计算机科学的蓬勃发展离不开其坚实的理论基础和不断拓展的前沿领域。计算机理论与前沿交叉研究方向跨越计算机科学的理论基础与前沿交叉两个方面。在计算机理论方面，我们重点研究大知识理论、深度学习理论、算法及其复杂性、图计算算法等；在前沿交叉方面，我们一方面研究智能信息处理的前沿课题，包括深度学习及其应用、人工智能安全和模式识别新技术等，我们另一方面研究计算机科学与生物医学、金融和社会学等的交叉领域，包括生物信息学、生物医学文本与图像分析、金融信息处理、社会计算和城市计算等问题。

本方向目前有 1 位中国科学院院士、3 位教授和 2 位副教授。在理论方面，有陆汝钤院士和陈翌佳教授；在前沿交叉研究方面，有杨夙教授、周水庚教授、王飞副教授和朱山风副教授。我们的研究得到了包括国家重点研发计划、国家自然科学基金、国家各部委和上海市以及相关企业等的资助，每年发表高水平研究论文 10 余篇。

我们热忱欢迎全国有志于计算机理论与前沿交叉领域研究的青年学子加盟！

只有掌握了坚实的计算机理论基础，

才会拥有一副在计算的天空自由翱翔的翅膀；

只有敢于探索广阔的计算前沿交叉领域

才会领略到计算世界美丽无限的风景！

来吧，年轻的朋友们，我们在复旦等着你！

招生研究方向

理论计算机科学

大知识（Big Knowledge）理论与工程

计算机科学中的逻辑与计算复杂性及算法图论

深度学习及其应用

人工智能安全与隐私保护

大规模图数据管理与智能分析

基于人工智能的药物设计与发现

大数据感知与分析

信息检索与文本挖掘

计算机视觉与模式识别

人工智能与生物医学、金融大数据

生物信息学

上海市智能信息处理重点实验室

2002 年 4 月，复旦大学成立智能信息处理开放实验室，聘请陆汝钤院士（首届吴文俊人工智能最高成就奖和中国计算机学会终身成就奖获得者）为实验室主任。2003 年 10 月，上海市科委批准在复旦大学智能信息处理开放实验室的基础上筹建上海市智能信息处理重点实验室。2004 年 1 月，顺利通过上海市科委组织的专家论证，实验室进入建设阶段。2005 年 9 月 25 日，实验室通过上海市科委主持的专家验收并正式挂牌。这是上海市科委支持建立的上海第一个人工智能技术的基础研究实验室。

上海市智能信息处理重点实验室作为上海市科技创新体系的重要组成部分，旨在成为智能信息处理领域理论研究、技术创新和高层次科技人才培养以及学术交流的重要基地，成为国际一流的人工智能研究中心。

上海市智能信息处理重点实验室立足国际计算机科学和技术的发展前沿，在上海市发展战略目标和上海市科技发展规划的指导下，开展知识与信息领域的基础理论和技术前沿的探索性、创新性研究，大力加强智能信息处理领域的学术交流，促进学科交叉，积极倡导学术、科技为国民经济服务，努力推广智能信息处理技术在社会各领域的应用，取得智能信息处理领域的原始创新成果和自主知识产权，为上海市信息科学技术的快速与可持续发展提供理论及技术支撑。

实验室主要研究方向包括智能大数据管理与分析、数据挖掘、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人、生物信息学、金融信息处理、智慧城市、信息安全与区块链等。现有固定研究人员 40 位。每年接待海内外高级访问学者十多名。每年实验室获得超过 5000 万的研究经费支持，在国际著名学术期刊/会议上发表研究论文 100 多篇。

主要研究成员

陆汝钤 教授、博导、中科院院士

研究方向：大知识理论与工程、智能医疗

1959 年毕业于德国耶拿大学数学系。1999 年当选为中科院院士。2000 年加盟复旦大学任计算机系教授。在知识工程和基于知识的软件工程方面作了系统的、创造性的工作，是我国该领域研究的开拓者之一。设计并主持研制了知识工程语言 TUILI 和大型专家系统开发环境《天马》。首次把异构型 DAI 和机器辩论引进人工智能领域。研究出基于类自然语言理解的知识自动获取方法，把 ICAI 生成技术推进到以自动知识获取为特征的第三代，并开发出基于知识的应用软件自动生成技术。研究出能把中文童话故事自动转换成动画片的计算机动画全过程自动生成技术，在艺术创造领域内推进了人工智能。陆院士是首届吴文俊人工智能最高成就奖和中国计算机学会终身成就奖获得者。

