任庆桦，男，江苏淮安人，工学博士。2021年3月博士毕业于东南大学，博士期间在新加坡南洋理工大学公派访学1年，2021年5月至今工作于d3顶盛体育官网。 主要从事人工智能、计算机视觉领域的研究，近年来在IEEE Transactions on Multimedia、Neurocomputing等国际期刊和会议上发表论文多篇。目前主持国家自然科学基金青年项目、江苏省双创博士、江苏省高校自然科学基金面上项目以及校企合作项目等。 代表性著作： [1]Multi-branch feature aggregation based on multiple weighting for speaker verification, Computer Speech and Language, 2023.（CCF-C，学生一作，第二作者） [2]Statical pyramid dense time delay neural network for speaker verification, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 2022.（CCF-B，学生一作，第二作者） [3]Salient Object Detection by Fusing Local and Global Contexts, IEEE Transactions on Multimedia, 2021.（CCF-B，第一作者） [4]Multi-scale Deep Encoder-Decoder Network for Salient Object Detection, Neurocomputing, 2018.（CCF-C，第一作者） [5]Saliency detection via PageRank and local spline regression, Journal of Electronic Imaging, 2018.（第一作者） [6]Densely Connected Refinement Network for Salient Object Detection, International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems, 2018.（第一作者） | 
