文/于海芳

隨著時(shí)代的發(fā)展，當(dāng)今人類社會(huì)已經(jīng)進(jìn)入人工智能時(shí)代，智能化發(fā)展可謂是突飛猛進(jìn)，已逐漸應(yīng)用到生活中各個(gè)場(chǎng)景，并與多個(gè)領(lǐng)域深度融合發(fā)展。其中，人工智能在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域內(nèi)，也得到愈加廣泛的重視，人工智能仿佛是一把科技的利劍正在開(kāi)辟著嶄新的未來(lái)。

西北工業(yè)大學(xué)腦與人工智能實(shí)驗(yàn)室教授、陜西省“信息融合”技術(shù)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)、西北工業(yè)大學(xué)“類腦計(jì)算”新興交叉學(xué)科的骨干成員張鼎文，一直致力于面向開(kāi)放復(fù)雜環(huán)境的類腦視覺(jué)感知與學(xué)習(xí)方法的研究，其研究工作主要涵蓋了人工智能領(lǐng)域中的熱點(diǎn)研究方向，如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別、多媒體信息處理、機(jī)器學(xué)習(xí)。他的研究目標(biāo)是建立面向開(kāi)放環(huán)境、具備動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)能力的新一代計(jì)算機(jī)視覺(jué)學(xué)習(xí)框架。

談到科研方向，那就不得不提到張鼎文的家鄉(xiāng)。他的家鄉(xiāng)是四大古都之一洛陽(yáng)，在洛陽(yáng)有一個(gè)令人心馳神往的單位——中國(guó)空空導(dǎo)彈研究院（612 所）。張鼎文回憶道，當(dāng)年選擇科研方向時(shí)，他有幸得到612 所的一位前輩指點(diǎn)，了解到如何解決導(dǎo)彈導(dǎo)引頭的圖像識(shí)別問(wèn)題，是目前我國(guó)實(shí)現(xiàn)精確制導(dǎo)的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸。

那時(shí)，張鼎文就了解到了由國(guó)家杰青郭雷教授創(chuàng)建的西工大自動(dòng)化學(xué)院的圖像技術(shù)研究所，那里不僅具有很強(qiáng)的科研能力，而且又恰逢韓軍偉教授剛回國(guó)。這對(duì)每一個(gè)學(xué)生來(lái)講，都是鍛煉自身能力、提高學(xué)術(shù)視野的不二選擇。

從此，夢(mèng)想的種子在張鼎文心中悄然種下。只要夢(mèng)想的種子醒著，有一天就會(huì)生根發(fā)芽開(kāi)花。

2015 年，張鼎文赴美國(guó)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)進(jìn)行為期兩年的訪問(wèn)研究?；貒?guó)后，他入選科睿唯安“全球高被引科學(xué)家”，并榮獲吳文俊人工智能優(yōu)秀青年獎(jiǎng)。迄今為止，張鼎文作為第一作者/通訊作者在其研究相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)的國(guó)際重要期刊和會(huì)議發(fā)表學(xué)術(shù)論文40 余篇，其中包含IEEE TPAMI、IJCV、IEEE SPM、IEEE TIP、CVPR、ICCV、Science China: Information Science 等，1 篇論文獲2021 IEEE TCSVT 最佳論文獎(jiǎng)，1 篇論文入選2018 年中國(guó)百篇最具影響國(guó)際學(xué)術(shù)論文，并獲得中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)優(yōu)秀博士論文獎(jiǎng)、ACM China SIGAI（國(guó)際計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)中國(guó)人工智能分會(huì)）優(yōu)博獎(jiǎng)、陜西省優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎(jiǎng)等。此外，張鼎文還是IEEE 會(huì)員、ACM 會(huì)員、中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)視覺(jué)大數(shù)據(jù)專委會(huì)委員、中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)青年工作委員會(huì)副秘書(shū)長(zhǎng)、第六屆VALSE 執(zhí)行領(lǐng)域主席委員會(huì)委員，并擔(dān)任IEEE TMM與TCSVT的?？骶帯CM MM及ICCV 的專題學(xué)術(shù)論壇組織者等。