邮箱：rqlu@math.ac.cn

陈翌佳 教授、博导

研究方向：理论计算机科学，包括计算机科学中的逻辑，计算复杂性，以及算法图论。

陈翌佳教授在上海交通大学计算机科学与工程系获得本科和博士学位，以及该校应用数学双学士；他在德国弗赖堡大学获得数学博士学位。他在有限模型论（描述复杂性）和参数复杂性方面的工作处于世界领先水平。有限模型论是数理逻辑中模型论的分支，旨在研究有限结构的逻辑性质。因为计算机科学中绝大多数对象都能用有限结构来刻画，所以它在计算复杂性、数据库理论以及形式化验证有着很广泛的应用。而参数复杂性是计算复杂性的分支，它提供了比经典复杂性更为精细的分析框架，被广泛应用于图论算法与数据库系统等，是目前非常活跃的研究领域。

近年来，陈翌佳及其合作者已经解决参数和描述复杂性领域的一系列公开问题，研究结果横跨算法复杂性、数理逻辑、图论等领域，相关成果已经发表在 FOCS、LICS、ICALP、CCC、 the Journal of the ACM、SIAM Journal on Computing、Journal of Symbolic Logic、Annals of Pure and Applied Logic、ACM Transactions on Computation Theory 等国际一流会议和刊物上。其中 The Journal of the ACM 是计算机科学领域最好的杂志。由于其在计算机科学中的逻辑方面的杰出工作，陈翌佳应邀担任国际顶尖会议 LICS（ACM/IEEE Symposium on Logic in Computer Science）2010、2013、2016、2020 的程序委员。

陈翌佳获得过微软青年教授奖，欧洲理论计算机年会（ICALP）、和图论国际会议（WG）最佳论文奖，中创软件人才奖。主持多个国家自然科学基金、中德合作基金、以及中日合作基金项目。

邮箱：yijiachen@fudan.edu.cn

杨夙 教授、博导

研究方向：模式识别、大数据分析

复旦大学计算机科学技术学院教授/博士生导师。1999 年西北工业大学获得博士学位，2000-2001 年南京大学博士后，2002 年加入复旦大学，2007 年晋升教授。

中国图象图形学学会理事、中国计算机学会普适计算专委会委员。

研究方向：

1. 大数据感知与计算

——视觉大数据、时空大数据、多模态数据融合；

——预测、分类、异常检测；

——能源、工业、勘测、商业、交通、公共安全、气象、医疗。

2. 计算机视觉

理论成果：

1. IEEE TPAMI、Pattern Recognition、Ubicomp 等；CPSCom2010 最佳论文奖。

2. IAPR TC10 第一届国际符号识别竞赛第一，IEEE TPAMI 论文他引 110+。

3. 低复杂度的全局最优特征选择方法，PR 论文他引 110+。

应用成果：

视频监控系统、工业过程优化模型已经在企业部署。

科研项目：

主持过国家自然基金 4 项、973 子课题、国际合作项目、上海市项目、企业合作项目等。

毕业生就业：

微软亚洲研究院、谷歌、百度、阿里巴巴、腾讯等企业；公务员；大学讲师。

邮箱：suyang@fudan.edu.cn

电话：13816244337

主页： fudan. edu. cn/~suyang

周水庚 教授、博导

研究方向：

大数据管理与分析：大规模图数据管理与分析，隐私保护

人工智能: 深度学习及其应用（小样本学习，文本识别，视频增强），人工智能安全与隐私保护

生物信息学: 基于 AI 的药物设计与发现，遗传隐私保护

金融信息处理: 基于网络的金融数据分析，投资组合优化，交易行为分析与预测

周水庚教授实验室在大数据管理与分析、人工智能、生物信息学、金融信息处理、网络建模与分析等领域发表国际期刊和会议论文 300 多篇，包括 160 多篇国际 SCI 期刊论文、40 多篇 CCF A 类期刊与会议论文；论文 Google 引用总计 7300 多次，h-index 为 46；获教育部自然科学二等奖 2 项、教育部科技进步二等奖 2 项。主要学术成果包括如下四个方面：

1. 在大数据管理方面，针对分布式数据管理、图数据管理以及云数据管理进行了深入研究，提出一系列高效的索引结构、查询处理与隐私保护新算法，30 多篇研究论文发表在顶级国际学术期刊（包括 VLDB Journal, IEEE TKDE/TPDS 等）和学术会议（包括 SIGMOD, VLDB, ICDE, SODA 等）；

2. 在人工智能方面，提出了结构化稀疏表示、因果推断、聚类与异常检测、深度学习和文本识别等一系列新模型与新算法，在重要国际学术会议和期刊（包括 IEEE TKDE, ACM TIST, AAAI, IJCAI, ICCV, CVPR, SIGKDD 和 ICDE 等）发表 20 多篇研究论文；

3. 在生物信息学方面，参与完成中国第一个木薯基因组测序与注释，在单细胞测序数据分析、基因组压缩、miRNA 分类/聚类及靶基因预测、蛋白质结构和功能及相互作用预测、药物靶标发现、启动子预测和核小体定位等方面提出了一系列的新算法，在包括 Nature Communications, Nucleic Acids Research, Bioinformatics, IEEE/ACM TCCB 等国际学术期刊和 RECOMB 与 ISMB 等重要学术会议发表 70 多篇论文；

