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的个人主页 http://faculty.nuaa.edu.cn/lishaoyuan/zh_CN/index.htm
李绍园，博士，南京航空航天大学计算机科学与技术学院/人工智能学院副教授，模式分析与机器智能工信部重点实验室主任助理，校百强团队成员。分别于2006年和2018年从南京大学计算机科学与技术系获学士和博士学位。主要研究方向为机器学习、数据挖掘，在相关领域重要国际期刊和会议发表论文二十余篇，其中包括AAAI、IJCAI、ICML、NeurIPS、MLJ、TKDE等。获2025年第五届全国人工智能大赛“AI+数智人能力及客服应用”赛道获一等奖、2024年“移动杯”首届江苏省数字人应用创新大赛创意赛道一等奖、2023年江苏省科学技术二等奖（排名第4）、2023年第十八届“挑战杯”专项赛全国特等奖、CVPR2023持续学习竞赛第四名、IJCAI-ECAI2022第一届噪声标记学习挖掘挑战赛亚军、2021年工信部海洋目标智能感知国际挑战赛三等奖、PRICAI 2018唯一最佳论文奖、PAKDD 2012数据挖掘竞赛两项冠军。入选2023年AI华人女性青年学者榜单、2016年南京大学优秀博士研究生创新能力提升计划。任IJCAI、ACML等国际会议高级程序委员，ICML、NeurIPS、AAAI、IJCAI、KDD等程序委员，以及TPAMI、TKDE、TKDD、MLJ、TNNLS等国际期刊审稿人。主持或以技术骨干承担国家重点研发计划、国家自然科学基金、江苏省自然科学基金、博士后站前特别资助、江苏省质检院、南京市新型研发机构联合技术攻关项目等多项研究课题，授权发明专利十余项。更多详细信息见学术主页：parnec.nuaa.edu.cn/lisy/
2025-05-26 更新： 2025年度入学硕士名额已用完
欢迎有志于学术研究，对机器学习、数据挖掘，尤其是可信人工智能/大模型/持续学习/分布偏移自适应/测试时适应/及AI+3D数字人、AI+金融数据分析等相关领域感兴趣的研究生、本科生加入课题组。可推荐表现优异的同学去南京大学/东南大学/华中科技大学等高校深造以及阿里/腾讯/美团/字节等大厂实习，并支持参加各项国内外学术交流活动。（在完成基本的科研和项目要求下支持研二下学期五月份开始的自由实习！）
**招募要求** 1. 对机器学习、数据挖掘领域有浓厚兴趣，具备一定的计算机基础（如编程语言、算法知识等）； 2. 学习态度端正，有较强的责任心与自主学习能力，能够保证科研工作投入时间； 3. 具有良好的团队协作精神与沟通能力。 **加入收获** 1. **科研实践机会**：在李绍园老师的专业指导下，深入接触科研项目，积累宝贵的科研经验； 2. **能力提升**：提升编程能力、数据分析能力和学术写作能力，培养科研思维； 3. **资源支持**：团队提供独立科研工位、相关硬件设备及丰富的学术资料； 若您符合上述要求且有意加入，欢迎将个人简历（含学业成绩、相关技能与经历）发送至lisy@nuaa.edu.cn。邮件主题请注明 “本科生/研究生科研申请 - 姓名 - 专业”。期待与优秀的你一起在科研道路上探索前行！
2025-04 杨语希（大三本科生）、王远见（大四保研生）、曾凡昱、葛泽庆、张安东获2025年第五届全国人工智能大赛“AI+数智人能力及客服应用”赛道获 一等奖（最高奖，唯一）[鹏城实验室] [科学网] [中国新闻网] [南方都市报]
2024-12 陶子健、郑金鹏、赵世佶获2024年“移动杯”首届江苏省数字人应用创新大赛创意赛道一等奖（最高奖，唯一） [央视网] [人民政协网] [南航新闻网] [学院新闻]
2024-11 赵世佶 研究生国家奖学金
2023-09 第十八届“挑战杯”专项赛全国特等奖
2023-06 郑宇祥、赵世佶 CVPR2023 持续学习竞赛第4名
2022-08 宗辰辰、曹正涛、郭洪涛、杜云、谢明昆 IJCAI-ECAI 2022第一届噪声标记学习挖掘挑战赛亚军
2021-08-20 万文海、王蕾、陈佳瑶 win the Third Prize of Preliminary Winners In the 2nd Contest of Promoting BRICS Cooperation in Industrial Innovation and the 2021 International Challenge on Ocean Targets Intelligent Perception [Ann]
Cut out and Replay: A Simple yet Versatile Strategy for Multi-Label Online Continual Learning .