蛻變，是背后一成不變的堅(jiān)持

張鼎文坦言：“在科研道路上，我想每個(gè)人都要經(jīng)歷一遍論文看不懂、代碼調(diào)不通、方法搞不明、實(shí)驗(yàn)做不透、論文寫(xiě)不好之后，才會(huì)蛻變成長(zhǎng)?！?/p>

讀大三時(shí)，張鼎文就開(kāi)始加入團(tuán)隊(duì)接觸科研。俗話說(shuō)：“萬(wàn)事開(kāi)頭難?！睂?duì)于張鼎文來(lái)說(shuō)，科研工作初期，的確是困難重重。但張鼎文是幸運(yùn)的，他師從韓軍偉教授門(mén)下，韓教授可是當(dāng)時(shí)西北工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院為數(shù)不多的“海歸”教授。在韓教授的精心指導(dǎo)下，張鼎文很快就掌握了查文獻(xiàn)、寫(xiě)代碼的技巧，并按照導(dǎo)師思路順利設(shè)計(jì)出實(shí)驗(yàn)實(shí)施方案。但當(dāng)張鼎文將實(shí)驗(yàn)結(jié)果整理成論文時(shí)，卻發(fā)現(xiàn)無(wú)從下手。為此，張鼎文還專門(mén)用了一個(gè)月的時(shí)間來(lái)培養(yǎng)英文句法寫(xiě)作和行文邏輯。即便是這樣，最終整理出來(lái)的論文依然問(wèn)題百出。

“博觀而約取，厚積而薄發(fā)”，韓教授告訴張鼎文要盡可能多地去看母語(yǔ)為英語(yǔ)作者的論文，從中借鑒他們的表達(dá)方式。那段時(shí)間，張鼎文專門(mén)挑選了90 余篇英/美知名教授的經(jīng)典論文，并做摘抄、記錄下常用的寫(xiě)作素材，仔細(xì)推敲每一個(gè)詞的用法。功夫不負(fù)有心人，經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的素材積累，再加上韓教授傳授給張鼎文的論文寫(xiě)作經(jīng)驗(yàn)和技巧，英文句法寫(xiě)作這關(guān)張鼎文總算是平穩(wěn)渡過(guò)。可接下來(lái)，寫(xiě)作邏輯這一關(guān)卻沒(méi)那么好過(guò)了。沒(méi)有了素材可以參考，張鼎文始終無(wú)法找到合適的角度，將所提出的方法清晰、準(zhǔn)確、精煉地表達(dá)出來(lái)。為了解決這個(gè)問(wèn)題，韓教授每天都會(huì)抽出時(shí)間同他討論，分析內(nèi)在邏輯，并帶著他全面深刻地總結(jié)——近百篇的論文閱讀并伴隨更具技術(shù)難度的總結(jié)與凝練。雖然只是數(shù)頁(yè)的論文，耗時(shí)卻近兩個(gè)月，版本修改達(dá)40 余次。值得欣慰的是，功夫不負(fù)有心人，張鼎文的論文在投稿之后很快就得到審稿人的肯定，并且順利發(fā)表。張鼎文說(shuō)，這也是韓教授給他上的最為深刻的一課。

除此之外，韓教授做事認(rèn)真的風(fēng)格也時(shí)刻影響著張鼎文。在他看來(lái)，韓教授的每一次匯報(bào)PPT，每一篇學(xué)術(shù)論文，每一行算法代碼，都會(huì)做到精益求精，不會(huì)放過(guò)任何一處有疑問(wèn)的細(xì)節(jié)。如今，韓教授作為當(dāng)今中國(guó)人工智能領(lǐng)域的代表性人物之一，他身上那“刻苦、認(rèn)真、堅(jiān)持”的科研精神，始終激勵(lì)著張鼎文不忘初心、砥礪前行。

