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邹启杰副教授
2022-03-14 11:21  


1.基本信息

姓名:邹启杰

性别:女

职称:副教授(硕导)

办公地点:日新 409

Email55440414@qq.com

研究方向:

(1)脑启发计算:记忆与持续学习、推理、脑机接口、神经网络机理

(2)大型推理模型:高效模型架构设计、多模态基础模型、大模型推理

(3)智能穿戴:智能手环,智能眼镜

招生信息:计算机科学与技术(学硕)、电子信息技术(专硕)、计算机技术(专硕)

2.个人简介

邹启杰,博士,副教授,硕士生导师,博士毕业于哈尔滨工程大学计算机应用专业、水下机器人国家重点实验室,后在国防科技大学智能科学学院无人系统研究所博士后出站。作为主要参与人曾参与973863、国家自然基金重点支持项目、国家自然金项目等国家级项目;主持省科技厅、教育厅项目共计2项;作为主要参与人完成大连市重大科研项目1项,获得辽宁省科技进步二等奖1项。近5年发表SCIEI期刊学术论文20篇,作为第一发明人获授权中国发明专利20余件;与多家企业公司建立技术合作关系。中国人工智能学会机器学习专委会委员,创新创业比赛优秀指导教师。

3.主要科研项目

(1) 影像组学与病理组学结合的胸膜侵犯预测方法研究——大连大学学科交叉项目(2025年-至今)

(2) 多模态影像组学在甲状腺癌颈部淋巴结转移中的应用——大连大学学科交叉项目(2024年-至今)

(3) 沉浸式虚拟现实背景下基于多模态人因参量的疼痛疗愈研究——中华护理学会科研课题(2024年-至今)

(4) 非确定环境下的多智能体大规模协同学习方法研究——省教育厅项目(2021-2023年)

(5) 面向智能驾驶系统的异常驾驶行为识别与协同控制机理研究——省科技厅(2019-2021年)

4.代表性论文

[1] Zou Q, Wang J, Du X, et al. A Review of Deep Learning Architectures for EEG-Based Motor Imagery Decoding[C] CCDC (The 38th Chinese Control and Decision Conference),2026

[2]邹启杰,汤宇,高兵等.深度强化学习下的多智能体思考型半多轮通信网络.控制理论与应用,2025,42(3):553 - 562

[3]Zou Q, Zhao X, Chen S, et al. Relabeling and Policy Distillation of Hierarchical Reinforcement Learning[J] International Journal of Machine Learning and Cybernetics 2024.5

[4]高兵,张邹婕,邹启杰等.基于深度强化学习和信息论的多智能体通信方法,《航空学报》.10.7527/S1000-6893.2024.29862.

[5]Zou Q, Gao B. SCA-GANomaly: an unsupervised anomaly detection model of high-speed railway catenary components[J]. Multimedia Tools and Applications, 2024: 1-29.

[6]邹启杰,李文雪,高兵等. 基于加权值函数分解的多智能体分层强化学习技能发现方法[J]. 计算机应用研究, 2023, 40(9): 2743-2748.

[7]Zou Q, Zhang J, Chen S, et al. Multi-Scale Aggregation Stereo Matching Network Based on Dense Grouping Atrous Convolution[J]. Applied Sciences, 2023, 13(12): 7033.

[8]Zou Q, Hu Y, Yi D, et al. Cooperative Multiagent Attentional Communication for Large-Scale Task Space[J]. Wireless Communications and Mobile Computing, 2022, 2022: 1-13.

[9]邹启杰,蒋亚军,高兵. 协作多智能体深度强化学习研究综述[I],航空兵器,2022年第29卷:79-89

[10]Zou Q, Yu J, Fang H, et al. Group-Based atrous convolution stereo matching network[J]. Wireless Communications and Mobile Computing, 2021, 2021: 1-11.

5.主讲课程

计算机视觉与模式识别(本科生)

机器学习(本科生、研究生)、

计算智能(研究生)


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