近日，國際人工智慧頂級會議NeurIPS2020（Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems，神經信息處理系統大會）官方發布了接受論文列表。通信工程學院2016級本科生夏曉波作為第一作者撰寫的論文「Parts-dependent Label Noise: Towards Instance-dependent Label Noise」被該會議全文錄用，併入選Spotlight，將在大會上作口頭報告。
因為疫情原因，2020年6 月，NeurIPS2020組委會發布了公告，決定將原定在加拿大溫哥華舉行的第34屆會議全程搬到線上舉行。今年，NeurIPS2020接受「審閱」的稿件數量又創了新高：9454。且有1900篇論文拿到了入場門票，其中錄取率約為20%，其中Spotlight論文為280篇，錄取率僅3%。
對比NeurIPS2019一共收到6743篇論文投稿，1428篇論文接收數量，21.1%的錄取率，NeurIPS2020的作者顯得異常艱難。另外，對比其他年份的錄取率，NeurIPS2020雖然投稿數量和接收數量創了新高，但是錄取率是史上最低。此外，作為全球備受矚目的 AI 領域頂會，這屆NeurIPS 在提交和評審機制上做出了一些重大更改，例如早期拒稿、作者即評審、更廣泛的影響等等制度的改革。對於作者來說，這一系列變化即是機遇也是挑戰。
夏曉波這篇論文是其在本科四年級期間完成的，在論文中提出了一種新穎的對instance-depentent label noise 進行建模的方法。從非負矩陣分解的角度，用parts-dependent label noise近似instance-depentent label noise，繼而提高了建模的準確性和分類器的魯棒性。
據了解，夏曉波為2016級西安電子科技大學通信工程專業本科畢業生。學習刻苦，熱愛科研，保研排名位列通信工程專業第一。目前在通信工程學院王楠楠教授團隊擔任科研助理，其實他從大二就加入到ISN國家重點實驗室，在王楠楠教授的指導下，進行科研活動，深度學習，為後續科研奠定了重要基礎。
從前期準備論文到最終投稿，王楠楠教授都給予了他極大的啟發和激勵。王楠楠教授擁有非常高的學術水平，在科研期間給予了他極大的幫助，包括思路上的耐心指導和計算資源的大力支持。文章編撰和構建過程中遇到的種種困難，通過與老師的反覆討論，都能一一化解，老師指出的文章的結構嚴謹和邏輯等問題，對於他的學術思維，包括寫文章的方法也有很大幫助。除此之外，王楠楠教授為人熱情，對學生很好，在為人處事方面有很多值得學習的地方，儘管有時候會很忙，但也沒有放鬆對學生的教導，培養學生的時候張弛有度，深受學生愛戴。
「永遠有多遠，用心去創造。」這句話是夏曉波的座右銘，簡單卻深刻。或許在他身上這句話還有另一層含義：優秀的人一直努力地優秀著，這是他們的成長方式，或許熱烈，或許掙扎，每一步都印象深刻，在自己眼裡偶爾會熱淚盈眶，在別人眼裡你就是很厲害，他們總說，太急就沒有故事，太緩就沒有人生。正是保持著這樣的心態，才能驅使他不斷磨礪自己，勇攀高峰，在科研的路上不斷前進。
其他相關信息請參考王楠楠教授主頁：https://web.xidian.edu.cn/nnwang/
（來源：西電新聞網）