新晉 ACM Fellow: Dacheng Tao教授最新成果

ACM（Association for Computing Machinery, ACM）是美國計算機協會的簡稱，創立於 1947 年，是全世界

ACM Fellow 則是由該組織授予資深會員的榮譽，目的是表彰對於計算機相關領域有傑出貢獻的學者，每年遴選一次。

JAS作者、悉尼大學Dacheng Tao教授入選2019 ACM Fellow。

Dacheng Tao教授簡介

Dacheng Tao，澳大利亞科學院院士，2019年新晉ACM Fellow,先後在中國香港理工大學計算機系、新加坡南洋理工大學分別擔任助理教授，後到澳大利亞悉尼科技大學工程與信息技術學院擔任教授，目前擔任悉尼大學教授。其研究成果已在IEEE T-PAMI，T-IP，T-NNLS等眾多期刊上被髮表，獲得多項最佳論文獎；2015年獲悉尼科技大學校長獎章（Vice-Chancellor’s Medal for Exceptional Research）、澳大利亞計算機協會數字技術顛覆者獎（ACS Digital Disruptors Award）以及澳洲國家科學最高榮譽獎項-(Eureka)尤里卡獎等多個獎項。

Ao Xi, Thushal Wijekoon Mudiyanselage, Dacheng Tao and Chao Chen, "Balance Control of a Biped Robot on a Rotating Platform Based on Efficient Reinforcement Learning," IEEE/CAA J. Autom. Sinica, vol. 6, no. 4, pp. 938-951, July 2019.

http://www.ieee-jas.org/en/article/doi/10.1109/JAS.2019.1911567

本文提出了一種彌補MBRL和MFRL之間差距的混合學習算法，保證了系統對不同振盪的魯棒性。該算法通過使用層次GP估計過渡模型等，可減少學習時間，有效降低了穩態誤差。

Zhe Chen, Jing Zhang, and Dacheng Tao, "Progressive LiDAR Adaptation for Road Detection," IEEE/CAA J. Autom. Sinica, vol. 6, no. 3, pp. 693-702, May 2019.

http://www.ieee-jas.org/en/article/doi/10.1109/JAS.2019.1911459

本文提出了階段性光學雷達適應算法，採用階段性地變換光學雷達信息的數據空間以及特徵空間，使得光學雷達信息能更好地適應視覺圖像信息，引導神經網絡更高效地利用光學雷達信息完成道路檢測任務，有效提升了檢測精度。

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關鍵字: 南洋理工大學 澳大利亞 新晉