姓 名：马尽文
方 向：大数据与智能系统
职 称：教授、博士生导师
办公室：崇德楼418
Email：jwma@math.pku.edu.cn
■ 主要教育经历：
1979.09-1983.07 陕西师范大学数学系，数学，理学学士
1985.09-1987.07 西安交通大学数学系，应用数学，理学硕士
1989.09-1992.07 南开大学数学系，概率论与数理统计，理学博士
■ 主要工作经历：
1992.07-2001.08 汕头大学数学系、数学所，讲师、副教授、教授
2001.09-2006.07 北京大学数学科学学院副教授
2006.09-现在 北京大学数学科学学院教授、博士生导师
2025.08-现在 北京物资学院系统科学研究院，特聘教授
1995.09-1996.07 香港中文大学计算机科学和工程学系，副研究员。
2000.07-2000.12 香港中文大学计算机科学和工程学系，正研究员
2005.09-2006.08 日本理化学研究所(RIKEN)脑科学研究所 研究科学家
2011.09-2012.02 美国休斯顿卫理公会医院研究院医学与生物工程系，科学家
■ 主要研究方向
大数据与智能系统；神经网络；机器学习；模式识别；计算机视觉；大模型理论与算法；生物信息学；独立分量分析(ICA)。
■ 主讲课程
本科生： 《信息科学基础》、《数字信号处理》、《人工智能基础》
硕士研究生：《人工神经网络》、《智能计算》、《信息论》
■ 主要科研项目：
1. 2025.01-2028.12，基于多分辨扩散模型的图像纹理风格迁移和检索研究，国家自然科学基金项目(面上)，北京大学联合参加，北京大学合作团队负责人。
2. 2023.12-2024.12，基于等变深度学习的网络泛化性增强方法研究，中石油外协研究项目，项目负责人。
3. 2021.01-2024.12，基于变换域生成对抗网络的彩色纹理数据扩充和分类研究， 国家自然科学基金项目(面上)，北京大学联合参加，北京大学合作团队负责人。
4. 2019.12-2023.12，神经网络的可解释性，科技部国家重点研发计划课题，课题任务负责人。
5. 2019.05-2021.05，面向岩性岩相预测、地质体雕刻的深度学习模型研究，中石油外协研究项目，项目负责人。
6. 2018.07-2021.06，基于大数据的区域煤矿安全态势智能分析与预警研究，科技部国家重点研发计划课题，课题任务负责人。
7. 2017.07-2020.06，智慧体育大数据联合实验室研究专项，国家体育总局外协项目，项目负责人。
8. 2012.01-2015.12，基于数据学习的高斯过程混合体的模型选择及其应用研究 国家自然科学基金（面上），项目负责人。
9. 2011.01-2014.12，地震属性提取与分析研究，科技部国家科技重大专项课题（协作单位：中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司），项目负责人。
10. 2009.01-2011.12，统计学习算法在地震勘探中的应用，中石油外协研究项目，项目负责人。
11. 2008.01-2010.12，有限混合体数据的动态模型选择算法及其应用，国家自然科学基金（面上），项目负责人。
12. 2005.01-2007.12，有限混合体数据的自动模型选择理论与应用研究，国家自然科学基金（面上），项目负责人。
13. 2001.01-2003.12，类别数确定及其聚类的学习理论与算法研究， 国家自然科学基金项目（面上），项目负责人。
14. 1998.01-2000.12，时间联想的理论与应用研究，国家自然科学基金项目（青年），项目负责人。
15. 1993.07-1996.06，时空神经网络的建模、数理分析及自组织学习算法，国家自然科学基金数学天元基金项目，项目负责人。
■ 近期及代表性学术论文
[1] Zeren Zhang, Jo-Ku Cheng, Jingyang Deng, Lu Tian, Jinwen Ma, Ziran Qin, Xiaokai Zhang, Na Zhu and Tuo Leng, Diagram formalization enhanced multi-modal geometry problem solver, Proc. of 2025 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2025), 2025.
[2] Jingyang Deng, Zeren Zhang, Jo-Ku Cheng and Jinwen Ma, Enhancing large language models on domain-specific tasks: a novel training strategy via domain adaptation and preference alignment, Proc. of 2025 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2025), 2025.
