彭玺教授是一位在计算机科学领域具有丰富研究经验和显著成就的专家。以下是关于彭玺教授的一些信息：

教育背景

2013年12月，彭玺教授毕业于四川大学计算机学院。

工作经历

2014年至2017年，在新加坡科技局资讯通信研究院（I2R）担任研究员和联合项目主管（CO-PI）。

2017年，被四川大学引进，担任特聘研究员。

2018年，入选四川省特聘教授。

2019年，入选“国家特聘青年教授”，同年9月破格转聘为教授。

研究方向

彭玺教授的主要研究方向包括表示学习基础理论及其在多媒体计算、视觉计算、自然语言处理、图像处理等领域中的应用。

学术成就

在中国计算机学会A类推荐期刊/会议（ICML, NeurIPS, CVPR, ICCV, AAAI, IJCAI, TPAMI, IJCV, TIP, TIFS等）上发表学术论文60余篇。

发表的一作/通信论文中包含多篇ESI热点论文（前1‰）和高被引论文（前1%）。

获得教育部霍英东青年教师奖（二等，全国15人）等多个奖励。

指导学生获全国互联网+等奖励多项。

是第十届中国科协全国代表大会代表。

研究成果

在AAAI'21上发表了深度聚类研究成果，提出了一种双重对比表示学习方法（Contrastive Clustering），在CIFAR-100上较当前最好方法获得了40%的性能提升。

在JMLR'21上发表了可解释神经网络的研究成果，提出了一种具有明确物理意义的聚类网络层，可以平滑地嵌入到任意神经网络中，实现端到端的聚类和表示学习。

彭玺教授的研究工作得到了同行的认可，并在学术界产生了显著影响。