此外，在國(guó)外訪問(wèn)研究的那兩年，也讓張鼎文受益匪淺。張鼎文說(shuō)，出國(guó)前他只知道卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）的研究團(tuán)隊(duì)文章發(fā)表特別厲害。出國(guó)后，他才發(fā)現(xiàn)CMU 其實(shí)是一所工程性的大學(xué)。他所在的機(jī)器人系有一個(gè)巨大的車間，里面很多團(tuán)隊(duì)都在研制各種新概念機(jī)器人，而他們發(fā)表的文章只是在這種工程環(huán)境下的中間產(chǎn)物。通過(guò)這件事情的啟示，張鼎文對(duì)科研有了更深刻的認(rèn)知。他認(rèn)為，要正確看待科學(xué)研究，強(qiáng)大的科研不是一朝一夕的事情，更不是發(fā)表幾篇論文就可以說(shuō)明問(wèn)題的，一定要把研究落到實(shí)處，力求解決實(shí)際問(wèn)題。

回國(guó)后，張鼎文從一名博士研究生慢慢轉(zhuǎn)變?yōu)榱撕蘸沼忻摹皣?guó)防七子”中的一位教授，在這個(gè)過(guò)程中，更加讓他堅(jiān)定了要把研究做到實(shí)處、要把問(wèn)題解決在實(shí)際的理念。在這個(gè)過(guò)程中，他通過(guò)深入鉆研領(lǐng)域內(nèi)的國(guó)家重大需求和難點(diǎn)問(wèn)題，先后參與了多項(xiàng)軍委科技委項(xiàng)目，解決了行業(yè)內(nèi)的多項(xiàng)技術(shù)難題；與中國(guó)航天科工集團(tuán)第三總體設(shè)計(jì)部、TCL、深睿醫(yī)療、西京醫(yī)院等單位保持緊密合作關(guān)系，部分成果用于保障國(guó)防安全，應(yīng)用于某型高分對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)，以及空軍、戰(zhàn)略支援部隊(duì)和南部戰(zhàn)區(qū)等單位的重大演習(xí)等；部分成果產(chǎn)生了良好的經(jīng)濟(jì)效益，落地TCL 系列手機(jī)前置單攝虛化項(xiàng)目及北京鐵路局天津西站的高鐵站臺(tái)和鐵路列車視頻監(jiān)控和預(yù)警系統(tǒng)項(xiàng)目。

探究類腦視覺(jué)感知與學(xué)習(xí)方法，只為更好適應(yīng)開(kāi)放動(dòng)態(tài)環(huán)境

如今，大數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)臨，視覺(jué)數(shù)據(jù)（例如來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的圖片數(shù)據(jù)、監(jiān)控系統(tǒng)的視覺(jué)數(shù)據(jù)及遙感衛(wèi)星的對(duì)地觀測(cè)數(shù)據(jù)等）呈現(xiàn)出前所未有的爆炸式增長(zhǎng)。如何對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的特征學(xué)習(xí)與內(nèi)容理解，是人工智能領(lǐng)域最前沿的研究方向之一，具有十分重要的理論研究意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

盡管目前主流的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的系列成果逐步刷新著視覺(jué)感知與學(xué)習(xí)的性能，但這些方法在訓(xùn)練階段嚴(yán)重依賴對(duì)視覺(jué)數(shù)據(jù)的精細(xì)人工標(biāo)注，并在測(cè)試階段極易受到視覺(jué)場(chǎng)景中復(fù)雜多變的背景干擾。因此在“數(shù)據(jù)更新快——精細(xì)標(biāo)注難以獲取”“場(chǎng)景變化大——背景干擾難以控制”的動(dòng)態(tài)開(kāi)放環(huán)境下，主流的深度學(xué)習(xí)方法極易導(dǎo)致不可靠的深度模型訓(xùn)練與視覺(jué)模式分析結(jié)果。因此，“低效耗時(shí)的人工標(biāo)注”與“爆發(fā)式增長(zhǎng)的視覺(jué)數(shù)據(jù)”之間的矛盾，以及“易受干擾的感知模型”與“復(fù)雜多變的視覺(jué)場(chǎng)景”之間的矛盾，成為了當(dāng)今視覺(jué)感知與學(xué)習(xí)領(lǐng)域所面臨的時(shí)代性挑戰(zhàn)，亟待發(fā)展面向動(dòng)態(tài)開(kāi)放環(huán)境的智能視覺(jué)感知與學(xué)習(xí)方法。

