020227）
  13. 2019.07-2021.06: 江汉大学学科特色方向协同创新团队项目, 《绿色爆破的气动声学研究》 50万元 气动声学控制

荣誉与奖励

  1. 在光电材料与技术学院-交叉学科研究院的助理研究员桑鸿乾博士的带领下，吴显峰做为队长，吴显峰，杨中钱，李振等人获得2022ASC世界大学生超级计算机竞赛（ASC22）二等奖。

出版物

  1. Xianfeng Wu, Xinyi Liu, Junfei Wang, Zhongyuan Lai, Jing Zhou, Xia Liu, Point cloud classification based on transformer, Computers and Electrical Engineering, Volume 104, Part A, 2022, 108413, ISSN 0045-7906, https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2022.108413.
  2. Zhuangzhuang Zhang*, Libing Wu*, Debiao He, Jianxin Li, Shuqin Cao, Xianfeng Wu, Communication-Efficient and Byzantine-robust Federated Learning for Mobile Edge Computing Networks, IEEE Network, Accepted.
  3. Fudong Ding, LibingWu*, Zhuangzhuang Zhang*, Xianfeng Wu, Chao Ma, Qin Liu, A low-overhead auditing protocol for dynamic cloud storage based on algebra, Security and Communication Networks, Accepted.
  4. Xianfeng Wu, Xianzu Wu, Tianyu Luan, Zhongyuan Lai*, Junsong Yuan*, FSC: Few-point Shape Completion, International Conference on Computer Vision (ICCV23’) , Under review.
  5. Xianzu Wu, yangyang zheng, Xianfeng Wu, Weifeng Shang, Cheng Meng, Zhou Xie, Yajing Bai, Guozhong Gao*, Neural Information Processing Systems (NeurIPS23’), Under review.
  6. Jiyan Cai*, Libing Wu*, Dan Wu, Jianxin Li, Xianfeng Wu. Multi-dimensional information alignment in different modalities for Generalized Zero-Shot and Few-Shot Learning. Information 2023, 14, 148. https://doi.org/10.3390/info14030148.
  7. Xianfeng Wu, Xinyi Liu, Junfei Wang, Zhongyuan Lai*, Jing Zhou*, Xia Liu*. Transformer-Based Point Cloud Classification. In Artificial Intelligence and Robotics. ISAIR 2022. Communications in Computer and Information Science, vol 1700. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-19-7946-0_19, Oral.
  8. Jiyan Cai*, Libing Wu*, Dan Wu, Jianxin Li, Xianfeng Wu, Multi-dimensional Alignment via Variational Autoencoders for Generalized Zero-Shot and Few-Shot Learning, 2022 9th International Conference on Behavioural and Social Computing (BESC), Matsuyama, Japan, 2022, pp. 1-4, doi: 10.1109/BESC57393.2022.9995148.
  9. Junfei Wang, Luxin Hu, Xianfeng Wu, Zhongyuan Lai*, Qian Jia*. Point Cloud Driven Object Classification: A Review. In Artificial Intelligence and Robotics. ISAIR 2022. Communications in Computer and Information Science, vol 1700. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-19-7946-0_22, Oral.
  10. Junfei Wang, Xiong Hui, Gong Yanli, Xianfeng Wu, Shun Wang, Qian Jia, Zhongyuan Lai*. Attention-based Dynamic Graph CNN for Point Cloud Classification. In Artificial Intelligence and Robotics. ISAIR 2022. Communications in Computer and Information Science, vol 1700. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-19-7946-0_30, Oral.

软件著作权

  1. 基于多边形近似的率失真最优形状编解码软件V1.0, 2021SR0785371, 2021/05/28.
  2. 基于多边形近似的率失真最优形状编解码软件V2.0, 2021SR1536127, 2021/10/20.
  3. 基于多边形近似的率失真最优形状编解码软件V2.1, 2022SR0102715, 2022/01/07
  4. 基于多边形近似的率失真最优形状编解码软件V3.0, 2022SR0373977, 2022/03/22
  5. 基于曲线近似的率失真最优形状编解码软件V1.0, 2021SR1536129, 2021/10/20
  6. 平面数字轮廓的多边形演化软件V1.0, 2021SR1647057, 2021/11/05
  7. 二维形状骨架提取软件V1.1, 2022SR0347060, 2022/03/15

发明专利

  1. 吴显峰、赖重远、王俊飞、刘心怡、刘宇炜、周静、刘霞、刘哲、胡亦明，基于点云的物体分类方法及相关设备，专利权人：江汉大学、研鸿智能科技（武汉）有限公司、湖南研鸿自动化设备有限公司，申请日期：2022年9月5号，专利号：202211076689.7

学术组织会员

  • 中国图像图形学学会（CSIG）学生会员 2022年5月至今