[3] Zhijian Zhuo, Ya Wang, Yutong Zeng, Xiaoqing Li, Xun Zhou and Jinwen Ma, Polynomial composition activations: unleashing the dynamics of large language models, The Thirteenth International Conference on Learning Representations (ICLR), 2025.
[4] Jingyang Deng, Xingjian Li, Haoyi Xiong, Xiaoguang Hu and Jinwen Ma, Geometry-guided conditional adaptation for surrogate models of large-scale 3D PDEs on arbitrary geometries, Proc. of the 33th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2024.
[5] Tao Li and Jinwen Ma, Dirichlet process mixture of Gaussian process functional regressions and its variational EM algorithm, Pattern Recognition, vol.134: 10912, 2023.
[6] Zhengyang Shen, Yibo Yang, Qi She, Changhu Wang, Jinwen Ma and Zhouchen Lin, Newton design: designing CNNs with the family of Newton’s methods, Science China Information Sciences, vol.66: 162101, 2023.
[7] Imran Iqbal, Muhammad Younus, Khuram Walayat, Mohib Ullah Kakar and Jinwen Ma, Automated multi-class classification of skin lesions through deep convolutional neural network with dermoscopic images, Computerized Medical Imaging and Graphics, vol.88: 101843, 2021.
[8] Ya Wang, Dongliang He, Fu Li, Xiang Long, Zhichao Zhou, Jinwen Ma and Shilei Wen, Multi-label classification with label graph superimposing, Proc. of the 34th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI，2020), vol.34, pp: 12265-12272, 2020.
[9] Wenpeng Hu, Mengyu Wang, Qi Qin, Jinwen Ma, Bing Liu, HRN: a holistic approach to one class learning, Advances in Neural Information Processing Systems, vol.33 (NeurIPS 2020).
[10] Di Wu and Jinwen Ma, A two-layer mixture model of Gaussian process functional regressions and its MCMC EM algorithm, IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems, vol.29, no.10, pp:4894-4904, 2018.
[11] Yunsheng Jiang and Jinwen Ma, Combination features and models for human Detection, Proc. of 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp: 240-248.
[12] Yongsheng Dong and Jinwen Ma, Bayesian texture classification based on contourlet transform and BYY harmony learning of Poisson mixtures, IEEE Trans. on Image Processing, vol. 21, no.3, pp:909-918, 2012.
[13] Fuhai Li, Xiaobo Zhou, Jinwen Ma, and Stephen T. C. Wong, Multiple nuclei tracking using integer programming for quantitative cancer cell cycle analysis, IEEE Transactions on Medical Imaging, vol.29, no.1, pp: 95-105, 2010.
[14] Jinwen Ma, Jianfeng Liu and Zhijie Ren, Parameter estimation of Poisson mixture with automated model selection through BYY harmony learning, Pattern Recognition, vol.42, pp: 2659-2670, 2009.
[15] Jinwen Ma and Jianfeng Liu, The BYY annealing learning algorithm for Gaussian mixture with automated model selection, Pattern Recognition, vol.40, pp:2029-2037, 2007.
[16] Jinwen Ma and Taijun Wang, A cost-function approach to rival penalized Competitive learning (RPCL), IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part B: Cybernetics, vol.36, no.4, pp: 722-737, 2006.
[17] Jinwen Ma and Shunqun Fu, On the correct convergence of the EM algorithm for Gaussian mixtures, Pattern Recognition, vol.38, no.12, pp: 2602-2611, 2005.
[18] Jinwen Ma, Lei Xu, and Michael I. Jordan, Asymptotic convergence rate of the EM algorithm for Gaussian mixtures, Neural Computation, vol.12, no.12, pp: 2881-2907, 2000.
[19] Jinwen Ma, The stability of the generalized Hopfield networks in randomly asynchronous mode, Neural Networks, vol.10, no.6, pp: 1109-1116, 1997.
[20] Jinwen Ma, Simplex memory neural networks, Neural Networks, vol.10, no.1, pp: 25-29, 1997.
■ 社会兼职
中国电子学会会士，国际信息科学研究会中国分会教育信息化专委会主任委员，
《Computerized Medical Imaging and Graphics （CMIG）》 副主编，《Mathematics》编委和客座编辑。
