近日，合肥工业大学计算机与信息学院官网教师主页更新显示，普楠已于2026年1月正式以教授、博士生导师身份加入该校，并入选国家级青年人才项目。

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公开信息显示，普楠，2015年本科毕业于苏州大学，2018年硕士毕业于西南大学，随后通过国家留学基金委与荷兰莱顿大学联合奖学金项目赴莱顿大学攻读博士学位，师从Michael S. Lew教授，2022年获博士学位。

博士毕业后，他进入意大利著名学府特伦托大学从事博士后研究，合作导师为欧洲科学院院士、多媒体计算领域专家Nicu Sebe教授。

2026年1月，他结束海外博士后研究，全职回国任教，担任合肥工业大学计算机与信息学院教授、博士生导师、硕士生导师。

普楠教授致力于大模型驱动的可信多媒体计算研究，聚焦多模态感知与理解中的持续学习、联邦学习、新类发现三个方向。持续学习研究模型在接收新数据时如何避免遗忘旧知识；联邦学习关注数据隐私保护前提下的多方协同训练；新类发现旨在让模型在开放世界中识别从未见过的类别。这些研究成果已在行人重识别、多模态问答等实际应用中得到验证。行人重识别技术可在不同摄像头视角下准确匹配同一行人，多模态问答则融合图像、文本、语音等多种信息完成交互。

普楠已在国内外重要期刊与会议上发表学术论文50余篇。其中，以第一作者或共同第一作者身份在CCF-A类会议及期刊发表论文10篇，涵盖计算机视觉与机器学习领域的顶级会议和期刊，包括TPAMI、NeurIPS、CVPR、ICCV、ECCV等。2021年，他在CVPR发表关于终身行人重识别的论文，提出自适应知识积累框架；2023年，他再次在CVPR发表动态概念对比学习研究，聚焦广义新类发现；同年，他的终身行人重识别研究成果发表于TPAMI。2024年，他以共同第一作者身份在CVPR、ECCV、NeurIPS连续发表多篇论文，内容涉及联邦广义新类发现、跨模态协同教学等方向。2025年，他与合作者的论文被ICCV录用，提出通过生成、精炼与编码合成新样本来实现细粒度新类发现的方法；同一年，他的另一篇论文被TPAMI录用，聚焦跨域语义分割中的伪标签学习。

普楠担任国际学习表征会议ICLR 2025领域主席，该会议是机器学习领域三大顶会之一。他还连续两年担任ACM Multimedia 2024与2025领域主席，并在2024年获评“杰出领域主席”。ACM Multimedia是多媒体领域旗舰会议、中国计算机学会推荐的A类会议，获评杰出领域主席意味着其审稿与组织工作得到同行认可。

消息来源：合肥工业大学