智能软件开发技术研究所

  

负责人:朱志良

  

成员:李丹程、于海、刘洪娟、张伟、赵玉丽、王莹、李昕、宋经平、石凯、朱潜、吴辰铌、刘益先、邓卓夫

  

简介:所长朱志良,现为东北大学二级教授,软件工程专业一级学科博士授权点责任教授,辽宁省云计算工程技术研究中心主任。研究所成员由软件工程系和信息安全系部分教师组成。

研究所是在朱志良教授的教学科研团队基础上成立的,该团队自2004年起形成,从事与软件工程相关的教学科研活动,到2007年已经初具规模,建成了以“混沌分形理论与应用研究室”为骨干的、横跨学院多个研究室的学术研究团队。成员之间在教学、科研等方面合作多年,取得了突出的业绩和诸多代表性成果。仅近5年就承担国家、省市以及企业的各类项目20余项,团队核心成员获得国家自然科学基金资助项目7项。获得国家教学成果2等奖两项,辽宁省科技进步2等奖1项,发表学术论文400余篇,代表性的成果包括:累计发表ESI高被引论文5篇,计算机学会推荐的A类期刊会议及SCI一区论文26篇,授权发明专利17项,公告及申请中的专利58项,软件著作权40余项。上述研究成果为银河国际Galaxy网站在国家历次学科评估中做出了突出贡献。特别地是,研究团队已在软件工程领域的顶级学术期刊IEEE Transactions on Software Engineering(TSE)以及软件工程领域的旗舰学术会议International Conference on Software Engineering(ICSE)、European Software Engineering Conference and the ACM SIGSOFT Symposium on the Foundations of Software Engineering(ESEC/FSE)上取得突破,是目前东北大学仅有的能够在软件工程领域顶级期刊及会议上发表学术论文的研究团队。

研究所经多年的积淀,现聚焦于软件工程专业的核心内涵,结合当今信息技术发展的趋势,重点开展以下方向的研究工作:

(1) 软件质量演化机制及智能化分析方法

(2) 云软件与大数据分析技术

(3) 智能信息处理技术

(4) 网络化软件的可视化分析技术

(5) 软件系统安全保证及加密技术

(6) 组件网络化信息交互技术及安全保证

研究所将秉承朱志良教授一贯坚持的培养创新性人才的宗旨,广泛开展与国内外高校、企业的科研合作,将最新科研成果反哺人才培养及教学一线,并通过派遣优秀学生出国交流以及邀请著名学者来校讲座等方式开拓学生国际视野,努力实现在人才培养质量上新的突破。现主要合作对象包括香港科技大学、香港城市大学、香港理工大学、日本埼玉大学、日本立命馆大学、澳洲蒙纳士大学、英国阿伯斯维斯大学、IBM、微软、华为、中软国际、东软集团等高校企业。近年来,研究所的博士与硕士研究生获得国家奖学金6人次,累计派出博士研究生赴境外3个月以上的学术交流15人次,与国外高校联合培养博士研究生2人,毕业的博士研究生中有3人以引进人才的方式留校任教,已有7人获得副教授以上职称。

研究所目前还承担着辽宁省云计算工程技术研究中心的核心工作。该中心于今年被辽宁省确定为首批面向社会开放的重大科技平台。

  

智能计算与服务研究所

负责人:张斌

  

成员:谭振华、张长胜、赵相国、郭军、毛克明、林川、刘莹、张引、段沛博、那俊、宋航

  

简介:所长张斌,东北大学二级教授,银河国际Galaxy网站院长,国家重点研发计划项目首席科学家,国务院政府特殊津贴获得者,辽宁省普通高等学校计算机类专业教学指导委员会主任委员,辽宁省教学名师,辽宁省优秀专家。

智能计算与服务研究所以大数据分析和深度学习系统与算法的研究和场景应用为核心,通过智能计算创新为核心驱动力,聚焦工业、农业、交通运输、文化传媒等多个领域的重大需求,创新跨领域、多学科交叉融合的新型人工智能方法,为各行业、各场景提供高效的算法支持和安全、可靠、强有力的计算引擎,以智能化方式提供服务,满足生产生活各方面需求。近三年,智能计算与服务研究所将围绕国家自然科学基金重点项目“工业互联网边缘计算体系架构协同优化与智能决策方法”、国家重点研发计划项目“网络文化市场动态监管服务系统”展开具体研究。研究所研究方向包括:

