师资队伍 —— 马致远

发布时间：2023-09-01浏览次数：645


马老师
马致远
硕士生导师，博士，讲师
邮箱：yuliar3514@usst.edu.cn
办公地点：先进制造大楼1214
所在单位：机器智能研究院，健康科学与工程学院
个人简介：1987年生，本科就读于南京大学计算机科学与技术系，硕博就读于电子科技大学计算机科学与工程学院。2020年入职上海理工大学健康科学与工程学院，担任讲师。实验室位于上海市杨浦区军工路580号先进制造大楼1214，名下现有研究生5人。在校期间除日常科研工作外，还承担学院《软件设计与系统结构》，《数据库系统》（智能医学工程专业）的本科教学和本科毕业设计。

教育及工作背景

  1. 2005 年 9 月－2009 年 6 月，南京大学，计算机科学与技术系，计算机科学与技术专业

  2. 2011 年 9 月－2013 年 8 月（硕博连读），电子科技大学，计算机科学与工程学院，软件工程，导师：韩宏 副教授

  3. 2012 年 10 月－2013 年 8 月中国电子科技集团公司第32研究所成都研发中心，实习工程师

  4. 2013 年 9 月－2019 年 6 月（硕博连读），电子科技大学，计算机科学与工程学院，计算机系统结构，导师：罗光春 教授

  5. 2014 年 9月 – 2016 年 3 月 （联合培养），ASU, School of Computing, Informatics, and Decision Systems Engineering, Tutor：Dijiang Huang, Associate Prof.

  6. 2019 年 7 月－2020 年 6月，华东理工大学，博士后

  7. 2020 年 7 月 - 至今，上海理工大学，健康科学与工程学院， 讲师

研究方向简介

我的研究方向包括人工智能，深度学习和自然语言处理。近几年，我的研究内容主要集中在（1）面向特定领域对话上下文的信息抽取算法；（2）通过知识表示、主动学习等方法分别从样本和特征角度设计高效学习算法；（3）面向对话相关的自然语言任务，如自然语言理解、实体抽取与对齐等；（4）结合语音交互的机器人任务，如面向任务的对话系统。

因每年名额有限，我们实验室偏向于招收计算机相关专业且有一定理论基础和动手能力的学生。同时，我们也欢迎电子信息与工程专业有一定动手能力的同学加入。

研究生团队

  1. 秦纪伟  2021级

    研究方向为面向任务型对话的信息抽取，现已发表论文1篇（EI会议），获得软件著作权1项。2022中国研究生数学建模竞赛二等奖。

  2. 潘美琦  2022级

    研究方向为面向自然语言的细粒度情感分析，现已发表论文1篇（中文核心期刊，CCF推荐中文期刊B类），CHIP2023大模型不微调赛道第三名，2023中国研究生数学建模竞赛三等奖。

  3. 刘高飞  2022级

    研究方向为面向医疗自然语言文本的信息抽取，CHIP2023大模型不微调赛道第三名，2023中国研究生数学建模竞赛三等奖。

  4. 杨玲  2023级

    研究方向为面向自然语言的细粒度情感分析。

  5. 顾苗苗  2023级

    研究方向为面向医疗自然语言文本的信息抽取。

发表论文

  1. J. Mi, S. Tang, Z. Ma, D. Liu, J. Zhang. Weakly supervised referring expression grounding via target-guided knowledge distillation[C]. In Proc. of IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2023.

  2. J. Qin, X. Li, M. Pan, G. Liu, Z. Ma. Boosting Gas Classification with Attention-based Mechanism[C]. In Proc. of IEEE International Conference on Networking, Sensing and Control. 2022: 1-6.

  3. S. Tang, Y. Shi, Z. Ma, J. Li, J. Lyu, Q. Li, J. Zhang. Model Adaptation through Hypothesis Transfer with Gradual Knowledge Distillation, IROS 2021. （CCF C类会议）

  4. T. Cai, Z. Ma, H. Zheng, Y. Zhou. NE-LP: Normalized entropy and loss prediction based sampling for active learning in Chinese word segmentation on EHRs[J]. Neural Computing and Applications. 2021: 12535–12549. (SCI 三区, IF:5.102)

  5. J. Zhang, X. Zhang, H. Zhang, Z. Ma, Q. Ye, P. He, Y. Zhou. From electronic health records to terminology base: A novel knowledge base enrichment approach[J]. Journal of Biomedical Informatics. 2021, 113: 1-9. （SCI 三区，IF：8.000）

  6. J. Qiu, Y. Zhou, Z. Ma, T. Ruan, et al. Question answering based clinical text structuring using pre-trained language model[C]. In Proc. of International Conference on Bioinformatics and Biomedicine. 2019: 1596-1600. （CCF B类会议）

  7. D. Liu, Z. Ma, Y. Zhou, J. Zhai, T. Cai, K. Xue, P. He. Intelligent hospital guidance System based on multi-Round conversation[C]. In Proc. of International Conference on Bioinformatics and Biomedicine, 2019: 1716-1723. （CCF B类会议）