在國(guó)家自然科學(xué)基金、中國(guó)博士后創(chuàng)新人才支持計(jì)劃等支持下，張鼎文及其團(tuán)隊(duì)另辟蹊徑，從類人、類腦視覺(jué)感知與學(xué)習(xí)的角度出發(fā)，受人類幼兒階段“先易后難”的學(xué)習(xí)機(jī)制與人腦“選擇性”視覺(jué)注意機(jī)制啟發(fā)深入開(kāi)展研究工作，分別從視覺(jué)學(xué)習(xí)和視覺(jué)感知層面發(fā)展了穩(wěn)健弱監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)理論與視覺(jué)顯著性建模與計(jì)算方法，形成了面向動(dòng)態(tài)開(kāi)放環(huán)境的智能視覺(jué)感知與學(xué)習(xí)理論體系，并取得了若干重要的科學(xué)發(fā)現(xiàn)。

在這項(xiàng)研究工作中，張鼎文一方面闡明了多示例學(xué)習(xí)與自步學(xué)習(xí)兩大機(jī)器學(xué)習(xí)框架的協(xié)作機(jī)制，發(fā)現(xiàn)了弱監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)條件下多示例學(xué)習(xí)算法的局部最優(yōu)規(guī)律及自步學(xué)習(xí)算法的魯棒性學(xué)習(xí)本質(zhì)——多示例學(xué)習(xí)中示例樣本的標(biāo)注噪聲會(huì)誤導(dǎo)學(xué)習(xí)過(guò)程獲得不準(zhǔn)確的局部最優(yōu)解，而自步學(xué)習(xí)算法通過(guò)模擬人類由易及難的學(xué)習(xí)策略，增加學(xué)習(xí)過(guò)程對(duì)標(biāo)注噪聲的魯棒性，從而克服標(biāo)注噪聲對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程的影響；進(jìn)而，提出了自步-多示例學(xué)習(xí)算法以闡明多示例學(xué)習(xí)與自步學(xué)習(xí)協(xié)作下的魯棒弱監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)制，并構(gòu)建了自步-課程學(xué)習(xí)的穩(wěn)健性學(xué)習(xí)機(jī)制引導(dǎo)下的弱監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)框架。另一方面，他針對(duì)動(dòng)態(tài)開(kāi)放環(huán)境下視覺(jué)場(chǎng)景的復(fù)雜性與多變性問(wèn)題，發(fā)展了先驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的視覺(jué)顯著性計(jì)算方法，闡明了基于信源選擇機(jī)制與多源先驗(yàn)整合的視覺(jué)顯著性計(jì)算機(jī)理，建立了對(duì)比損失和分類器聯(lián)合優(yōu)化的多圖一致性先驗(yàn)嵌入模型，在不同任務(wù)場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)了人腦“選擇性”視覺(jué)注意機(jī)制，顯著提升了模型自主進(jìn)行背景抑制與前景挖掘的能力。

據(jù)張鼎文介紹，2018 年他作為新入職教師申請(qǐng)并獲批國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目——《基于穩(wěn)健學(xué)習(xí)機(jī)制的復(fù)雜場(chǎng)景弱監(jiān)督目標(biāo)檢測(cè)方法研究》。該項(xiàng)目正是瞄準(zhǔn)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域“有限的人工標(biāo)注”與“海量的視覺(jué)數(shù)據(jù)”之間的矛盾，研究更具自主學(xué)習(xí)能力的人工智能理論與方法，有著迫切的應(yīng)用需求和廣泛的應(yīng)用前景，一旦有所突破，將惠及各類依賴圖像、視頻理解技術(shù)的應(yīng)用任務(wù)。如：圖像搜索與識(shí)別、視頻監(jiān)控、遙感檢測(cè)、多媒體信息處理等。具體來(lái)說(shuō)，該項(xiàng)目針對(duì)弱監(jiān)督目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題，首次深入研究穩(wěn)健性機(jī)制下的弱監(jiān)督學(xué)習(xí)策略，并在其基礎(chǔ)上提出多任務(wù)協(xié)作學(xué)習(xí)、跨模型協(xié)同學(xué)習(xí)等新思路，不但能夠擴(kuò)展穩(wěn)健學(xué)習(xí)理論的應(yīng)用領(lǐng)域，所探索的新思路、新方法、新模型亦可以推動(dòng)人工智能科學(xué)與認(rèn)知學(xué)的學(xué)科交叉與發(fā)展。

