个人简介
郭泉博士，目前任四川大学计算机学院人工智能系副研究员，四川大学智能医学中心/机器智能实验室团队。2019-2020年于美国杜兰大学和密歇根州立大学进行博士后研究工作。于2017年于四川大学获得博士学位，师从章毅教授，IEEE Fellow，此前分别于2013年和2010年在这里获得了理学硕士和工学学士学位。2014年于百度公司深度学习实验室（IDL）实习，2013年作为交换学生访问博士生访问清华大学。
郭泉博士潜心人工智能研究，围绕智能医学真实场景，采用结构知识的神经网络方法，研究内容包括乳腺彩超智能检查、乳腺钼。
项目成果和获奖荣誉
郭泉博士主持国家自然科学基金青年基金 等科研项目“神经网络表达的可解释性研究”，四川省科技创新苗子工程重点项目“基于深度学习的并行大数据分析计算平台”等，参与科技部科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目“新一代认知神经网络模型”，国家自然科学基金重点项目“基于认知计算的大数据分析方法”等。获得2019美国MAIS 2019 AI影响力大奖，2017 ACM成都分会优秀博士论文提名奖，2016 IEEE成都分会最佳论文奖，2016四川省人工智能学会最佳论文奖等
论文著作
郭泉博士专注人工智能、神经网络及智能医学研究，成果发表在人工智能领域顶级期刊、会议10余篇，授权国家发明专利5项。
近期论文
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[1] Quan Guo, H. Rajaby Faghihi, Y. Zhang, A. Uszok, and P. Kordjamshidi, “Inference-Masked Loss for Deep Structured Output Learning,” in Proceedings of the Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI-20, 2020, pp. 2754–2761.
[2] Quan Guo, H. Zhang, and Z. Yi, “High-Order Measurements for Residual Classifiers,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 28, no. 5, pp. 1030–1042, 2017.
[3] Quan Guo, J. Jia, G. Shen, L. Zhang, L. Cai, and Z. Yi, “Learning Robust Uniform Features for Cross-media Social Data by Using Cross Autoencoders,” Knowledge-Based Systems, vol. 102, pp. 64–75, 2016.
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