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王剑

【来源:信自院 | 发布日期:2021-08-22 】

基本信息

姓名

王剑

系、部门

计算机系

职称/职务

副教授

导师类别

硕士生导师

学位

硕士

电话

13099424960

电子邮箱

1528906057@qq.com

办公地点

信自楼524

研究方向

人工智能、机器学习

个人情况简介

王剑,副教授,硕士生导师。1999年毕业于yh818银河计算机应用专业。2002年毕业于清华大学计算机系计算机体系结构专业。2018年赴美国天普大学、北德克萨斯大学、爱达荷大学交流访问。现为云南省智能信息处理省级重点实验室骨干成员。主持军委科技委项目、云南省自然科学基金项目及云南省教育厅科学研究基金项目,参与国家重点研发计划、云南省重点研发计划、国家自然科学基金、省自然科学基金、教育厅科学基金项目20余项。先后共发表论文30余篇,其中SCI/EI检索20余篇。研究兴趣包括:机器学习及其应用、软件过程及演化、信息安全等。

学习工作经历

(按时间经历倒序)

2002-至今 工作于yh818银河(中国)搜狗百科计算机系;

1999-2002 就读于清华大学计算机系;

1995-1999 就读于yh818银河计算机系;

代表性成果

(1)获奖情况

1、2009年获yh818银河青年教师课堂教学大赛一等奖;

2、2010年yh818银河“红云园丁优秀教师”奖;

3、2011年获yh818银河多媒体教学大赛一等奖;

4、2018年获全国软件工程教学案例比赛二等奖,排名第二;

(2)代表性教学/科研项目

1、参与教育部产学合作协同育人项目一项,排名第二;

2、主持军委科技项目一项;

3、主持云南省重点研发计划子课题一项;

4、主持云南省科技厅科研项目一项

5、主持云南省教育厅科研项目一项;

6、参与国家自然科学基金项目两项,排名第二、第五;

7、参与国家重点研发计划一项;

(3)代表性论文

[1] ShujuanWang,JianWang,ZhengtaoYu.Privacy-Preserving Authentication in Wireless IoT: Applications, Approaches, and Challenges[J]. IEEE Wireless Communications, volume25, n6, p60-67, December 2018. (SCI收录: 中科院一区,影响因子11)

[2] Na Zhao, Jie Li,Jian Wang, Tong Li, Yong Yu, Tao Zhou, Identifying significant edges via neighborhood information [J], physica A.2020.6. pp 443-451.(SCI收录,中科院三区,JCR一区,影响因子2.5)

[3]王剑,许树理,余正涛,王振晗 梁仁凤基于深度前编码卷积网络的汉越语音翻译方法 [J]. 小型微型计算机系统,2021, 42(4): 736-739.

[4]王剑,唐珊,黄于欣,余正涛 基于句子关联图的汉越双语多文档新闻观点句识别 [J]. 计算机应用, 2020,40(10):2845-2849.

[5]Jian Wang, Na Zhao,Wei Du, Yang Zhao, Ye Qian,and Zuo Jiang.Using Fuzzy Clustering Method to Classify the Component in the Process of Software Evolution.Information Technology Journal [J]. Volume 11, Number 3, 396-398, 2012 (ISSN: 1812-5638) , (EI 收录, EI Accession number:20120814795527)

[6]JianWang, Na Zhao, Wei Du, Peng Li, Jinzhuo Liu, and Zhongwen Xie.Dynamic-Competition Based Architecture for Component Library Under the Software Evolution Model of SDDM [J].ADVANCED SCIENCE LETTERS (ISSN: 1936-6612),Volume 7,March 2012 , pp. 618-621(4)

主讲课程

近三年来,主讲以下课程:

1、本科生数字图像处理、人工智能、计算机信息安全概论、软件工具实践课程;

2、主讲硕士研究生软件复用、人工智能(双语)、专业英语课程;

3、主讲博士研究生人工智能与机器学习(全英文)课程;

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