在未來(lái)的研究工作中，張鼎文及其研究團(tuán)隊(duì)將聚焦多智能體多源異構(gòu)協(xié)同感知與態(tài)勢(shì)評(píng)估方面的研究工作，將開(kāi)放環(huán)境下的感知能力從單智能體單源同構(gòu)模態(tài)向多智能體多源異構(gòu)模態(tài)邁進(jìn)。他將開(kāi)展新一代協(xié)同感知與態(tài)勢(shì)評(píng)估的理論和方法研究，致力于實(shí)現(xiàn)開(kāi)放環(huán)境下的空天地海全局立體地圖實(shí)時(shí)構(gòu)建、多智能體多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)信息魯棒融合、動(dòng)態(tài)、快速、準(zhǔn)確的場(chǎng)景優(yōu)化與地圖更新，最終實(shí)現(xiàn)基于多智能體協(xié)同觀測(cè)的全局態(tài)勢(shì)評(píng)估與趨勢(shì)預(yù)測(cè)。

張鼎文及其團(tuán)隊(duì)始終秉承著領(lǐng)頭人韓軍偉教授提出的“頂天落地”的科研理念，一方面深挖人工智能基礎(chǔ)理論，突破領(lǐng)域內(nèi)的重要理論瓶頸；另一發(fā)面，面向國(guó)家重大需求及人民生命健康，開(kāi)展應(yīng)用研究工作，突破領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)壁壘。截至目前，張鼎文主持國(guó)防重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放研究基金，承擔(dān)國(guó)家自然科學(xué)基金企業(yè)聯(lián)合重點(diǎn)項(xiàng)目課題，并參與多項(xiàng)國(guó)內(nèi)知名醫(yī)療AI 企業(yè)項(xiàng)目。在這些項(xiàng)目的支持下，部分成果應(yīng)用于腦膠質(zhì)瘤、胰腺癌、狼瘡性腎炎等疾病的前期診斷與輔助診療。此外，張鼎文獲授權(quán)發(fā)明專利10 余項(xiàng)。

世間事，做于細(xì)、成于嚴(yán)。在張鼎文看來(lái)，科研工作更是如此?？蒲惺浅种院愕氖聵I(yè)，需要不斷地在枯燥孤獨(dú)的科研工作中去挖掘，日積月累的挫敗感明顯多于零星點(diǎn)綴的成就感。張鼎文說(shuō)，身為科研人員就是要探索人類未知，勇于去面對(duì)困難、接受挑戰(zhàn)，既要有嚴(yán)肅、嚴(yán)密、嚴(yán)格、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)風(fēng)，又要有敢想、敢干和敢闖的精神，二者不可缺一。此外，一名合格的科研人員還要具備自己獨(dú)特的學(xué)術(shù)品位，了解自己的研究興趣所在，不斷提高應(yīng)對(duì)挫折的心理承受力，保持樂(lè)觀、豁達(dá)的心態(tài)。

投身教育與社會(huì)服務(wù)，不忘初心回饋國(guó)家

習(xí)近平總書(shū)記曾多次就高等教育人才培養(yǎng)及人工智能技術(shù)發(fā)展作出重要指示，人工智能技術(shù)作為新一輪科技競(jìng)賽的制高點(diǎn)，是國(guó)家實(shí)力的體現(xiàn)，新時(shí)期人工智能人才的培養(yǎng)更是中國(guó)建設(shè)現(xiàn)代化強(qiáng)國(guó)的關(guān)鍵。

