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个人信息Personal Information
教师拼音名称:zhongshuiming
学历:博士研究生毕业
办公地点:临江楼A1003#
联系方式:smzhong@nuist.edu.cn
毕业院校:河海大学
个人简介Personal Profile
学习工作经历:
2004-2007 河海大学,模式识别与智能系统专业, 硕士;
2007-2011 河海大学,计算机应用技术专业, 博士;
2011 至今 南京信息工程大学计算机与软件学院, 教师 。
研究领域: 人工神经网络、机器学习、模式识别、数据挖掘等。
社会兼职: IEEE Systems, Man, and Cybernetics SOCIETY会员。
AI工作室:
工作室宗旨:探讨AI领域前沿性的科学问题,从事相关的理论与技术研究,并以此培养AI领域高端科研型人才!
招生对象:大一、大二理工科学生;其它年段学生特殊处理!
招生要求:
(1)数学思维好与编程兴趣强;(2)喜欢问题、爱思考;(3)淡泊名利, 立志成才;(4) 自信、勤奋、且专注!
与众不同:低年级的本科生,从事高阶的研究生的科研活动!!!
如果你是一颗种子,这里将给予你一片沃土和独特的浇灌! !助你的人生开出艳丽之花,结出丰硕之果!!! 你信吗?没人相信!!但我们却这样做了!!!
案例1:
吕欢,南信大本科生,从大一暑假进入工作室,开始从事科研活动,现为南信大硕士。因其突出科研能力与卓越的科研成果,现被浙江大学提前预录为博士!!!
案例2:
陆晓翔,南信大本科生,从大二上学期进入工作室从事科研活动,后考入河海大学,继续接受本工作室与河海大学智能研究所联合培养,因其突出的科研能力和成果(揭晓中...),现被一知名上市公司录用,从事AI大模型研发工作,年薪近50万!!!
研究成果:
[1] Shuiming Zhong, Huan Lyu; Xiaoxiang Lu, et al: A New Sufficient & Necessary Condition for Testing Linear Separability Between Two Sets. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 46(6): 4160 - 4173 (2024).
[2] Shuiming Zhong, Xiaoqin Zeng, et al: Sensitivity-Based Adaptive Learning Rules for Binary Feedforward Neural Networks. IEEE Trans. Neural Netw. Learning Syst., 23(3): 480-491 (2012).
[3] 钟水明, 曾晓勤, 刘惠义, 徐彦: 基于离散随机技术的Madaline敏感性近似计算研究. 中国科学F辑:信息科学, 41(2):157-172 (2011).
[4] Shuiming Zhong, Xiaoqin Zeng, et al: Approximate computation of Madaline sensitivity based on discrete stochastic technique. SCIENCE CHINA Information Sciences, 53(12): 2399-2414 (2010).
[5] Yan Xu, Jing Yang, Shuiming Zhong:An online supervised learning method based on gradient descent for spiking neurons.Neural Networks, 93: 7-20 (2017).
[6] Jing Yang, Xiaoqin Zeng, Shuiming Zhong, Shengli Wu:Effective Neural Network Ensemble Approach for Improving Generalization Performance.IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst. 24(6): 878-887 (2013).
[7] Yan Xu, Xiaoqin Zeng, Shuiming Zhong:A New Supervised Learning Algorithm for Spiking Neurons.Neural Computation, 25(6): 1472-1511 (2013).
[8] Jing Yang, Xiaoqin Zeng, Shuiming Zhong:Computation of multilayer perceptron sensitivity to input perturbation.Neurocomputing, 99: 390-398 (2013).
[9] Yu Xue, Xiangmao Chang, Shuiming Zhong, Yi Zhuang:An efficient energy hole alleviating algorithm for wireless sensor networks.IEEE Trans. Consumer Electron, 60(3): 347-355 (2014).
[10] Lihong Huang, Xiaoqin Zeng, Shuiming Zhong, Lixin Han:Sensitivity study of Binary Feedforward Neural Networks.Neurocomputing, 136: 268-280 (2014).