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金学波 教授
北京工商大学
Email: jinxuebo@btbu.edu.cnORCID: 0000-0002-2230-0077金学波，中共党员，教授，博士生导师。1994年毕业于吉林大学（原吉林工业大学）获学士学位，1997年毕业于吉林大学（原吉林工业大学）获硕士学位，2004年获得浙江大学控制科学与工程博士学位，导师为孙优贤院士。
2013年作为引进人才进入北京工商大学，入选北京市拔尖人才。现任中国航空学会信息融合分会委员、中国自动化学会过程控制专委会委员、中国出入境检验检疫协会进出口食品标准化技术委员、IEEE会员，国家科技专家库专家，国家自然科学基金专家库专家，浙江省等省级自然科学基金专家库专家，北京市拔尖人才。
研究方向为信息融合、模式识别与预测、大数据分析、深度学习等。近年来在相关领域主持了1项国家科技支撑计划课题、4项国家自然基金面上项目等多项研究课题。获2021年度中国粮油学会科学技术奖一等奖。
在时序信号模式识别、图像目标检测与识别等研究领域，已发表SCI、EI收录等高水平学术论文159篇，其中7篇为ESI高被引论文（前1%）、3篇ESI热点论文（前0.1%），已授权国家发明专利20余项，出版关于传感器信号识别与状态估计、多传感器信息融合的学术专著3部。担任SCI收录期刊Sensors编委，为IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica、Knowledge-Based Systems等中科院一区SCI期刊审稿人。
主持的科学研究项目：
1. 2020.12-2022.12，国家科技计划项目申报中心重点研发计划（课题）：粮食主要污染物污染水平评价与风险预警（2020YFC1606801）
2. 2022.01-2025.12，国家自然科学基金：基于测量大数据的复杂系统半隐式网络建模及状态估计（62173007）
3. 2017.01-2020.12，国家自然科学基金：基于时空大数据群对象的高维运动特征识别及演化分析（61673002）
4. 2013.01-2016.12，国家自然科学基金：事件驱动采样长路径多源数据的快速跟踪与溯源方法研究（61273002）
5. 2010.01-2012.12，国家自然科学基金：分布式多源复杂时序数据融合估计研究（60971119）
6. 2013.01-2015.12，北京市属高等学校青年拔尖人才培育计划：具有自激、互激及受激特征的商业大数据建模方法研究(CIT&TCD201304025)
7. 2015.01-2017.12，北京市教委科研计划重点项目：基于海量移动对象时空数据的高维运动特征估计与识别（KZ201510011012）
8. 2014.4-2014.12，百度开放研究院项目：基于分布式并行Kalman滤波器的大规模数据动力学特性提取与分析
期刊简介:
《人工智能前沿与应用》是一本专注于人工智能研究领域的学术期刊。我们旨在促进人工智能技术的创新与进步，并提供一个交流和分享最新前沿科技应用的平台。该期刊将涵盖人工智能的各领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术、数据科学等。
《人工智能前沿与应用》期刊欢迎研究者在以下领域提交原创研究论文、学术综述、研究报告和创新应用等类型的论文：
1.机器学习与深度学习：包括机器学习算法、深度神经网络、图神经网络、迁移学习、深度生成式模型等方面的研究。
2.自然语言处理与推荐系统：包括自然语言理解、文本挖掘、机器翻译、情感分析、推荐系统、生成式模型在文本生成中的应用等方面的研究。
3.计算机视觉与图像处理：包括图像识别、目标检测、图像生成、图像分割、三维重建、生成对抗网络等方面的研究。
4.人机交互与智能系统设计：包括自然语言处理、人脸识别、人体姿态估计、情感计算、虚拟现实、增强现实等方面的研究。
5.大模型训练与推理：包括大规模深度学习模型的训练、模型压缩与加速、分布式深度学习等方面的研究与应用。
6.机器人技术与自主系统：包括机器人定位与导航、路径规划、机器人学习、多智能体系统、深度强化学习等方面的研究。
7.数据科学与大数据分析：包括数据挖掘、数据可视化、大数据管理、预测与决策、深度学习模型在大数据分析中的应用等方面的研究。
8.AI在医疗与健康领域的应用：包括医学影像分析、疾病预测、健康监测、智能诊断、深度学习网络在医疗数据分析中的应用等方面的研究。
9.AI在金融与商业领域的应用：包括金融风控、投资分析、智能营销、供应链优化、大模型训练与推理在金融与商业中的应用等方面的研究。
10.AI在智能交通与城市管理中的应用：包括交通流预测、智能交通管理、城市规划、智慧城市、大模型在交通和城市管理中的应用等方面的研究。
11.AI伦理与社会影响：包括人工智能伦理、隐私保护、社会接受度、技术治理、人工智能的公平性与可解释性等方面的研究。
12.AI在教育与人工智能协作领域的应用：包括智能教育系统、个性化学习、机器辅助教学、协作机器人、深度学习网络在教育领域中的应用等方面的研究。
我们鼓励研究者提交最新的具有创新性、科学性和实用性的论文、综述、技术报告和创新应用，以推动人工智能领域的研究和发展，并促进其在各个领域的广泛应用。《人工智能前沿与应用》将进行严格的同行评审，确保提供高质量的学术论文和最新研究成果。