談及人才培養(yǎng)，張鼎文深受團(tuán)隊(duì)帶頭人韓軍偉教授“使命驅(qū)動(dòng)，立德樹(shù)人”理念的影響，以身作則、言傳身教，將立德樹(shù)人融入思想道德教育、文化知識(shí)教育和社會(huì)實(shí)踐教育。在人才培養(yǎng)過(guò)程中，堅(jiān)持營(yíng)造良好的實(shí)驗(yàn)室研究氛圍，嚴(yán)格把關(guān)選題方向與選題深度；塑造定制化科研環(huán)境，激發(fā)學(xué)生多元化潛能；興趣驅(qū)動(dòng)，因材施教，與學(xué)生形成合力，助力學(xué)生成長(zhǎng)。此外，張鼎文還看重學(xué)生的基本道德品質(zhì)的培養(yǎng)。他說(shuō)，做人不僅要誠(chéng)實(shí)、守信、熱情、踏實(shí)，還要有一定的大局觀。在提升學(xué)生學(xué)術(shù)能力與工程能力的同時(shí)，更注重向?qū)W生灌輸家國(guó)天下、使命擔(dān)當(dāng)意識(shí)，提升學(xué)生的愛(ài)國(guó)情操，鼓勵(lì)學(xué)生扎根西部，獻(xiàn)身國(guó)防。如今，在實(shí)驗(yàn)室培養(yǎng)的學(xué)生中，已有20 余人留在西部或國(guó)防院所工作。

張鼎文深受韓教授的教書(shū)育人理念，從博士畢業(yè)前就開(kāi)始協(xié)助導(dǎo)師指導(dǎo)本科生及研究生。他會(huì)認(rèn)真地將自己的知識(shí)和技能一點(diǎn)一滴地傳授給所指導(dǎo)的學(xué)生，并想盡辦法幫助他們快速成長(zhǎng)，取得能力的突破。截至目前，他總共指導(dǎo)/協(xié)助指導(dǎo)了20 余位學(xué)生。他回憶說(shuō)，在這些學(xué)生中，最讓他感到欣慰的是2015 年他指導(dǎo)的一名大二本科生，這位學(xué)生具有高遠(yuǎn)的志向與吃苦的精神，加上張鼎文一年時(shí)間的悉心指導(dǎo)，這名學(xué)生在大三的時(shí)候就在人工智能與模式識(shí)別領(lǐng)域的國(guó)際頂級(jí)刊物IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence上成功發(fā)表了一篇高水平學(xué)術(shù)論文，要知道這個(gè)期刊2022 年影響因子達(dá)24.314，被公認(rèn)為人工智能領(lǐng)域排名第一的頂級(jí)期刊，其影響力已經(jīng)超過(guò)了許多Nature 子刊。這名學(xué)生也憑借這一篇論文成功保研到了心儀的學(xué)校進(jìn)行繼續(xù)深造。除此之外，張鼎文也特別關(guān)注國(guó)內(nèi)人工智能、圖象圖形學(xué)領(lǐng)域的高年級(jí)研究生及青年學(xué)者的發(fā)展。他是中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)青年工作委員會(huì)的副秘書(shū)長(zhǎng)與中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)青年工作委員會(huì)委員，成立了中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)優(yōu)博俱樂(lè)部并擔(dān)任副主席，組織了中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)第一屆優(yōu)博論壇暨2022年度中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)優(yōu)秀博士論文獎(jiǎng)申報(bào)動(dòng)員會(huì)。同時(shí)他是2021-2022年度中國(guó)多媒體大會(huì)專題論壇及2022年度中國(guó)模式識(shí)別與計(jì)算機(jī)視覺(jué)大會(huì)專題論壇核心組織成員。

作為我國(guó)面向計(jì)算機(jī)視覺(jué)與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域研究生群體的免費(fèi)共享知識(shí)平臺(tái)——視覺(jué)與學(xué)習(xí)青年學(xué)者研討會(huì) (VALSE)——中的一員，張鼎文擔(dān)任第六屆VALSE 執(zhí)行領(lǐng)域主席委員，多次以組織者或者講著身份參與VALSE Webinar 活 動(dòng)，并 擔(dān) 任VALSE 2021 大 會(huì)Workshop 組 織委員會(huì)成員。他曾于2019 年受邀在會(huì)中進(jìn)行兩個(gè)小時(shí)關(guān)于弱監(jiān)督學(xué)習(xí)的Tutorial 專題講解，向4600 余名研究生講解弱監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)的國(guó)際前沿研究進(jìn)展。

