楊靜
博士，貴州大學副教授，碩士生導師;
地址：貴州省貴陽市花溪區(qū)貴州大學西校區(qū)崇厚樓912室;
郵箱：jyang23@gzu.edu.cn；yang_jing0903@163.com
個人簡介
入選2022年中組部“西部之光”訪問學者、貴州省高層次留學人才、貴陽市高層次創(chuàng)新青年科技人才。以第一作者和通信作者發(fā)表SCI/EI檢索論文20篇(Google它引>720次,ESI熱點論文和高被引論文1篇）。授權(quán)發(fā)明專利7項，主編教育部高等學校機械專業(yè)教育指導委員會推薦教材2部，2021年獲批國家自然科學基金項目1項；2022年獲教育部高等學?？茖W研究優(yōu)秀成果獎科技進步獎二等獎1次、中國產(chǎn)學研合作創(chuàng)新與促進獎優(yōu)秀獎1次、貴州省科技進步二等獎1次、貴州省高等教育教學成果獎特等獎1次；2021年獲貴州省研究生教學成果三等獎1次。指導本科生獲國家級大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目2項。擔任國際會議BigDIA 2022的Parallel Session C的論壇主席、ICCC 2022技術(shù)委員會委員、CCF計算機視覺專委會委員。
研究領域
1、Open-domain 視覺學習：視覺持續(xù)學習、零次學習、Open-domain Knowledge；
2、人工智能算法理論：可解釋性人工智能算法；
3、人工智能驅(qū)動的邊緣計算：大小模型端云協(xié)同進化、服務器流量調(diào)度、邊緣云單機性能實時預測
招生專業(yè)方向
電子信息、機械工程、機械電子工程、機械制造及其自動化等
歡迎機械、計算機、數(shù)學、自動化等相關專業(yè)本科學生！
教育和工作履歷：
2021.12-至今，省部共建公共大數(shù)據(jù)國家重點實驗室，副教授；
2020.08-2021.12，貴州大學機械工程學院校聘副教授；
2022.10-2023.10，上海交通大學計算機科學與工程系，中組部西部之光訪問學者；
2017.09-2020.10，貴州大學機械工程學院，機械電子工程，工學博士；
2018.09-2019.10，美國俄克拉荷馬州立大學計算機視覺實驗室，博士公派聯(lián)合培養(yǎng)；
2015.09-2017.06，貴州大學現(xiàn)代制造技術(shù)教育部重點實驗室，機械電子工程，碩博連讀碩士階段；
學術(shù)兼職
擔任《IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing 》、《IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement》、《Neurocomputing》、《Neural Processing Letters》、《2021中國自動化大會審稿人》等國內(nèi)\國際知名學術(shù)期刊\會議審稿人，是美國IEEE學會、自動化學會和計算機學會會員。
教授課程
本科生：機械優(yōu)化設計、新生研討、人工神經(jīng)網(wǎng)絡與機器學習、可編程控制原理、機器視覺技術(shù)與應用
研究生：專業(yè)英語、科研研究方法學
科研活動
[1]國家自然科學基金“動態(tài)場景下智能機器人視覺持續(xù)學習災難性遺忘問題研究”，基金編號：62166005，2022.01-2025.12，主持，在研；
[2]2021年貴州省高層次留學人才創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目，面向不同形狀和材質(zhì)的機械手智能觸覺感知關鍵技術(shù)研究，項目號：高層次人才擇優(yōu)資助項目(2021)09號，2022.01-2023.12月，主持，在研；
[3]2022年貴陽市科技人才培養(yǎng)對象及培養(yǎng)項目，機器人視覺持續(xù)學習基礎理論與應用研究，2023.01-2025.12，主持，在研；
[4]貴州省基礎研究計劃自然科學基金項目，機械手在不同形狀和材質(zhì)物體下的觸覺感知關鍵技術(shù)研究，項目號：黔科合基礎-ZK[2022]一般130，2022.04.01-2025.03.01，主持，在研；
[5]2023年貴州省科技支撐計劃，帶有卸載時延感知的邊緣計算自適應流量調(diào)度技術(shù)研究,2023.04-2026.04，課題主持人
[6]貴州大學培養(yǎng)項目“基于深度學習的機械手智能抓取觸覺感知技術(shù)研究”，項目編號：貴大培育[2019]22號，2020.10至2021.10，主持，在研。
[7]教育部重點實驗室聯(lián)合開放基金項目，不平衡數(shù)據(jù)下三維目標檢測關鍵技術(shù)研究及在機器人抓取中的應用，2021.01至2022.12，項目編號：黔教合KY字[2020]245，主持，在研。
[8]貴州大學引進人才科研項目“自主認知機器人中的觸覺感知關鍵技術(shù)研究”，項目編號：貴大人基合字（2020）16號，2021-01至2023-12，主持，在研。
[9]貴州白山云科技有限股份公司，邊緣云技術(shù)研究項目，合同號：K21-0459-004，2021.09-2022.12,主持，在研。
[10]北京天云融創(chuàng)軟件技術(shù)有限公司，貴州茅臺云平臺技術(shù)科研項目，合同號：K22-0459-002，主持，在研。
發(fā)表論文
發(fā)表同行評價EI\SCI收錄學術(shù)論文20多篇，Google Scholar引用736次。
[1]楊靜, 李斌*,李少波,王崎,于麗婭,胡建軍,袁坤.腦啟發(fā)式持續(xù)學習方法：技術(shù)、應用與發(fā)展[J].電子與信息學報,2022,44(5):1865-1878.
