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王敬

时间:2020-06-29 18:37:15来源:作者:阅读:

 

 

一、基本信息

姓名:王敬

职称/学位:讲师/博士

研究方向:神经影像学、机器学习、人工智能

主讲课程:概率论与数理统计、人工智能

籍贯:湖北麻城

Email: wangjing@xynu.edu.cn

Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=iGfueaYAAAAJ&hl=en

Github: https://github.com/yuzhounh

 

二、个人简介

王敬,讲师,博士。主要从事神经影像学、机器学习、人工智能等方向的研究工作。主持国家自然科学基金青年基金项目1项,参与国家重点基础研究发展计划(973计划)、国家自然科学基金面上项目、江苏省自然科学基金面上项目共3项。发表论文6篇,获得国家发明专利授权1项。

 

三、学习工作经历

1. 2018/11至今,信阳师范学院,竞博官网,讲师。

2. 2010/09-2018/06,东南大学,生物科学与医学工程学院(学习科学研究中心),生物医学工程(学习科学),博士,导师:王海贤教授。

3. 2012/09-2013/09,北京师范大学,认知神经科学与学习国家重点实验室,神经影像学,访问学生,导师:薛贵教授。

4. 2006/09-2010/06,东南大学,生物科学与医学工程学院,生物医学工程,学士。

 

四、项目

1. 国家自然科学基金青年基金项目,31900710,基于图聚类的全脑功能分割研究,2020/01- 2022/12,24万元,在研,主持。

2. 国家重点基础研究发展计划(973计划),2015CB351704,视觉认知的脑工作机理及高级脑机交互关键技术研究一级子课题高级脑机交互中动作意图与情感判读,2015/01 – 2019/12,457万元(113.5万),已结题,参与。

3. 国家自然科学基金面上项目,61375118,基于L1-范数的EEG判别模式研究:同时鲁棒滤波,半监督学习,及通道选取,2014/01 – 2017/12,80万元,已结题,参与。

4. 江苏省自然科学基金面上项目,BK2011595,脑电信号单次分类核心算法研究,2011/07 – 2014/7,10万元,已结题,参与。

 

五、论文

1. Jing Wang, Zhifeng Hao, and Haixian Wang. Generation of individual whole-brain atlases with resting-state fMRI data using simultaneous graph computation and parcellation. Frontiers in Human Neuroscience, 2018, 12:166.

2. Jing Wang and Haixian Wang. A supervoxel-based method for groupwise whole brain parcellation with resting-state fMRI data. Frontiers in Human Neuroscience, 2016, 10: 659.

3. Jing Wang, Zilan Hu, and Haixian Wang. Parcellating whole brain for individuals by simple linear iterative clustering. In: International Conference on Neural Information Processing, 2016: 131-139.

4. Jing Wang. Generalized 2-D principal component analysis by Lp-norm for image analysis. IEEE Transactions on Cybernetics, 2016, 46(3): 792-803.

5. 王海贤, 王敬. 一种基于直接双侧二维主成分分析的图像识别和图像重建方法. 中国专利, CN103955706A. 2014-04-29.

6. Qin Tang, Jing Wang, and Haixian Wang. L1-norm based discriminative spatial pattern for single-trial EEG classification. Biomedical Signal Processing and Control, 2014, 10: 313-321.

7. Haixian Wang and Jing Wang. 2DPCA with L1-norm for simultaneously robust and sparse modelling. Neural Networks, 2013, 46: 190-198.

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