4. 在网络建模与分析方面，提出了一列复杂网路新模型，并运用于语言、金融、生物及信息网络的分析中，在包括国际学术期刊发表研究论文 50 多篇。

目前主要在研项目：

国家自然科学基金重点项目、面上项目科技部重点研发计划课题、上海市科委基础研究课题、之江实验室开放课题、企业研发项目（中船集团、中国航天科工、阿里达摩院、宝信软件等）

复旦大学本部（邯郸校区）逸夫楼 502 房间

主页：~sgzhou

邮箱: sgzhou@fudan.edu.cn

电话：13818871231

DBLP::Shuigeng

Google scholar profile:

王飞 副教授

研究方向：生物医学大数据分析、深度学习、人工智能

吉林大学获得计算机软件与理论博士学位，美国贝勒医学院人类基因组研究中心访问学者。中国人工智能学会生物信息与人工生命专业委员会委员、中国计算机学会生物信息专业委员会委员。

理论成果：

肺癌全外显子数据分析发表在国际顶级期刊 CELL

ESI 高被引论文，单篇被引频次 336

应用成果：

基于二代测序技术的遗传病数据分析平台已经临床上广泛应用

主要研究项目：

国家自然科学基金重大项目、国家自然科学基金重大面上项目、、科技部重点研发计划课题、863 计划课题、国家自然科学基金海外合作基金、企业研发项目

学生指导

指导 40+博士、硕士毕业生

指导学生获得上海市优秀硕士论文

指导学生获得复旦曦源、望道等学术计划支持

国际交流合作：

和美国佐治亚理工学院、贝勒医学院、MD 安德森癌症研究中心有良好合作关系，培养的学生以第一作者在 Nature 期刊上发表论文，多名学生出国交流、工作

毕业生就业：

阿里巴巴、腾讯、谷歌、百度等国内企业

国内高校、医院

国外大学、谷歌研究院、亚马逊等企业；

邮箱：wangfei@fudan.edu.cn

电话：13621925442

朱山风 副教授、博导

研究方向：数据挖掘、机器学习、信息检索与文本挖掘、人工智能与生物医学大数据挖掘

香港城市大学博士, 日本京都大学博士后, 美国伊利诺伊大学香槟分校访问学者，日本京都大学访问副教授。主持或曾经主持四项国家自然科学基金项目，以及多个国内外企业研发项目。中国人工智能学会生物信息与人工生命专业委员会初始委员、中国计算机学会生物信息专业委员会初始委员，中国中文信息处理学会医疗健康与生物信息处理专业委员会初始委员，网络空间大搜索专业委员会初始委员、中国运筹学会计算系统生物学分会理事，UniProt 国际科学顾问委员会委员。实验室主页：

1. 学术研究：指导学生获得上海市优秀硕士论文（2014）、IEEE 生物信息学与生物医学国际会议最佳学生论文（2018）。论文主要发表在数据挖掘、机器学习、信息检索等相关顶级国际会议和期刊，如 NeurIPS, KDD，IJCAI, ISMB, IEEE Transaction on Cybernetics, IEEE TCBB, Information Processing & Management, European Conference in Information Retrieval, Bioinformatics, Nucleic Acids Research, Briefings in Bioinformatics,BMC Genomics, BIBM 等国际著名期刊与会议。

2. 国际比赛：小组在 2014 年-2020 年 BioASQ 大规模生物医学文本自动标注国际竞赛中取得六次第一名的好成绩。2017 年年参加 CAFA 大规模蛋白功能自动标注国际竞赛，在全世界近 50 个实验室中获得第一名。2011 年 5 月参加全国数据挖掘邀请赛，取得本科生第 5 名的好成绩。除此之外，2009 年参加了机器学习在免疫学中国际比赛（Machine Learning in Immunology Competition）, 在 HLA-A*0101 亲和肽 9 肽的预测比赛中取得第一名的好成绩。

3. 国际合作交流：我们和日本京都大学，香港城市大学，香港大学，香港中文大学，香港科技大学，美国伊利诺伊大学香槟分校、南加州大学、弗吉利亚大学等建立了紧密联系，多次访问并合作发表论文。有多名研究生被推荐到美国、日本、香港做研究助理，攻读博士学位。

4. 学生毕业去向：已经毕业的本科学生、研究生分别在 Facebook、GOOGLE、百度、阿里、微软、今日头条、依图、360、上海电信、中国金融期货交易所、浦发银行、Discover 上海、大众点评、美团等工作。

对学生的期望：

1. 富有责任心，善于沟通

2. 热爱编程，具有较强的动手能力

3. 具有科研精神，在科研方面自觉主动

邮箱：zhusf@fudan.edu.cn

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