学历:

博 士

职称:

教授

部门:

计算机科学系

邮件地址:

zhouj@swu.edu.cn

研究方向:

机器学习，图像处理，计算机视觉，智能生化分析

个人简介

周骏，教授，硕士生导师，电子科技大学计算机应用技术专业博士。曾在美国罗彻斯特大学（University   of Rochester）电子与计算机工程系及bet体育365官网正规药学院做博士后研究。中国计算机协会（CCF）和电气和电子工程师协会（IEEE）会员，从事机器学习、计算机视觉及分析化学方面的研究工作。主要集中在图形图像处理，高分辨成像，机器学习，智能生化分析等。在《仪器仪表学报》，《自动化学报》，《Applied   Intelligence》，《ACS Catalysis》，《Trac-trends In   Analytical Chemistry》，《Analytical Chemistry》，《Journal   of Colloid and Interface Science》，《Chemical   Communications》，《Nanoscale》，《Analyst》国内外刊物发表SCI论文30余篇。主持国家自然科学基金面上项目1   项、重庆市自然科学基金面上项目2项、重庆市人事局项目1项。担任Advanced Functional Materials、Analytical   Chemistry、Biosensors & Bioelectronics等学术期刊及CVPR、AAAI、ICCV等会议特邀审稿人。

教学情况

承担《高级语言程序设计》、《计算机图形学与图像处理》等本科生双语课程及研究生课程《计算机视觉》的教学工作。

科研情况

主持的科研项目：

[1]   国家自然科学基金面上项目：等离子体共振能量转移智能光谱分析与高分辨散射成像应用研究（22274134）；主持。

[2]   重庆市自然科学基金面上项目：基于机器学习的等离子体光散射成像分析研究（cstc2021jcyj-msxmX0066）；主持。

[3]   重庆市教改项目：“多学科融合”与新工科背景下计算机视觉的教学方法探索与实践 （yjg213033）；主持。

[4]   重庆市基础研究与前沿探索专项项目：等离子体单颗粒光散射成像图像增强及分析研究（cstc2017jcyjAX0060）；主持。

[5]   重庆市博士后特别资助项目：基于图像分析的活细胞单纳米颗粒光散射成像分析研究（Ｘm2016036）；主持。

近五年的代表性论文：

1. Journal Papers

[1]   Zi Yu Pan; Cheng Zhi Huang; Lei Zhan*; Jun Zhou*, Plasmonic   Single Nanoparticle for Resonance Light Scattering Imaging Analysis and   Applications. Trac-Trend. Anal. Chem. 2023, 164, 117090.   (中科院1区,   IF 14.908)

[2]   Zhang Quan Wu; Yun Peng Ma; Hui Liu*; Cheng Zhi Huang*; Jun Zhou*,   High Confidence Single Particle Analysis with Machine Learning. Anal.   Chem. 2023, 95, 15375-15383. (中科院1区,   IF 8.008)

[3]   Ling Zhao; Yun Peng Ma; Shan Xiong Chen; Jun Zhou*; Multi-view   co-clustering with multi-similarity. Applied Intelligence 2023,   53, 16961-16972. (中科院2区,   IF 5.019)

[4]   Jun Zhou; Wei He; Hui Liu*; Cheng Zhi Huang*; Energy Flow during the   Plasmon Resonance-Driven Photocatalytic Reactions on Single Nanoparticles. ACS   Catal. 2022, 12, 847-853. (中科院1区,   IF 13.7)

[5]   Ming Ke Song; Yun Peng Ma; Hui Liu; Ping Ping Hu; Cheng Zhi Huang*; and Jun   Zhou*; High Resolution of Plasmonic Resonance Scattering Imaging with   Deep Learning. Anal. Chem. 2022, 94, 4610-4616. (中科院1区,   IF 8.008)

[6]   Jun Bo Luo; Jiao Chen; Hui Liu*; Cheng Zhi Huang*; Jun Zhou*;   High-efficiency synthesis of red carbon dots using machine learning. Chem.   Commun. 2022, 58, 9014-9017. (中科院2区,   IF 6.222)