  8. K. Xue, Y. Zhou, Z. Ma, T. Ruan, H. Zhang, P. He. Fine-tuning BERT for joint entity and relation extraction in Chinese medical text[C]. In Proc. of International Conference on Bioinformatics and Biomedicine. 2019: 892-897. (CCF B类会议)

  9. L. Zhao, Z. Ma, Y. Zhou, K. Wang, S. Liu, J. Gao, W. Du. CBOWRA: A representation learning approach for medication anomaly detection[C]. In Proc. of International Conference on Bioinformatics and Biomedicine. 2019: 1540-1543.（CCF B类会议）

  10. W. Niu, X. Zhang, G. Yang, Z. Ma, Z. Zhuo. Phishing emails detection using CS-SVM [C]. In Proc. of IEEE International Symposium on Parallel and Distributed Processing with Applications (IEEE ISPA 2017), Guangzhou, 2017.12.( CCF C类会议)

  11. N. Wang, W. Zhong, S. Chen, Z. Ma, Ling X, Zhu Y. Power-gating-aware scheduling with effective hardware resources optimization[J]. Integration, 2018, 61:167-177. （SCI四区，IF：1.000）

  12. N. Wang, S. Chen, Z. Ma, X. Ling, Y. Zhu. Integrating operation scheduling and binding for functional unit power-gating in high-level synthesis[J]. Integration, the VLSI Journal, 2018. （In press. SCI四区，IF：1.000）

  13. Z. Ma, G. Luo, D. Huang. Short term traffic flow prediction based on on-line sequential extreme learning machine[C]. In Proc. of International Conference on Advanced Computational Intelligence. 2016：143-149. （EI检索）

  14. Z. Ma, G. Luo, K. Qin, N. Wang, W. Niu. Online Sensor Drift Compensation for E-Nose Systems Using Domain Adaptation and Extreme Learning Machine[J]. Sensors 2018, 18(3): 742-770. (SCI 三区，IF：2.677)

  15. Z. Ma, G. Luo, K. Qin, N. Wang, W. Niu. Weighted Domain Transfer Extreme Learning Machine and Its Online Version for Gas Sensor Drift Compensation in E-Nose Systems[J]. Wireless Communications and Mobile Computing, 2018. (CCF C类期刊，SCI 四区， IF：1.899)

  16. 马致远, 罗光春, 秦科, 汪楠. 在线增量极限学习机及其性能研究[J/OL].计算机应用研究,2018(12):1-7[2018-03-05].

  17. 彭凝多, 罗光春, 秦科, 李春虎, 马致远. 增量式多关键字可搜索加密算法[J]. 计算机工程与设计, 2015(6):1472-1475.

  18. 韩士洋，马致远，杨芳艳，李想，汪伟. 针对中文分词的带标签注意力的成词记忆网络[J]. 计算机应用研究. 2022, 39(6): Online.

专著

  1. Dijiang Huang; Yuli Deng; Jay Etchings; Zhiyuan Ma; Guangchun Luo; Chapter 5 Data-Intensive Compute Infrastructures, in：Etchings J A. Strategies in Biomedical Data Science: Driving Force for Innovation[M]. Hoboken, USA:John Wiley & Sons, 2017

知识产权

软件著作权

  1. 马致远, 米金鹏, 秦纪伟, 唐宋, 刘丹, 袁儒鹏, 汪伟. 基于知识图谱与推荐的机器人问答系统V1.0.著作权号: 2022SR0024050, 2021.

  2. 唐宋, 袁儒鹏, 杨艳, 马致远, 米金鹏, 刘丹, 邹彦. 基于渐进式扫描匹配的机器人快速定位算法软件V1.0. 著作权号: 2022SR0024046. 2021.

  3. 唐宋, 袁儒鹏, 邹彦, 马致远, 米金鹏, 刘丹, 杨艳. 基于短时记忆融合的室内机器人动态导航算法软件V1.0. 著作权号: 2022SR0024047. 2019.

  4. 马致远，梁明，林宇翩，叶琪，蔡婷婷，徐陈铭，周潇. 文本标注工具V1.0.著作权号：2020SR1006620.2020.

专利

  1. 马致远；刘高飞；潘美琦；米金鹏；唐宋；刘丹. 一种基于中文分词优化的中文语音合成方法，电子设备及存储介质, 2023-6-28, 中国，202310773458X

  2. 马致远；刘高飞；潘美琦；米金鹏；唐宋；刘丹. 一种基于情感检测的仿生机器人表情生成方法，2023-6-7, 中国，2023106670631

  3. 叶琪; 张佳影; 何萍; 阮彤; 张知行; 张欢欢; 马致远 ; 一种医疗术语知识库完善的方法和装置, 2019-8-21, 中国, CN201910775383.2.

研究项目

  1. 基于假设迁移实现中文分词无监督跨领域建模的研究》，南京大学软件新技术国家重点实验室开放课题；（地市级纵向）

  2. 《静脉血栓栓塞症智能辅助决策系统开发》，南通科威瀚医疗科技有限公司，40万。（横向）

  3. 《仿生迎宾机器人的智能控制与交互技术》，深圳市行者机器人有限公司，15万。 （横向）