MLSP TC回家

技术委员会

范围

信号处理机器学习技术委员会(MLSP TC)位于理论和应用之间，开发了针对长期和紧急信号处理应用的新的理论启发方法。MLSP的核心是在线/自适应非线性信号处理和数据驱动学习方法。由于应用领域提供了独特的问题约束/假设，从而激励和驱动信号处理的进展，MLSP研究自然具有广泛的应用基础。因此，MLSP包含了统计信号处理的新理论框架(如基于机器学习和信息理论的信号处理)、统计信号处理的新范式(如独立分量分析(ICA)、基于核的方法、认知信号处理)和这些领域的新发展，专门处理各种信号，包括音频、语音、图像、多光谱、工业、生物医学和基因组信号。MLSP技术中心的重点是促进这些领域的研究，这些技术的应用，并教育技术社区在这些领域的研究发展。

寻找新成员

我们目前正在寻求MLSP TC新成员的提名。所有候选人必须是IEEE和SPS成员。他们可以由自己提名，也可以由技术委员会成员提名。委员任期三年。在第一届任期届满时，也可以提名现任技术委员会委员连任。过去的技术委员会成员有资格被提名连任，但至少需要三年的任期。新成员必须愿意审查提交给协会会议的技术委员会领域内的论文，审查技术委员会拥有或共同拥有的讲习班的论文，在技术委员会设立的小组委员会服务，并履行指派的其他职责。

截止日期是2021年9月15日。

提名及自我提名表格可在此查阅:

• 提名表格
• 自我提名形式

这些表格中的任何一份都应与一份简历(均为PDF格式)一起直接提交至会员提名和选举小组委员会。