毛克明，副教授，博士生导师。2003、2006和2009年在东北大学计算机科学技术专业分别获学士、硕士和博士学位。2009年入职东北大学软件学院，研究方向包括计算机视觉、深度学习、强化学习等，目前关注大模型研究与应用。在高水平学术会议和期刊上发表多篇高水平论文，主持和参与了多项国家级、省部级课题。
深度学习，计算机视觉，强化学习 理论及应用
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Real-Time Bidding with Multi-Agent Reinforcement Learning in Multi-Channel Display Advertising
RE-SMOTE: A Novel Imbalanced Sampling Method Based on Smote With Radius Estimation
FPSFT: Frame-Patch-Select Fusion Transformer for Action Recognition
A Novel Automatic Prompt Tuning Method for Polyp Segmentation
KS-FuseNet: An efficient action recognition method based on keyframe selection and feature fusion
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