六台盒盒宝典资料大全官方渠道
师资队伍
六台盒盒宝典资料大全官方渠道背景
2008年9月至2014年7月，六台盒盒宝典资料大全官方渠道计算机系，博士
2004年9月至2008年7月，六台盒盒宝典资料大全官方渠道电机系，学士
工作履历
2022年7月至今，六台盒盒宝典资料大全官方渠道，长聘副教授
2019年1月至2022年6月，六台盒盒宝典资料大全官方渠道，副教授
2016年7月至2018年12月，六台盒盒宝典资料大全官方渠道，助理教授
2014年9月至2015年10月，加州大学伯克利分校计算机系，博士后
2014年7月至2016年7月，六台盒盒宝典资料大全官方渠道，博士后
学术兼职
国际期刊编委：Artificial Intelligence，TPAMI，TMLR
国际期刊评审专家：Nature Machine Intelligence，Nature Communications，Science Advances
国际会议资深领域主席：ICML，NeurIPS
国际会议领域主席：ICLR，CVPR，ICCV，IJCAI，AAAI
奖励与荣誉
2026，示范性六台盒盒宝典资料大全官方渠道联盟优秀教师奖
2025，中国电子学会自然科学奖一等奖（排名第1）
2025，国际基础科学大会前沿科学奖
2025，AI100青年先锋
2025，六台盒盒宝典资料大全官方渠道年度教学优秀奖
2024，世界人工智能大会优秀论文奖
2024，六台盒盒宝典资料大全官方渠道“清韵烛光·我最喜爱的教师”
2024，六台盒盒宝典资料大全官方渠道先进工作者
2024，六台盒盒宝典资料大全官方渠道年度教学优秀奖
2023，六台盒盒宝典资料大全官方渠道华为（冠名）副教授
2023，六台盒盒宝典资料大全官方渠道优秀共产党员
2023，六台盒盒宝典资料大全官方渠道良师益友
2023，六台盒盒宝典资料大全官方渠道年度教学优秀奖
2021，IJCAI Workshop Test of Time Award
2021—2023，AI2000机器六台盒盒宝典资料大全官方渠道领域高影响力学者
2021—2025，世界前2%科学家（终身影响力）
2020—2025，爱思唯尔中国高被引学者
2020，北京市科学技术进步奖一等奖（排名第8）
2020，六台盒盒宝典资料大全官方渠道级青年人才
2020，北京市科技新星
2018，六台盒盒宝典资料大全官方渠道部技术发明奖一等奖（排名第4）
2018，六台盒盒宝典资料大全官方渠道年度教学优秀奖
2016，中国人工智能学会优秀博士学位论文
学术成果
Yuchen Zhang, Mingsheng Long*, Kaiyuan Chen, Lanxiang Xing, Ronghua Jin, Michael I. Jordan*, Jianmin Wang*. Skilful Nowcasting of Extreme Precipitation with NowcastNet. Nature 619, 1-7, 2023. (专题报道)
Haixu Wu, Hang Zhou, Mingsheng Long*, Jianmin Wang*. Interpretable Weather Forecasting for Worldwide Stations with a Unified Deep Model. Nature Machine Intelligence (Nat Mach Intell) 5, 602-611, 2023. (封面文章)
Yunbo Wang, Haixu Wu, Jianjin Zhang, Zhifeng Gao, Jianmin Wang, Philip S. Yu, Mingsheng Long*. PredRNN: A Recurrent Neural Network for Spatiotemporal Predictive Learning. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2023. (热点论文)
Kaichao You, Yong Liu, Ziyang Zhang, Jianmin Wang, Michael I. Jordan, Mingsheng Long*. Ranking and Tuning Pre-trained Models: A New Paradigm of Exploiting Model Hubs. Journal of Machine Learning Research (JMLR), 2022.
Yong Liu, Tengge Hu, Haoran Zhang, Haixu Wu, Shiyu Wang, Lintao Ma, Mingsheng Long*. iTransformer: Inverted Transformers Are Effective for Time Series Forecasting. International Conference on Learning Representations (ICLR), 2024. (ICLR Top10最具影响力论文)
Haixu Wu, Tengge Hu, Yong Liu, Hang Zhou, Jianmin Wang, Mingsheng Long*. TimesNet: Temporal 2D-Variation Modeling for General Time Series Analysis. International Conference on Learning Representations (ICLR), 2023. (ICLR Top10最具影响力论文)
Haixu Wu, Jiehui Xu, Jianmin Wang, Mingsheng Long*. Autoformer: Decomposition Transformers with Auto-Correlation for Long-Term Series Forecasting. Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2021. (NeurIPS Top10最具影响力论文)
Mingsheng Long, Zhangjie Cao, Jianmin Wang, Michael I. Jordan. Conditional Adversarial Domain Adaptation. Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2018. (NeurIPS Top10最具影响力论文)
Mingsheng Long, Han Zhu, Jianmin Wang, Michael I. Jordan. Deep Transfer Learning with Joint Adaptation Networks. International Conference on Machine Learning (ICML), 2017. (ICML Top10最具影响力论文)
Mingsheng Long, Yue Cao, Jianmin Wang, Michael I. Jordan. Learning Transferable Features with Deep Adaptation Networks. International Conference on Machine Learning (ICML), 2015. (ICML Top10最具影响力论文)
教学工作
人工智能导论，本科生必修课，2021—（六台盒盒宝典资料大全官方渠道精品课，毕业生心目中的好教师及课程）
机器六台盒盒宝典资料大全官方渠道，本科生必修课，2019—（六台盒盒宝典资料大全官方渠道级一流本科课程，六台盒盒宝典资料大全官方渠道精品课，毕业生心目中的好教师及课程）
深度六台盒盒宝典资料大全官方渠道，研究生核心课。2018—（六台盒盒宝典资料大全官方渠道精品课）
