徐偲 

计算机科学与技术学院

长聘副教授，硕士生导师

邮箱：cxu@xidian.edu.cn

办公地点：南校区网安大楼A-1114

        徐偲，长聘副教授，硕士生导师。主要研究方向为可信多模态深度学习。在IEEE TPAMI、IEEE TNNLS、IEEE TCyb、IEEE TII、AAAI、IJCAI、NeurIPS、SIGKDD、ACM MM、ACL等CCF A类学术期刊/会议或中科院一区期刊发表论文26篇，其中一作/通讯15篇。主持国家自然科学基金面上、青年基金项目，多模态认知计算安徽省重点实验室开放课题等6项纵向科研项目，作为核心骨干成员参与国家自然科学基金重点项目2项、陕西省重点产业创新链项目（第2负责人）等。受邀受邀担任Array、Mathmatics、Sensors等SCI期刊的编委/客座编委，担任20余个中科院一区期刊/CCF A类会议的审稿人。入选陕西省通信管理局“陕西省首批5G专家库入库专家”（5G+应用运营领域）。

荣誉奖励：

1. 2024年获得人工智能领域顶级会议、CCF A类会议AAAI-24的最佳论文奖（当年国内唯一、唯一第一作者。自1984年该学术会议设立最佳论文奖以来，以国内单位（含港澳台地区）为第一单位获得该奖项的第3篇论文）。相关新闻报道：

• 《科技日报》“新算法实现人工智能多模态信息去伪存真”（链接）；
• 《陕西日报》“西电科研团队在国际顶级学术会议获最佳论文奖”（链接）；
• 《澎湃新闻》、《机器之心》、《新智元》“AAAI 2024杰出论文奖出炉：西安电子科技大学获奖”（链接）；

2. 2023年获得“陕西省优秀博士学位论文” （当年全省“计算机科学与技术学科”共 3 人）；
3. 2020年获得西安电子科技大学研究生“校长奖”（当年全校共5人）。相关新闻报道（链接）；
4. 2023年指导硕士研究生获得APWeb-WAIM 2023（CCF C类会议）的最佳学生论文（当年仅1篇）。

学术成果介绍：

1. 2024年7月31日受邀在VALSE Webinar进行题为“面向低质多模态数据的深度学习”的学术报告，从多模态深度学习的基本概念、研究领域和范畴出发，结合本人的研究工作，介绍面向低质多模态数据的深度学习领域研究的主要问题和研究进展，讨论该领域的挑战和对未来工作的展望。视频点击此处获取，PPT点击此处获取。

招生信息：

1. 硕士招生专业为计算机科学与技术（学术型硕士研究生）和电子信息（专业型硕士研究生），25年名额充足，非常欢迎本科生（包括校内外25年保研同学）加入团队一起学习（cxu@xidian.edu.cn）；
2. 本人隶属的智能媒体计算陕西省科技创新团队（https://web.xidian.edu.cn/zyguan/）以学术研究为主；
3. 要求同学能主动学习，努力踏实、有科研追求和目标。

代表性学术成果：

1. Cai Xu, Jiajun Si, et. al. Reliable Conflictive Multi-view Learning. In AAAI (CCF A类会议，最佳论文奖，当年国内唯一), 2024.
2. Wei Zhao, Cai Xu, et. al. TelecomNet: Tag-based Weakly-supervised Modally Cooperative Hashing Network for Image Retrieval. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (IEEE TPAMI，中科院一区，CCF A类，影响因子：24.314), 11, no. 44 (2022): 7940 - 7954.
3. Cai Xu, Hongmin Liu^∗, et. al. Adversarial Incomplete Multiview Subspace Clustering Networks. IEEE Transactions on Cybernetics  (IEEE Tcyb，中科院一区，影响因子：19.118), 10, no. 52 (2022): 10490-10503.
4. Cai Xu, Wei Zhao^∗, et. al. Uncertainty-aware Multi-view Deep Learning for Internet of Things Applications. IEEE Transactions on Industrial Informatics  (IEEE TII，中科院一区，影响因子：11.648), 19, no. 2 (2023): 1456 - 1466.
5. Wei Zhao, Cai Xu^∗, et. al. Multiview concept learning via deep matrix factorization. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (IEEE TNNLS，中科院一区，影响因子：14.255), 32, no. 2 (2021): 814-825.
6. Cai Xu, Wei Zhao^∗, et. al. Progressive Deep Multi-view Comprehensive Representation Learning. In AAAI (CCF A类会议，oral), 2023.
7. Cai Xu, Zehui Li, et. al. Unbalanced Multi-view Deep Learning. In ACM MM (CCF A类会议), 2023.
8. Cai Xu, Ziyu Guan^∗, et. al. Adversarial Incomplete Multi-view Clustering. In IJCAI (CCF A类会议，oral), pp. 3933-3939. 2019.
9. Cai Xu, Ziyu Guan^∗, et. al. Deep Multi-View Concept Learning. In IJCAI (CCF A类会议，oral), pp. 2898-2904. 2018.
10. Cai Xu, Yilin Zhang, et. al. Trusted Multi-view Learning with Label Noise. In IJCAI (CCF A类会议), 2024.

1、可信多模态深度学习；
2、多模态学习应用（推荐系统、医疗）。