Shizhe Hu

Shizhe Hu

Research Fellow
Master Supervisor

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Shizhe Hu Shizhe Hu

Master/Ph.D Students

招生要求

  1. 具有自律、独处能力，科研是一项多努力才能多产出的活动，耐得住寂寞，方能守得住繁华。

  2. 具有明确的读研导向，即为什么读研，而不是仅为了拿一张硕士毕业证。

  3. 具备较好的数学与英文（以英文读写能力为主）素养。

  4. 具备良好的编程能力（以MATLAB、Python、C为主）。

  5. 具备相关数据挖掘、机器学习、计算机视觉等方面的基础知识优先，同时也建议先学习过李宏毅老师的机器学习课程[http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML20.html]。

  6. 有前期科研经历者加分（学术竞赛、论文发表、课外学术活动等）。

培养目标/要求

  1. 科研不容瑕疵。不允许任何形式的学术造假、剽窃等学术不端等行为。

  2. 具备扎实的专业知识、缜密的科研思维、较强的动手能力、广阔的学术视野，及独立发现、思考、解决问题的重要科学素养。

  3. 在校期间在世界顶级期刊或会议上（CCF推荐A、B类期刊/会议）发表高水平、有影响力的论文，并有志于毕业后继续从事学术研究工作。

  4. 科研是一个痛并快乐的过程，兴趣和努力是克服痛苦的良药，因此选择自己感兴趣的方向进行科研是首要的。

  5. 大量阅读是科研的不二法门，请大量阅读并按时汇报进展与参加组会。

  6. 尽管我会全力培养和指导，但也有一点：达到毕业要求以取得学位是作为硕博生自己的任务。所以希望我们一起全力以赴，努力科研，有问题及时和我沟通交流。

  7. 作为导师，我是研究生的第一负责人，任何非常规行为，请及时告知于我。

培养方式

  1. 前提：坚持师生平等关系，尊重学生各项权利。

  2. “一对一，手把手”：从阅读论文、总结分析论文、编程实验、结果分析到具体撰写论文，各个环节一对一、手把手带，平均每周每生一对一的指导时间（组会、线下、线上讨论等）不少于一小时。

  3. “多方位驱动”：采用问题驱动、方法驱动、任务驱动的方式进行培养管理，学生定期汇报进度。

  4. “再苦不苦孩子，再穷不穷教育”：在研究生待遇方面，每月给研究生发放补贴，包括学校资助部分和本人项目资助补贴两部分，旨在解决生活之忧，创造良好的科研环境。

  5. “交流讨论不可少”：定期安排组内论文报告，探讨并进行学术交流。

  6. “兴趣毅力是动力”：科学研究并不需要很高的智商和惊人的天赋，但需要你有兴趣、有毅力、有耐性，同时掌握正确的科研方法和技巧（本人会手把手指导）。

  7. “科研生活balance”：推崇健康快乐的学习方式和环境，定期组织健康有益的活动，比如台球、羽毛球、乒乓球、跑步等活动（活动中产生的一切费用无需学生承担）。

  8. 科学研究中涉及到大量的凝练思考、批判创造、计算机编程与算法实验等，同时学术交流的过程锻炼了沟通的能力，无疑这些对于无论是选择继续读博深造或进入国企、私企的同学都有很重要的作用。

  9. 对有意出国的同学，建议尽早进入实验室学习。良好的科研基础训练是出国留学的敲门砖。

学术研究的基本流程

  1. 具备基础能力：编程代码能力、领域基础知识、中英文读写能力等。

  2. 确定研究方向：根据个人兴趣、科学问题的重要性、团队已有基础等，和我讨论确定具体的研究方向。

  3. 大量阅读论文：阅读这个方向的重要论文与资料，如经典论文、近年论文、综述论文、博客、知乎专栏等。

  4. 复现一些重要论文的结果：能正确的复现出重要论文的结果，后面才能判断实验结果不好，是coding能力不行，还是idea不行。

  5. 形成初步idea：通过阅读论文以及和导师、同门讨论，确定初步的idea。

  6. 验证并改进idea：根据验证结果以及相关论文阅读更新、迭代idea。

  7. 不断迭代完善：反复执行5-6的流程。

  8. 撰写论文：直到idea有效，开始撰写并持续完善论文。

在读博士研究生

【论文均为[学生(共同)一作/通讯]或[(副)导师一作、学生二作]】

2023.09~2027.07

  1. Guoliang Zou (邹国梁). [Research]: Information Bottleneck Theory/Continual Learning/Deep Multi-modal Fusion and Clustering. [Co-Supervisor]: Prof. Yangdong Ye. [Publish]: ACM MM'24、AAAI'25 (CCF Rank A)、Information Sciences'25 (CCF Rank B).

