李秀媛，女，博士，副教授，机器学习与数据挖掘实验室副主任。研究方向聚焦深度学习算法、大数据分析技术与其他专业知识结合，创新性解决实际问题。曾主持山东省软科学项目1项，发表高水平论文多篇。主要研究内容：搜集、阅读、分析性格测试相关文献内容；构建测试题数据库；编程实现在线测试功能；对测试结果进行分析并给出建议。将软件开发和机器学习的知识应用于实践，培养科学研究方法和解决实际问题能力。
建筑文化遗产是历史留给人类的宝贵财富，三维重建技术在古建筑保护中发挥着重要作用。许多古建筑在长期的自然侵蚀和人为破坏下逐渐腐朽，甚至有些已经不复存在。利用三维重建技术对紫禁城进行了数字化保护，我们可以重新构建这些建筑物的三维模型，完整地呈现出原貌，不仅可以让观众感受到建筑的真实氛围，还可以帮助修缮工作的规划和指导。三维重建技术可以通过拍摄古建筑、雕塑、壁画等文物的多个角度照片，将其转换成三维模...
团队成员由山东财经大学计算机科学与技术学院教师和各年级本科生组成，团队还邀请了学校创新创业优秀指导教师法学院团委书记赵金鹏老师担任实践导师。以ChatGPT大模型为代表的新一代人工智能技术的提出和实践标志着人工智能的研究步入了通用人工智能时代。在此背景下，团队以此为切入点，研究人工智能带来的重大的伦理风险和问题以及相应的应对机制和方法。人工智能伦理涉及的内容非常广泛，包括安全、隐私和数据保护、偏见与歧...
耿蕾蕾，女，博士，研究方向：基于机器学习的图像分析模型研究、基于机器学习的智慧教育模型研究。主要研究内容：构建传统机器学习和深度学习模型，对图像进行分析和识别；使用机器学习模型进行教育数据挖掘，跟踪学生行为数据，预测其学习表现以支持个性化学习
李真，女，45，博士，讲师。主要研究方向：公钥密码学、可搜索加密算法等。可搜索加密作为一种加密原语,允许用户在云存储服务器中直接搜索密文数据，从而在云计算和大数据环境下解决数据安全和隐私保护问题。项目主要研究在多用户环境下的密文数据处理技术，主要包括基于公钥的可搜索加密算法，可证明安全方法，选择关键词攻击与关键词猜测攻击的防御技术，以及无可信第三方的密钥分发和用户撤销问题
团队简介：本团队现有成员30人，其中本科生29人。本团队将围绕以下内容展开技术和应用研发：(1)机器学习和深度学习理论和应用开发；（2）Transformer系列模型的理论研讨和代码实现；（3）开源大模型的部署与实践。团队成员的成果将以（不限于）研读报告、框架代码实现、机器学习、深度学习和大模型应用系统、各类竞赛、论文等形式呈现。岳厚光，男，工学博士，山东财经大学计算机科学与技术学院副教授、硕士生导师。近年来主要...
何军，男，博士，副教授，硕士生导师。研究方向：计算机图形学。研究方向：计算机图形学，数字几何处理等。主持国家自然科学基金项目1项，参与其他各级科研及教学项目多项。主要研究内容：游戏创意设计；游戏编程开发；游戏素材加工；游戏运营筹划
潘晓，女，34，博士，副教授，硕士生导师。研究方向：图像图形处理、人工智能，数据挖掘。主持国家自然基金项目 1 项，山东省自然基金项目 1 项，参与其他国家及省部级项目多项。发表SCI 论文 20余篇。主要研究内容：图像超像素生成问题；图像物体识别与分割；2.5维数据超体素分割；室内场景语义分割；特别是图像及点云数据中的物体检测与识别研究。通过研究为图像数据及点云数据中物体的识别与分割提供更加高效的方法和理论基...
李莉，女，博士，副教授，硕士生导师，美国加州大学尔湾分校访问学者。研究方向：计算机视觉、数字图像/视频处理、金融信息处理、大数据挖掘和分析等。主持国家自然科学基金项目1项、山东省高等学校科技计划项目1项、山东财经大学校级项目2项。在国内外核心期刊和高水平国际会议上发表SCI/EI检索的科研论文30余篇。先后获得山东财经大学优秀科研成果奖二等奖1项和三等奖1项、计算机软件著作权1项、发明专利权1项。主要研究内容...
迟静，女，博士，教授，博士生导师，加州大学访问学者。计算机科学与技术学院院长助理。山东省优青人才。山东省高校青创科技计划团队带头人。济南市科研带头人工作室负责人。担任CSIAM几何设计与计算、金融科技与算法、中国人工智能学会女科技工作者工作委员会、山东计算机学会数字媒体技术与艺术等多个专委会委员。研究方向：计算机视觉、智能图形图像处理、大数据建模与智能分析。主持国家级科研课题3项，省部级/厅局级科研课...
