盛子聿副教授

个人简介

盛子聿，南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院副教授。博士于2025年11月毕业于悉尼科技大学（University of Technology Sydney)澳大利亚人工智能研究所（Australian Artificial Intelligence Institute，AAII）。主要从事神经网络、时间序列预测、径流预测、智能电网等方向的研究。近五年在IEEE TPAMI、IEEE TNNLS、IEEE IOT等顶级期刊和会议发表学术论文十余篇，谷歌学术累计引用300余次，并长期担任TNNLS、TPWRS、KBS、ESWA等多个国际会议期刊审稿人。主持和参与多项国家自然科学基金项目，曾获2021年国家留基委CSC公派博士奖学金、2025年度中国国际大学生创新大赛国际赛道国赛铜奖（项目负责人，排名第一）。

个人谷歌学术主页：

https://scholar.google.com/citations?user=Gtn1cOsAAAAJ&hl=en&oi=ao

项目情况:

1. 国家自然科学基金，青年项目，2027.01-2029.12，30万，主持

2. 江苏省教育强省建设专项资金，引进人才科研启动经费，2026.03-2029.03，20万，主持

3. 国家建设高水平大学公派研究生项目，与澳大利亚悉尼科技大学合作奖学金，2021.12-2025.12，主持

近五年部分代表成果：

[1] Sheng, Z., Cao, Y., Yang, Y., Feng, Z. K., Shi, K., Huang, T., & Wen, S. (2024). Residual temporal convolutional network with dual attention mechanism for multilead-time interpretable runoff forecasting. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 36(5), 8757-8771.（中科院一区Top期刊）

[2] Sheng, Z., Wen, S., Feng, Z. K., Shi, K., & Huang, T. (2023). A novel residual gated recurrent unit framework for runoff forecasting. IEEE Internet of Things Journal, 10(14), 12736-12748.（中科院一区Top期刊）

[3] Sheng, Z., An, Z., Wang, H., Chen, G., & Tian, K. (2023). Residual LSTM based short-term load forecasting. Applied Soft Computing, 144, 110461.（中科院一区Top期刊）

教育经历

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工作经历

[1]   2026.7- 至今

南京信息工程大学  |  计算机学院、软件学院  |  副教授

[2]   2025.12- 2026.7

南京信息工程大学  |  计算机学院、网络空间安全学院  |  讲师

社会兼职

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研究方向

其他联系方式

团队成员

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