研究方向

用于计算机断层扫描的基于深度学习的单色图像合成 互联网时代，假新闻铺天盖地，而且极具迷惑性，因此假新闻检测任务对逻辑的判断，以及常识的学习都需要很高的要求，我们已经知道，自然语言处理计数在情感分析等领域已经有了较好的应用，这类方法能否改进迁移到虚假新闻的识别和判断上尤为重要。我们将提出并实现一种基于统计机器学习的时序序列建模方法，这种方法可以帮助我们高效并自动判别虚假新闻信息，我们将对比目前的BERT、ERNIE和GPT等的结果，从而表明我们提出方法的可靠性在处理此类问题中更具优势。

 

相关学科

计算机科学技术、应用数学

 

科研导师

H. W

• 国内某高科技公司算法工程师，帝国理工学院应用计算科学与工程硕士，本科毕业于浙江大学物理系；
• 主要研究方向：数据挖掘，计量分析，数据建模和人工智能；
• 曾荣获KPMG全球思维挑战联赛-中国区总冠军，Kaggle银牌等荣誉。

科研成果

成果一：在英文期刊中发表学术论文

有方学者项目能够为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此，论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生，不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊，而且有机会参与全球顶级的学术会议。

成果二：第一作者身份

有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中，招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度，而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来，有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名，这使得第一作者身份的含金量更为突出。

成果三：独一无二的课题

有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题，连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向，每个学生的研究内容具有差异性。

成果四：顶尖院校导师的推荐信

有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人，来自于美国顶尖学府的科研团队，影响着推荐信的可信度；而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处，从而大大提高了推荐信的价值。

成果五：高效备战具有高影响力、高含金量的科研竞赛

学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事，其中包括：被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、ISEF 国际科学与工程奖、全国青少年科技创新大赛等。

 

 

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