课题立项｜研究院周峰教授获立国家自然科学基金面上项目
发布时间：2025-09-18浏览量：一、研究主题
多模态深度点过程的关键技术研究
二、项目简介
点过程是一种重要的随机过程模型，用于建模事件发生模式。随着深度学习的兴起，传统的统计点过程逐渐演化为深度点过程，具备了更强的表达能力。然而，目前的深度点过程主要处理简单的事件时间和类型信息，尚不能有效处理和生成多模态事件数据。这主要源于多模态深度点过程在数据融合、高效建模及训练优化等方面的多重挑战。本项目将以多模态深度点过程为研究对象，聚焦于以下三个研究方向：（1）多模态深度点过程的数据融合；（2）多模态深度点过程的超长序列建模；（3）多模态深度点过程的训练优化。旨在开发一整套针对多模态深度点过程的数据处理、建模及训练系统，推动深度点过程在多模态数据场景下的广泛应用。
三、项目负责人介绍
周峰
中国人民大学统计学院教授，中国人民大学“杰出青年学者”，获国家自然科学基金青年基金，博士后特别资助，博士后面上资助等多个项目支持。入选国家博士后国际交流计划引进项目。申请人在JMLR、ICML、NeurIPS、ICLR、AAAI、KDD等国际期刊和会议上已发表论文30余篇。常年担任NeurIPS、IJCAI、AISTATS、IJCNN等会议高级委员会成员/领域主席，期刊《Statistics and Computing》副主编，期刊《Journal of Machine Learning Research》审稿人编委会委员。担任中国商业统计学会人工智能分会副秘书长、全国工业统计学教学研究会青年统计学家协会第二届理事会理事。
