b孟徐博士
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教育
2017.09 - 2023.05，犹他州立大学计算机科学博士。
2013.09 - 2017.06，天津工业大学管理信息系统学士学位。
课程
- CPS 4841计算机视觉
- 计算机视觉专题
- CPS 1231计算机科学基础
- IT数据库管理系统
研究兴趣
我对人机交互感兴趣，专注于深度学习，计算机视觉和医学图像分析研究。
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教学理念
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我的教学方法基于三个原则：(1)培养批判性思维，(2)鼓励合作学习，(3)使教学适应个人需求。
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资助
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外部:
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AIM-AHEAD研究奖学金项目第4队列，深度学习在乳腺x线摄影早期检测中的应用，51,840美元，首席研究员，2025年10月1日至2026年9月1日。
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NSF 24-536计算机与信息科学与工程研究扩展计划，合作研究：CISE MSI: RCBP: SCH：通过主动和弱监督学习推进超声成像中的乳腺癌检测，203,981美元，联合首席研究员（与PI Huang Kuan博士），2024年9月1日至2026年8月31日。
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casci -Google机构研究计划奖，构建可信赖的城市场景图像分割深度学习模型：鲁棒性和不确定性分析，8万美元和2万美元谷歌云平台学分，首席研究员，2024年9月1日至2025年8月31日。
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内部:
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Kean IST奖学金，城市场景图像分割的可信赖深度学习模型的构建，10,000美元，首席研究员，2025年1月9日至2026年5月1日。
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WKU-KU特别计划（国际合作研究计划），深度学习生成图像作为鲁棒医学图像分割数据源的研究，42,159美元，KU合作者，2025 - 2028。
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博彩平台学生与教师合作（SpF），超声成像中可信赖的弱监督乳腺癌检测，17,000美元，首席研究员，2024年6月15日至2025年5月6日。
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选择出版物:
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徐英峰，王英峰，黄宽。 Anatosegnet：基于解剖学的cnn -变压器网络增强乳房超声图像分割。 国际生物医学成像研讨会（ISBI）， 2025。
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黄宽，徐斌，王颖峰。 “使用对抗性训练来提高不确定性量化”，IEEE人工智能交易，2025。
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王彤宇，黄宽，徐b孟（通讯作者），黄建华。 “基于非线性调制和前景控制的弱监督胸部x线异常定位”，《科学报告》，2024。
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徐宽，黄宽，齐晓军。 乳腺超声图像分割与分类的区域关注多任务学习框架 IEEE Access, 2023。
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学生的研究机会
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My research team is always looking for 有上进心的本科生和研究生 to join our projects. 欢迎已经完成或正在学习数据结构课程的学生直接与我联系，了解志愿者或有偿研究机会。 要求: 强大的编程技能，高度的自我激励，以及真正渴望学习！
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