高捷，讲师，苏州大学优秀青年学者。2024年6月于西安电子科技大学人工智能学院获工学博士学位，2024年7月进入苏州大学计算机科学与技术学院工作，主要研究方向为多尺度神经网络表征与学习、复杂影像分类等，目前已在国际权威期刊及会议发表论文数篇，包括IEEE TNNLS、IEEE TAI等，并担任多个期刊审稿人，包括IEEE TNNLS、CJE等。主要竞赛获奖经历：数学建模国家一等奖、中国机器人与人工智能大赛亚军（获专利授权）、中国“互联网+”大学生创新创业大赛银牌、中国好设计奖、国创优秀等，拥有丰富的竞赛参与及带队经验。

本人研究方向为深度神经网络与多尺度表征与学习相关算法，主要涉及到多尺度几何先验工具与深度神经网络多尺度结构，从特征学习过程与网络结构表征的角度进行优化算法设计。