此外，張鼎文還積極參與到各項(xiàng)社會(huì)服務(wù)之中，他擔(dān)任領(lǐng)域重要國(guó)際 期 刊IEEE Trans.on Multimedia與IEEE Trans.on Circuits and Systems for Video Technology 的客座主編（Leading Guest Editor）；作為組織委員會(huì)委員參與ACM MM 2020、2021,ICCV 2021 Workshop的組織工作；擔(dān)任10 余次CCF A 類國(guó)際會(huì)議如: AAAI、IJCAI、CVPR、ICCV、NIPS、ICML、WACV 等領(lǐng)域主席或（高級(jí)）程序委員會(huì)委員。他曾擔(dān)任北京大學(xué)、Universitat Autònoma de Barcelona 等 大 學(xué) 的碩士、博士論文評(píng)審委員會(huì)成員。由于嚴(yán)謹(jǐn)認(rèn)真的工作態(tài)度，他獲得了國(guó)際醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域頂級(jí)刊物（IEEE Trans.on Medical Imaging）的審稿人金牌服務(wù)獎(jiǎng)。

工作時(shí)的張鼎文，會(huì)全身心地投入，他勤于思考，敢于提出新的思想和方法，總是力爭(zhēng)把工作做到極致。而生活中的張鼎文卻是一個(gè)樂(lè)觀幽默、純樸善良的人，每當(dāng)遇到有困難的同事或?qū)W生，他都會(huì)主動(dòng)了解并幫助其解決問(wèn)題。繁忙的工作之余，張鼎文會(huì)選擇去做些運(yùn)動(dòng)。他說(shuō)，每當(dāng)他感到壓力大時(shí)，都會(huì)通過(guò)適量的運(yùn)動(dòng)，釋放壓力、放松神經(jīng)，重新喚回斗志與活力，這樣才能以更好的精神狀態(tài)去應(yīng)對(duì)科研上的挑戰(zhàn)。

未來(lái)，張鼎文還將深耕于人工智能領(lǐng)域。他說(shuō)，科研之路沒(méi)有捷徑，身為科研人員，只有守住初心，立志推動(dòng)科學(xué)和社會(huì)的前進(jìn)，這樣才會(huì)產(chǎn)生巨大的精神力量，克服科研道路上的重重困難，只有勇于探索、不斷創(chuàng)新，才能取得科學(xué)上的一流成果，為國(guó)爭(zhēng)光。

人物介紹

張鼎文，西北工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院教授、博導(dǎo)，科睿唯安“全球高被引科學(xué)家”、中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)高級(jí)會(huì)員，他是合肥綜合性國(guó)家科學(xué)中心人工智能研究院、信息融合技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、陜西省“信息融合”技術(shù)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)、西北工業(yè)大學(xué)腦與人工智能實(shí)驗(yàn)室的骨干成員。曾赴美國(guó)卡耐基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院機(jī)器人系進(jìn)行為期2年的訪問(wèn)研究。主要從事人工智能領(lǐng)域中的熱點(diǎn)研究方向—計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別、多模態(tài)智能探測(cè)、醫(yī)學(xué)影像分析。在IEEE TPAMI與IJCV上發(fā)表論文16篇；獲得2021 IEEE TCSVT（中科院一區(qū)、TOP，多媒體信息處理領(lǐng)域國(guó)際頂級(jí)期刊）最佳論文獎(jiǎng)、2018年中國(guó)百篇最具影響國(guó)際學(xué)術(shù)論文獎(jiǎng)、吳文俊人工智能優(yōu)秀青年獎(jiǎng)、中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)優(yōu)秀博士論文獎(jiǎng)等獎(jiǎng)勵(lì)，入選2022年度百度學(xué)術(shù)AI華人青年學(xué)者榜單。他是中國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì)視覺(jué)大數(shù)據(jù)專委會(huì)委員與中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)多媒體技術(shù)委員會(huì)委員。