[2]李少波，楊靜*，王錚，朱書德，楊觀賜. 缺陷檢測技術(shù)的發(fā)展與應用研究綜述，自動化學報, 2020, 46(11): 2319-2336. (EI源刊，卓越期刊)
[3]YangJing（楊靜）, Li Shaobo*, Wang Zheng, Dong Hao, Wang Jun,et al. Using Deep Learning to Detect Defects in Manufacturing: A Comprehensive Survey and Current Challenges. Materials 2020, 13, 5755-5778.(SCI，高被引和熱點論文)
[4]JingYang（楊靜),Xiaoyang Ji,Shaobo Li,et al.Robot Tactile Data Classification Using Spiking Neural Network,China Automation Congress(CAC2021),2021, 266-285 (EI收錄)
[5]Jing Yang(楊靜)，Yifan Wang, Zheng Wang,et al,Using stochastic gradient descent and deep learning to defect detection for medicinal hollow capsule, China Automation Congress(CAC2021),2021, 201-207 (EI收錄)
[6]JingYang（楊靜）,Guanci Yang*,Modified Convolutional Neural Network Based on Dropout and the Stochastic Gradient Descent Optimizer,Algorithms, 2018,11(3),28;doi:10.3390/a11030028(EI源刊)
[7]董豪,楊靜,李少波,王軍,段仲靜.基于深度強化學習的機器人運動控制研究進展[J].控制與決策,2022,(02):278-292. (EI源刊，卓越期刊)
[8]李少波，王錚，楊靜，朱書德，全華鳳.基于機器視覺的一維和二維條碼高速在線識別,計算機集成制造系統(tǒng)，計算機集成制造系統(tǒng),2020,26(04):910-919 .(EI源刊)
[9]Guanci Yang, JingYang（楊靜）,Weihua Sheng, Francisco Erivaldo Fernandes Junior and Shaobo Li,Convolutional Neural Network-Based Embarrassing Situation Detection under Camera for Social Robot in Smart Homes,Sensors 2018, 18(5), 1530; doi: 10.3390/s18051530(SCI)
[10]楊觀賜，楊靜*，蘇志東、陳占杰.改進的YOLO特征提取算法及其在服務機器人隱私情境檢測中的應用.自動化學報，2018, 44(12): 2238-2249. (EI源刊)
[11]楊觀賜；楊靜；李少波；胡建軍,基于Dropout與ADAM優(yōu)化器的改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法,華中科技大學學報，2018,46(7),122-128（EI源刊）
[12]JingYang（楊靜）, Weihua Sheng, Guanci Yang,Dynamic Gesture Recognition Algorithm based on ROI and CNN for Social Robots,2018 13th World Congress on Intelligent Control and Automation (WCICA) 2018.06，389-394（EI收錄）
代表性發(fā)明專利
[1]楊靜,吉曉陽,阮小利,李少波,楊觀賜,劉庭欽.基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的機械手觸覺數(shù)據(jù)分類方法:貴州省,CN114065806B[P].2022-12-20
