何浩副教授

址:SEIEE Buildings 5-511 Shanghai JiaoTong University 800 Dongchuan Road, Shanghai 200240, China

话:+86 21 34204390

箱: hehao@sjtu.edu.cn

研究中心:未来光网络技术中心

个人简介

何浩,男,上海交通大学电子信息与电气工程学院副教授,硕士生导师。中国科学技术大学理科学士和硕士,上海交通大学工学博士。2003年底加入上海交通大学,从事高速信号处理和新型网络架构研究,先后负责和参与了自然基金面上项目、国家863 重大项目、自然基金重点项目和上海市项目等十余项。发表国际论文55篇,获得中国专利授权明专利10余项。教学方面,上海交通大学烛光奖励计划一等奖获得者,协助指导硕士生9名,博士生2名,均已毕业。目前独立指导硕士生6名。

2015-2016年期间赴美国威斯康辛大学麦迪逊分校访问一年,从事物联网边缘计算及室内定位方面的研究。近年来研究方向主要集中在人工智能技术中的自然语言处理和图网络分析方面,重点关注研究跨学科领域中隐性知识挖掘、图谱构建和决策推理工作。

 近三年发表人工智能及通信领域期刊和会议10余篇。

研究领域

1. 自然语言处理

2. 跨学科领域中的数据挖掘和决策推理

3. 物联网边缘计算


研究方向

1.自然语言处理中的信息提取和生成技术

2.面向大数据的逻辑推理技术研究

3.基于知识图谱和图网络的决策推断研究

4.基于嵌入式系统的算法优化

授课
1. ES304: “The Principle of Microcomputer: Programming and Interfacing”,Fall 2005 - 2006
2. EE305: “The Principle of Microcomputer: Programming and Interfacing”,Spring 2008 - 2020
3. EE202: “Embedded System Principle and Practice”, Spring 2011
4. EE207: “Embedded System Principle and Practice”, Spring 2012
科研项目

1.重点研发计划“全流程管控的精细化执行技术及装备研究”(2018-2021):借助深度神经网络,对海量拍卖物品的多种数据源进行整合,分析拍卖物品的实际价值,实现拍卖物品的成交价格预测。

2.工信部创新项目“面向医疗健康的大数据共享及人工智能训练平台”(2018),参与医疗数据融合及训练平台的前期建设。

3.上海科委项目“儿童青少年脑智发育数据平台研发”(2019-2022),完成对儿童脑海量数据的收集、存储和管理,实现多种数据在不同学科间的共享和关联,并通过人工智能分析工具辅助科研人员进行数据搜索、数据挖掘以及可视化等应用

4.上海脑科学与类脑研究中心“脑科学大数据协作研究平”(2019-2021)


重要论文

1. W. Chen, J. Tian, L. Xiao, H. He*, and Y. Jin*, “Exploring Logically Dependent Multi-task Learning with Causal Inference,” in Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), Online, Nov. 2020, pp. 2213–2225, Accessed: Nov. 15, 2020. [Online]. Available: https://www.aclweb.org/anthology/2020.emnlp-main.173.


2. W. Chen, J. Tian, L. Xiao, H. He*, and Y. Jin*, “A Semantically Consistent and Syntactically Variational Encoder-Decoder Framework for Paraphrase Generation,” in Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistics, Barcelona, Spain (Online), Dec. 2020, pp. 1186–1198, Accessed: Dec. 17, 2020. [Online]. Available: https://www.aclweb.org/anthology/2020.coling-main.102.

3. L. Xiao, L. Wang, H. He*, and Y. Jin*, “Modeling Content Importance for Summarization with Pre-trained Language Models,” in Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), Online, Nov. 2020, pp. 3606–3611, Accessed: Nov. 27, 2020. [Online]. Available: https://www.aclweb.org/anthology/2020.emnlp-main.293.

4. Xiao, L., Wang, L., He, H., Jin, Y., 2020. Copy or Rewrite: Hybrid Summarization with Hierarchical Reinforcement Learning. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, 9306–9313. https://doi.org/10.1609/aaai.v34i05.6470


5. Yang, S., Tian, J., Zhang, H., Yan, J., He, H., Jin, Y., 2019. TransMS: Knowledge Graph Embedding for Complex Relations by Multidirectional Semantics 1935–1942.

6. Xiong, Z., Li, L., Yan, J., Wang, H., He, H., Jin, Y., 2019. Differential Privacy with Variant-Noise for Gaussian Processes Classification, in: Nayak, A.C., Sharma, A. (Eds.), PRICAI 2019: Trends in Artificial Intelligence, Lecture Notes in Computer Science. Springer International Publishing, Cham, pp. 107–119. https://doi.org/10.1007/978-3-030-29894-4_9

7. Zhang, K., He, H.*, Xin, H., Hu, W., Liang, S., Lu, D., Zhao, L., 2018. Chirp-aided power fading mitigation for upstream 100 km full-range long reach PON with DBR DML. Optics Communications 407, 63–68. https://doi.org/10.1016/j.optcom.2017.09.011

8. Hu, W., He, H., Zhang, K., Xin, H., Li, L., Mikaeil, A.M., 2019. A comprehensive optical mobile fronthaul network toward high-fidelity, flexible and low-latency transport. Photon Netw Commun 37, 322–334. https://doi.org/10.1007/s11107-019-00829-z

9. Chen, K., Ye, T., He, H., Guo, Z., 2019. Modular Optical Cross-Connects (OXCs) for Large-Scale Optical Networks. IEEE Photonics Technology Letters 31, 763–766. https://doi.org/10.1109/LPT.2019.2907001