مينمينغ غونغ

يشغل البروفيسور غونغ منصب محاضر أول في مدرسة الرياضيات والإحصاء في جامعة ملبورن وباحث أول في مركز ملبورن لعلوم البيانات. وحاز جائزة ديسكفري للمسيرة المهنية البحثية الناشئة من مجلس البحوث الأسترالي عام 2021. كما حاز منحة التميز البحثي أثناء متابعة دراسات الماجستير في جامعة نانجينغ في الصين، ومن ثم منحة رئيس الجامعة للحصول على شهادة دكتوراه من جامعة سيدني للتكنولوجيا. وبعد حصوله على شهادة الدكتوراه، شغل منصب زميل مشترك لدراسات ما بعد الدكتوراه في جامعة بيتسبرغ وجامعة كارنيجي ميلون. هذا وعمل غونغ كعضو مجلس في أهم المؤتمرات مثل المؤتمر الدولي لتعلم الآلة ومؤتمر نظم معالجة المعلومات العصبية والمؤتمر الدولي حول تمثيلات التعلم ومؤتمر عدم اليقين في الذكاء الاصطناعي. كما حاز عمله في مجال تقدير العمق الجائزة الأولى في مؤتمر الرؤية الحاسوبية والتعرف إلى الأنماط عام 2018 ضمن تحدي الرؤية المتينة، فيما ورد عمله في مجال تعيين المجالات غير الموجّه على اللائحة النهائية لأفضل ورقة بحثية في مؤتمر الرؤية الحاسوبية والتعرف إلى الأنماط عام 2019. وتدرّب غونغ في معهد ماكس بلانك للأنظمة الذكية في ألمانيا.

• بكالوريوس في الإلكترونيات والمعلومات والعلوم والتكنولوجيا من جامعة نانجينغ في الصين
• ماجستير في أنظمة التواصل والمعلومات من جامعة هواتشونغ للعلوم والتكنولوجيا في الصين
• دكتوراه في تكنولوجيا المعلومات من جامعة سيدني للتكنولوجيا في أستراليا
• دراسات ما بعد الدكتوراه من جامعة بيتسبرغ وجامعة كارنيجي ميلون في الولايات المتحدة الأمريكية.

• جائزة ديسكفري للمسيرة المهنية البحثية الناشئة من مجلس البحوث الأسترالي
• جائزة صندوق البحوث المفتوح للاتحاد الصيني للحوسبة-تنسنت راينو-بيرد لعضو الهيئة التدريسية الشاب
• الجائزة العالمية لأفضل باحث صيني شاب في مجال الذكاء الاصطناعي (من أكاديمية بايدو)
• إضاءة على المسيرة المهنية الناشئة من المؤتمر الدولي المشترك حول الذكاء الاصطناعي عام 2020
• اللائحة النهائية لأفضل ورقة بحثية في مؤتمر الرؤية الحاسوبية والتعرف إلى الأنماط عام 2019 (أفضل 1%)
• الجائزة الأولى في تحدي الرؤية المتينة في مؤتمر الرؤية الحاسوبية والتعرف إلى الأنماط عام 2018.

ألّف غونغ وشارك في تأليف أكثر من 50 ورقة بحثية في أفضل المؤتمرات، ومنها المؤتمر الدولي لتعلم الآلة ومؤتمر نظم معالجة المعلومات العصبية ومؤتمر عدم اليقين في الذكاء الاصطناعي ومؤتمر الرؤية الحاسوبية والتعرف إلى الأنماط وغيرها.

• دراسة بعنوان – Uncertainty Quantification in Depth Estimation via Constrained Ordinal Regression [للباحثين: Dongting Hu، Liuhua Peng، Tingjin Chu، Xiaoxing Zhang، Yinian Mao، Howard Bondell، Mingming Gong] نُشرت في مؤتمر ECCV، تل أبيب، إسرائيل، عام 2022.
• دراسة بعنوان – Digging into Radiance Grid for Real-Time View Synthesis with Detail Preservation [للباحثين: Jian Zhang*، Jinchi Huang*، Bowen Cai*، Mingming Gong، Chaohui Wang، Jiaming Wang، Hongchen Luo، Rongfei Jia، Binqiang Zhao، Xing Tang، Huan Fu] نُشرت في مؤتمر ECCV، تل أبيب، عام 2022.
• دراسة بعنوان – Adversarial Consistency for Single Domain Generalization in Medical Image Segmentation [للباحثين: Yanwu Xu، Shaoan Xie، Maxwell Reynolds، Matthew Ragoza، Mingming Gong*، Kayhan Batmanghelich*] نُشرت في مؤتمر MICCAI الخامس والعشرين، سنغافورة، عام 2022.
• دراسة بعنوان – Understanding Robust Overfitting of Adversarial Training and Beyond [للباحثين: Chaojian Yu، Bo Han، Li Shen، Jun Yu، Chen Gong، Mingming Gong، Tongliang Liu] نُشرت في مؤتمر ICML الثامن والثلاثين، بالتيمور، ميريلاند، الولايات المتحدة، عام 2022.
• دراسة بعنوان – Sample-Efficient Kernel Mean Estimator with Marginalized Corrupted Data [للباحثين: Xiaobo Xia*، Shuo Shan*، Mingming Gong، Nannan Wang، Fei Gao، Haikun Wei، Tongliang Liu] نُشرت في مؤتمر KDD (SIGKDD)، واشنطن العاصمة، الولايات المتحدة، عام 2022.
• دراسة بعنوان – Robust Weight Perturbation for Adversarial Training [للباحثين: Chaojian Yu، Bo Han، Mingming Gong، Li Shen، Shiming Ge، Bo Du، Tongliang Liu] نُشرت في مؤتمر IJCAI، فيينا، النمسا، عام 2022.