在读硕士研究生

【论文均为[学生(共同)一作]或[(副)导师一作、学生二作]】

2025.09~2028.07

  1. Yuhang Jing (荆宇航), [Research]: .

  2. Jingyi Zhao (赵靖一), [Research]: .

  3. Qi Hu (胡琦), [Research]:.

  4. Yongkai Tian (田永凯), [Research]: .

  5. Jintu Li (李锦途), [Research]:.

  6. Qinjie Shi (史勤杰), [Research]: .

  7. Kewei Li (李科葳), [Research]: .

  8. Mengke Zhang (张梦珂), [Research]: . [Co-Supervisor]: Prof. Kai Nie.

2024.09~2027.07

  1. Zhangwen Gou (苟章文), [Research]: Information Bottleneck Theory/Trusted Multi-modal Learning.

  2. Jinlan Wang (王金兰), [Research]: Deep Multi-modal Clustering.

  3. Shuaiju Li (李帅举), [Research]: Information Bottleneck Theory/Trusted Multi-modal Learning.

  4. Yujun Wang (王玉骏), [Research]: Deep Multi-modal Clustering. [Co-Supervisor]: Prof. Xin Yang.

  5. Chiyao Ma (马驰尧), [Research]: Federated Learning/Deep Multi-modal Clustering. [Co-Supervisor]: Prof. Kai Nie.

  6. Mingyang Lv (吕明阳), [Research]: Information Bottleneck Theory/Deep Multi-modal Clustering. [Co-Supervisor]: Prof. Zhengzheng Lou.

  7. Yuhan Zhan (詹玉寒), [Research]: Information Bottleneck Theory/Multi-modal Clustering. [Co-Supervisor]: Prof. Zhengzheng Lou.

  8. Wenlong Chen (陈文龙), [Research]: Federated Learning/Deep Multi-modal Clustering. [Co-Supervisor]: Prof. Zhengzheng Lou.

  9. Sijia Li (李思佳), [Research]: Information Bottleneck Theory/Deep Multi-modal Clustering. [Co-Supervisor]: Prof. Yangdong Ye.

2023.09~2026.07

  1. Binyan Tian (田斌艳), [Research]: Trusted Multi-view Learning. [Publish]: AAAI'25 (CCF Rank A).

  2. Jiahao Fan (范嘉豪), [Research]: Information Bottleneck Theory/Self-supervised Learning/Deep Multi-modal Clustering. [Publish]: AAAI'25 (CCF Rank A).

  3. Yanzheng Wang (王彦铮), [Research]: Deep Multi-modal Clustering. [Co-Supervisor]: Prof. Xin Yang.

  4. Kefan Sun (孙柯凡), [Research]: Trusted Multi-modal Classification. [Co-Supervisor]: Prof. Xiaoheng Jiang.

  5. Tongji Chen (陈同济), [Research]: Deep Multi-modal Clustering. [Co-Supervisor]: Prof. Yangdong Ye.

  6. Ke Zhang (张珂), [Research]: Information Bottleneck Theory/Multi-modal Clustering. [Co-Supervisor]: Prof. Zhengzheng Lou. [Publish]: ICML'25 (CCF Rank A).

  7. Yucong Wu (吴雨聪), [Research]: Information Bottleneck Theory/Multi-view Clustering. [Co-Supervisor]: Prof. Zhengzheng Lou.

在读本科生

【论文均为[学生(共同)一作]】

  1. Weibo Liu (刘伟博), 2022~2026：指导以刘伟博为负责人的2024年郑州大学大学生创新创业训练计划项目获得一般项目支持.

已毕业硕士研究生

【论文均为[学生(共同)一作]或[(副)导师一作、学生二作]】

2022.09~2025.07

  1. Chengkun Zhang (张丞坤), [Research]: Deep Multi-view Clustering. [Co-Supervisor]: Prof. Yangdong Ye. [Publish]: IEEE TNNLS'25 (CCF Rank B). [毕业去向]: 数字马力公司. [邮箱]: 1239132802@qq.com.

  2. Hang Xue (薛航), [Research]: Information Bottleneck Theory/Deep Multi-modal Clustering. [Co-Supervisor]: Prof. Zhengzheng Lou. [Publish]: IEEE TIP'25、ICML'25 (CCF Rank A); [毕业去向]：武汉大学攻读博士学位. [邮箱]: xuehang2000@qq.com.

2020.09~2023.07

  1. Guoliang Zou (邹国梁), [Research]: Deep Multi-view Clustering. [Co-Supervisor]: Prof. Yangdong Ye. [Publish]: IPM'23 (CCF Rank B) [硕士学位论文]; [毕业去向]：郑州大学攻读博士学位. [邮箱]: jimmyopop8@gmail.com.

  2. Ruilin Geng (耿瑞林), [Research]: Multi-view Information Bottleneck Clustering. [Co-Supervisor]: Prof. Yangdong Ye. [Publish]: ACM MM'22 (CCF Rank A) [硕士学位论文]; [毕业去向]：中原证券. [邮箱]: gengrl@ccnew.com.

Panthera Jekyll by Christian Ezeani.