[2]楊靜,李少波,吉曉陽,楊觀賜,柳庭卿,白強.一種不完備數(shù)據(jù)集中平衡輸入數(shù)據(jù)類別多目標檢測方法:貴州省,CN112633319B[P].2022-11-22
[3]楊觀賜,楊靜,盛衛(wèi)華,陳占杰.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡目標實時檢測模型的特征提取方法:貴州省,CN107330437B[P].2021-01-08
[4]楊觀賜,楊靜,蘇志東,陳占杰,袁慶霓,藍偉文.手寫字符計算機識別方法:貴州省,CN107330480B[P].2020-10-13
[5]楊觀賜,王陽,楊靜,陳占杰.基于Petri網(wǎng)的軟PLC系統(tǒng)數(shù)據(jù)同步方法:貴州省,CN107291933B[P].2020-04-14
[6]李少波,張鈞星,楊靜,蘇援農(nóng),段仲靜.一種三輪車后橋減震懸架:貴州省,CN112298433B[P].2022-09-23
[7]郭銳,丁志勇,朱文博,喻琳,楊靜,高正明.高德地圖與交通行業(yè)數(shù)據(jù)融合方法:貴州省,CN109059948B[P].2022-03-18
[8]楊靜,吉曉陽,阮小利,李少波,楊觀賜,劉庭欽.基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的機械手觸覺數(shù)據(jù)分類方法:貴州省,CN114065806B[P].2022-12-20
[9]楊靜,李斌,袁坤,李少波,季卿,張邦梅,何瑤.一種具有稀疏化效應的持續(xù)學習語義分割方法:貴州省,CN115482383A[P].2022-12-16
[10]楊靜,孫杰,王一凡,阮小利,李少波,麻興江.一種基于雙通道稀疏化網(wǎng)絡的高光譜圖像分類方法:貴州省,CN115471677A[P].2022-12-13
[11]楊靜,劉庭卿,吉曉陽,李少波,侯慶,尹寶凡,阮小利.基于脈沖時間序列誤差反向傳播的觸覺物體識別方法:貴州省,CN115358261A[P].2022-11-18
[12]楊靜,魯加林,苗輝,熊川越,戴江田,廖曉燕,李逸駿,李少波,周緒.一種復雜環(huán)境下動態(tài)負載均衡的LSTM邊緣計算流量預測方法:貴州省,CN115361318A[P].2022-11-18
[13]楊靜,吉曉陽,王一凡,李斌,劉庭卿,李少波,阮小利.一種基于正則化的機器人觸覺脈沖數(shù)據(jù)分類方法:貴州省,CN115048979A[P].2022-09-13
[14]楊靜,孫杰,阮小利,李少波,王錚,李斌,袁坤,傅濤.基于角度信息解耦的旋轉(zhuǎn)檢測框表達方式的系統(tǒng):貴州省,CN114964120A[P].2022-08-30
[15]楊靜,羅一波,張海洋,康朝智,邰紅梅.助老機械控制手套設備:貴州省,CN114161435A[P].2022-03-11
[16]楊靜,袁坤,侯云華,羅一波,阮小利,李少波,沈明明,李斌.一種面向復雜環(huán)境的新型移動視覺機器人:貴州省,CN114104134A[P].2022-03-01
[17]楊靜,袁坤,梁國勇,李斌,阮小利.一種面向環(huán)形光源的多視角膠囊缺陷檢測裝置:貴州省,CN114062262A[P].2022-02-18
[18]楊靜,吉曉陽,阮小利,李少波,楊觀賜,劉庭欽.基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的機械手觸覺數(shù)據(jù)分類方法:貴州省,CN114065806A[P].2022-02-18
獲得軟件著作權(quán)
[1] 復雜機電系統(tǒng)創(chuàng)新設計知識管理與重用系統(tǒng)，登記號：2018SR996026
[2]面向視覺計算的工業(yè)產(chǎn)品表面缺陷識別和分割處理平臺，登記號：2020SR1528969
出版教材
[1] 李少波; 楊靜; 大數(shù)據(jù)原理與實踐, 華中科技大學出版社, 380千字, 2020，ISBN：978-7-5680-6688-4.
[2] 李少波; 楊靜; 大數(shù)據(jù)原理與實踐(第二版), 華中科技大學出版社, 420千字, 2023，ISBN：978-7-5680-8717-9.
合作情況
與杜克大學、美國俄克拉荷馬州立大學、南卡羅萊納大學、上海交通大學、四川大學、暨南大學等機構(gòu)的相關學者具有良好的科學研究合作。