薛吉则，2017级博士研究生，研究聚焦在张量分解和高光谱图像复原，以高维数据复原和多模态成像为研究背景，从高维数据的稀疏，低秩和深度先验出发，提出了一系列高维数据复原的理论与方法，为高效解决多模态数据的复原问题提供了新的思路。“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索”，博士期间在图像复原和机器学习相关领域发表学术论文14篇，其中第1作者发表SCI 1区5篇，SCI 2区2篇，EI 2篇，参加国内外学术会议4次。参与国家自然科学基金项目2项，主持博士创新基金1项。在国家留学基金委的资助下，于2019年3月开始在比利时根特大学进行为期2年的博士联合培养。2018-2020年连读三年获得博士国家奖学金。担任IEEE Trans. Neural Networks and Learning Systems、IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing、IEEE J. Selected Topics in Signal Processing等多个期刊审稿人。
