李 彪
系 所：大数据研究院
职 称：副教授
邮 箱：biaoli@swufe.edu.cn
主讲课程
《数据挖掘与机器学习》，《深度学习》，《机器学习》
研究方向
深度学习，计算机视觉，机器学习，量化交易。主要研究内容包括生成模型，超分辨率任务，机器学习量化金融等。
教育背景
2017.9-2020.7 中国科学院大学 管理科学与工程 博士
2014.7-2017.1 天津大学 工商管理 硕士
2006.9-2010.7 集美大学 工商管理 学士
个人简介
李彪，英国正版365官方网站副教授，中国科学院大学管理科学与工程博士，四川省经信厅专家库成员。主要从事深度学习模型、计算机视觉和量化金融的相关研究工作，研究方向主要是特征表达、深度学习及生成模型。在《IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING》、《IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS,》、《 Neural Networks》、《Neurocomputing》等国际权威期刊发表SCI收录论文，在ICDM、ITQM等国际会议发表多篇文章。现兼任《Neurocomputing》、《Annals of Data Science》、ITQM、ICDS等审稿人。获得了人工智能相关专利，参与了科技部重大科研课题，先后参与完成了八份国务院参事室报告，并获得了国家有关领导人的圈阅、批示。
研究成果
(1)Biao Li; Yong Shi; Bo Wang; Zhiquan Qi; Jiabin Liu ; RGSR: A two-step lossy JPG image super-resolution based on noise reduction, Neurocomputing (期刊论文)
(2)Biao Li; Bo Wang; Jiabin Liu; Zhiquan Qi; Yong Shi ; s-LWSR: Super Lightweight Super-Resolution Network, IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2020, 29(8): 8368-8380 (期刊论文)
(3) Yong Shi;Biao Li; Bo Wang; Zhiquan Qi; Jiabin Liu ; Unsupervised Single-Image Super-Resolution with Multi-Gram Loss, electronics, 2019, 8(8) (期刊论文)
(4)Biao Li; Yong Shi; Zhiquan Qi; Zhensong Chen ; A Survey on Semantic Segmentation, 2018 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW), Singapore, 2018-11-17至2018-11-20(会议论文)
(5) Jiabin Liu; Hanyuan Hang; Bo Wang;Biao Li; Huadong Wang; Yingjie Tian; Yong Shi ; GAN-CL: Generative Adversarial Networks for Learning From Complementary Labels, IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS, 2021 (期刊论文)
(6) Jiabin Liu,Biao Li*, Minglong Lei, and Yong Shi. "Self-supervised knowledge distillation for complementary label learning." Neural Networks 155 (2022): 318-327. (SCI期刊论文通讯作者)
（7）Feng, Jinyuan, Yunxi Yan, Manling Huang, Yang Du, Zhichen Lu, andBiao Li. "A Study on The Multi-Attribute Decision Theory and Methods." Procedia Computer Science 214 (2022): 544-551. (会议论文)
（8）JPG图像超分辨率恢复方法、计算机可读存储介质及终端，专利号：ZL 2022 1 0448558.0（发明专利，第一完成人）。
