返回团队博士毕业生张幸幸、硕士毕业生李有儒分获中国电子学会2020年度优秀博士、优秀硕士学位论文奖
2021年2月25日，中国电子学会正式公布了2020年度学会优秀博士、优秀硕士学位论文评选结果。团队博士毕业生张幸幸的学位论文《机器学习中原型学习理论与方法研究》（由赵耀教授指导，朱振峰教授协助指导）荣获中国电子学会优秀博士学位论文奖；硕士毕业生李有儒的学位论文《时空数据表征学习与预测建模》（由朱振峰教授指导）荣获中国电子学会优秀硕士学位论文奖。这也标志着MePro团队在研究生人才培养方面取了新的突破。
张幸幸博士的论文围绕机器学习中原型学习的多样性、可解释性和相容性三个核心问题，探索建立新的原型学习模型，对涉及的相似性度量、互斥约束、质量评价、知识迁移、模型优化等理论问题开展深入研究，解决面向表征学习的原型互斥选择、序列模式下原型的结构化选择、任务指派中的原型生成等技术问题。相关成果发表在本领域重要期刊IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Technology、IEEE Trans. on Multimedia、IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Trans. on Cybernetics和A类会议IJCAI、CVPR等，以从样本空间进行数据约简，在增强数据可用性的同时，提升机器学习算法的执行效率。
李有儒硕士的论文以时空数据为研究对象，围绕时空数据表征学习与预测建模的关键研究问题，针对时间序列预测中的样本重要性采样、时空需求预测中的异构时空表征学习、跨域类别型数据阶依赖嵌入表征中的序列化建模以及基于知识图谱的动态兴趣序列学习等重要研究内容，开展深入研究，分别提出了基于进化注意力机制的长短期记忆网络模型、时空图向量化表征学习模型、跨域类别型属性嵌入模型以及一种基于知识图谱的动态兴趣表征学习方法，有效解决了相关领域中的实际问题。相关成果发表在CCF A类会议AAAI-19以及重要SCI期刊Knowledge-based System、Artificial Intelligence in Medicine等。