[7]   Yun Peng Ma, Qian Li, Jun Bo Luo, Cheng Zhi Huang*, Jun Zhou*, Weak   Reaction Scatterometry of Plasmonic Resonance Light Scattering with Machine   Learning, Anal. Chem., 2021, 93, 12131-12138. (中科院1区,   IF 8.008)

[8]   Mingke Song; Shanxiong Chen; Pingping Hu*; Cheng Zhi Huang*; and Jun Zhou*;   Automated Plasmonic Resonance Scattering Imaging Analysis via Deep Learning, Anal.   Chem., 2021, 93, 2619-2626. (SCI 中科院1区,   IF 8.008)

[9]   Jun Zhou; Zi Yu Pan; Hui Liu; Peng Fei Gao*; Cheng Zhi Huang;   Orientation-independent reaction activity monitoring with single particle and   data analytics, J. Colloid Interface Sci., 2021, 590, 458-466.   (中科院1区,   IF 9.965)

[10]   Jun Zhou; Tong Yang; Wei He; Ziyu Pan; Chengzhi Huang *; A galvanic   exchange process visualized on single silver nanoparticles via dark-field   microscopy imaging, Nanoscale, 2018, 10, 12805-12812. (中科院2区,   IF 8.307)

[11]   Jun Zhou; Peng Fei Gao; Hong Zhi Zhang; Gang Lei; Lin Ling Zheng; Hui   Liu*; Cheng Zhi Huang*; Color Resolution Improvement of the Dark-field   Microscopy Imaging of Single Light Scattering Plasmonic Nanoprobes for   MicroRNA Visual Detection, Nanoscale, 2017, 9, 4593-4600. (中科院2区,   IF 8.307)

[12]   Hui Liu, Rong Sheng Li, Jun Zhou*, Cheng Zhi Huang*, Branched   polyethylenimine-functionalized carbon dots as sensitive and selective   fluorescent probes for N-acetylcysteine via an off–on mechanism. Analyst,   2017, 142, 4221-4227. (中科院2区,   IF 5.227)

2. Conference Papers

[1]   Ling Zhao; Yunpeng Ma; Shanxiong Chen; Jun Zhou*, In Deep   Double Self-Expressive Subspace Clustering, ICASSP 2023 - 2023 IEEE   International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP),   4-10 June 2023; pp 1-5. (CCF-B)

[2]   Tingting Leng; Ling Zhao; Xiaolong Xiong; Peng Cheng; Jun Zhou*,   Self-Expressive Network-Based Subspace Clustering for Deep Embedding. In The   26th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2023）,   Kraków, Poland, 2023; pp 1357 - 1364. (CCF-B)

[3]   Yujia Ye; Zhangquan Wu; Guoliang Su; Jun Zhou, In Task-Aware Graph   Convolutional Network for Active Learning, 2023 IEEE International   Conference on Image Processing (ICIP), 8-11 Oct. 2023; pp 495-499. (CCF-C)

[4]   Guoliang Su; Zhangquan Wu; Yujia Ye; Maoxing Chen; Jun Zhou, In Cost-Efficient   Multi-Instance Multi-Label Active Learning Via Correlation of Features,   2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 8-11 Oct.   2023; pp 410-414. (CCF-C)

获奖情况

[1]   指导本科生参加2021年美国老员工数学建模竞赛获二等奖。

[2]   指导研究生参加2021年“华为杯”第18届中国研究生数学建模竞赛二等奖及三等奖。

[3]   指导本科生参加2022年全国老员工“软件杯”程序设计大赛获全国一等奖及二等奖。

[4]   指导本科生毕业设计获2022年重庆市本科优秀毕业论文。

[5]   指导研究生参加2023年“华为杯”第20届中国研究生数学建模竞赛二等奖。

[6]   指导本科生参加2023年全国老员工“软件杯”程序设计大赛获全国一等奖。

备注

欢迎对机器学习、图像处理、计算机视觉感兴趣的同学加入团队。欢迎邮件联系zhouj@swu.edu.cn期待您的加入。