Xinrui Wang, Shao-Yuan Li, Jiaqiang Zhang, Songcan Chen
In: Proceedings of the 42nd International Conference on Machine Learning (ICML-25 ), 2025. In press. [pdf] [code] （CCF-A，学生一作)
DM-POSA: Enhancing Open-World Test-Time Adaptation with Dual-Mode Matching and Prompt-Based Open Set Adaptation .
Shao-Yuan Li*, Shiji Zhao, Chuanxing Geng, Sheng-Jun Huang, Songcan Chen.
In: Proceedings of the 34th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-25 ), 2025. In press. [pdf] [code] （CCF-A)
MLC-NC: Long-tailed Multi-label Image Classification through the Lens of Neural Collapse.
Zijian Tao,Shao-Yuan Li*, Wenhai Wan, Jinpeng Zheng, Jia-Yao Chen, Yuchen Li, Sheng-Jun Huang, Songcan Chen
In: Proceedings of the 39th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI'25), 2025，39(19), 20850-20858. [pdf] [code] （CCF-A，学生一作)
UNM: A Universal Approach for Noisy Multi-label Learning.
Jia-Yao Chen, Shao-Yuan Li*, Sheng-Jun Huang, Songcan Chen, Ming-Kun Xie.
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering(TKDE), 2024,36:(9),4968-4980. [pdf] [code] （CCF-A，学生一作)
Forgetting, Ignorance or Myopia: Revisiting Key Challenges in Online Continual Learning .
Wang Xinrui, Chuanxing Geng, Wenhai Wan, Shao-Yuan Li, Songcan Chen*
In: Proceedings of the 38th Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS'24), 2024. [pdf] [code] （CCF-A，学生一作)
NanoAdapt: Mitigating Negative Transfer in Test Time Adaptation with Extremely Small Batch Sizes.
Shiji Zhao , Shao-Yuan Li*, Sheng-Jun Huang
In: Proceedings of the 33th International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI'24), 2024. [pdf] [code] （CCF-A，学生一作)
Unlocking the Power of Open Set: A New Perspective for Open-set Noisy Label Learning.
Wenhai Wan, Xinrui Wang, Ming-Kun Xie, Shao-Yuan Li*, Sheng-Jun Huang, Songcan Chen
In: Proceedings of the 38th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI'24), 2024. [pdf] [code] （CCF-A，学生一作)
Beyond Myopia: Learning from Positive and Unlabeled Data through Holistic Predictive Trends.
Xinrui Wang, Wenhai Wan, Chuanxing Geng, Shao-Yuan Li*, Songcan Chen*
In: Proceedings of the Thirty-seventh Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS'23), 2023.（Spotlight, top 3%） [pdf] （CCF-A，学生一作)
Learning from Crowds with Sparse and Imbalanced Annotations.
Ye Shi, Shao-Yuan Li*, Sheng-Jun Huang.
Machine Learning (MLJ), 2023, 112: 1823-1845.[pdf] [code] （CCF-B,机器学习四大期刊之一，学生一作)
Improving Deep Label Noise Learning with Dual Active Label Correction.
Shao-Yuan Li*, Ye Shi, Sheng-Jun Huang and Songcan Chen
In: Machine Learning (ML), 2022, 111: 1103-1124. [pdf] [code] （CCF-B,机器学习四大期刊之一)
Crowdsourcing Aggregation with Deep Bayesian Learning .
Shao-Yuan Li *, Sheng-Jun Huang and Songcan Chen
In: Science China Information Science (SCIS), 64:3, 2021.[pdf] [code] （CCF-A)
Multi-Label Learning from Crowds.
Shao-Yuan Li , Yuan Jiang, Nitesh V. Chawla and Zhi-Hua Zhou
In: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 31(7): 1369-1382, 2019.[pdf] [code] （CCF-A)
Multi-Label Crowdsourcing Learning with Incomplete Annotations.
Shao-Yuan Li and Yuan Jiang.
In: Proceedings of the 15th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence(PRICAI'18), 2018. [pdf] [code](CCF-C, Best Paper Award)
南京大学 计算机 大学本科毕业 理学学士学位
南京大学 计算机 博士研究生毕业 工学博士学位
任IJCAI、ACML等国际会议高级程序委员，ICML、NIPS、AAAI、IJCAI、KDD等程序委员，以及TPAMI、TKDE、TKDD、MLJ、TNNLS等国际期刊审稿人。
