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朱松纯
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朱松纯，男，1968年出生于湖北省鄂州市，全球著名计算机视觉专家，统计与应用数学家、人工智能专家，现任美国加州大学洛杉矶分校 [UCLA] 统计系与计算机系教授，UCLA计算机视觉、认知、学习与自主机器人中心主任。
朱松纯于 1996年获美国哈佛大学计算机博士学位，师从国际数学大师大卫·曼福德教授 [David Mumford，菲尔兹奖、美国国家科学奖章获得者，国际数学家协会前主席]，在国际顶级期刊和会议上发表论文200余篇， 三次问鼎马尔奖。朱松纯在1990年代率先将概率统计建模与随机计算方法引入计算机视觉研究，提出了一系列图像与视频的结构化解译的框架、数理模型和统计算法，发展了广义模式理论 [General Pattern Theory]。在认知科学领域，如视觉常识推理、场景理解及人工智能等领域做出重要贡献。自2010年以来，朱松纯两次担任美国视觉、认知科学、AI领域跨学科合作项目MURI负责人 [Principal Investigator]， 并负责多个美国DARPA项目。朱松纯教授对科研具有很强的前瞻性，选题和方法独树一帜，长期致力于构建计算机视觉、认知科学、乃至人工智能科学的统一数理框架。
朱松纯于 1996年获美国哈佛大学计算机博士学位，师从国际数学大师大卫·曼福德教授 [David Mumford，菲尔兹奖、美国国家科学奖章获得者，国际数学家协会前主席]，在国际顶级期刊和会议上发表论文200余篇， 三次问鼎马尔奖。朱松纯在1990年代率先将概率统计建模与随机计算方法引入计算机视觉研究，提出了一系列图像与视频的结构化解译的框架、数理模型和统计算法，发展了广义模式理论 [General Pattern Theory]。在认知科学领域，如视觉常识推理、场景理解及人工智能等领域做出重要贡献。自2010年以来，朱松纯两次担任美国视觉、认知科学、AI领域跨学科合作项目MURI负责人 [Principal Investigator]， 并负责多个美国DARPA项目。朱松纯教授对科研具有很强的前瞻性，选题和方法独树一帜，长期致力于构建计算机视觉、认知科学、乃至人工智能科学的统一数理框架。