1)面向领域的大数据建模与分析

2)场景驱动的深度学习方法

3)智能服务技术及应用

4)边缘智能技术及应用

5)智能网络安全技术

团队核心成员由10名青中年科研人员所组成,包括教授3人,副教授5人,讲师2人。近年来,团队成员主持科技部重大科技专项2项,国家自然科学基金项目8项、教育部-中国移动科研基金1项、企业横向项目6项、专利转化项目2项,累计项目进款超过1000万。近5年在IEEE Trans on CyberneticsIEEE Trans on Knowledge and Data EngineeringIEEE Trans on Service ComputingInformation Sciences等期刊、会议上发表论文近100篇,获得发明专利授权50余件,获得省部级以上奖励5项,培养了近100名硕士、博士研究生。

主要项目列表:

⦁ 国家重点研发计划,网络文化市场动态监管服务系统研发与应用示范,2019YFB14058032019-2022190

⦁ 国家自然科学基金-联合基金项目-重点项目,工业互联网边缘计算体系架构、协同优化与智能决策方法,2020-202296

⦁ 国家科技支撑计划课题,健康大数据管理与分析服务支撑系统研发与应用,2015BAH09F02210

⦁ 辽宁省科技厅攻关项目,云应用运行优化关键技术,2016-2018326

⦁ 国家自然科学基金面上项目,面向整体收益优化的多SLA云服务系统动态自适应决策方法,2016-201974

⦁ 国家自然科学基金面上项目,云应用协同自适应优化问题的分散求解方法研究,2016-201976

⦁ 国家自然科学基金面上项目,节点决策认知的在线社交信息扩散动力与有序传播机制研究,617721252018-202160

⦁ 运营商业务场景下人工智能服务的技术研究,教育部-中国移动科研基金,2018-2019100

⦁ 国家自然科学基金青年基金,基于信息觅食的探索式搜索查询推荐方法研究,2016-201824

⦁ 国家自然科学基金青年基金项目-对等计算环境中多维认知与动态推理的分布式信任机制研究614020972015-201724

  

软件安全研究所

  

负责人:周福才

  

成员:徐剑、王爽、张爽、王强、杨巍

  

简介:研究所负责人周福才教授,学科带头人,全国网络安全优秀教师、辽宁省教学名师,辽宁省百千万人才工程百人层次人才,沈阳市领军型人才,现兼任教育部网络空间安全教学指导委员会委员。

本研究所拥有教授1人,副教授3人,讲师1人,博士生12人、硕士生35人,其中博士生导师2人。一直从事网络与信息安全、软件安全、云计算安全、人工智能安全与隐私保护等方面的研究工作,在国内外期刊和会议上发表相关学术论文100余篇,其中被SCIEI检索50多篇。研究所成员作为项目负责人,主持完成国家高技术研究发展计划、国家科技重大专项及国家自然科学基金等项目5项,主持完成省部级科技攻关、基金及企业重大科研项目10余项;获辽宁省自然科学学术成果一等奖一项,辽宁省政府科学技术进步三等奖一项,获得国家发明专利10项。软件安全研究所已经建成优秀的科研和人才培养团队,打造出本、硕、博贯通的人才培养体系。目前,软件安全研究所已培养硕士80多名、博士12名。

研究所多年以来一直从事网络空间安全方面的研究工作,注重理论与实践的密切结合,并重点致力于以下方面的研究工作:

1网络与信息安全

2软件安全开发与代码审计

3云存储安全与认证技术

4人工智能安全与隐私保护

5大数据管理与隐私保护

  

网络科学与大数据技术研究所

  

负责人:陈东明

  

员:涛、程维、王冬琦

  

简介:“网络科学与大数据技术研究所”由银河国际Galaxy网站教授、博士生导师陈东明博士牵头,任涛教授、程维副教授和王冬琦博士共4人组成,现有博士、硕士研究生50余人。研究方向涵盖网络科学理论、机器学习、复杂网络表示学习、大数据技术、人工智能与应用等领域。研究所与美国、日本、加拿大、新西兰和香港等国家和地区建立了良好的合作关系,开展国内外合作科研,两名教师赴国外进行为期一年的访学,多名研究生赴国外联合培养,其中两人获中外硕士双学位。每年派送大量教师和研究生赴国内外参加学术会议。研究所先后承担“国家自然科学基金面上项目”“国家自然科学基金青年基金”“中国博士后自然科学基金-特别资助”“辽宁省自然科学基金”“辽宁省博士启动基金”“辽宁省教育厅教育科研立项”“辽宁省高等学校优秀人才支持计划资助(省人才项目)”“中央高校基本科研业务费”“沈阳市科学计划项目”等纵向课题,承揽多项企业横向课题,实现科技成果转化三项;获中国人民解放军科学技术进步奖(二等奖)、中国人民解放军科学技术进步奖(三等奖),沈阳市软件产业重大贡献二等奖,辽宁省自然科学学术成果奖一项,教育部教学成果二等奖,辽宁省教学成果一等奖和二等奖,东北大学教学成果一等奖和二等奖;发表三大检索论文百余篇,其中SCI论文40余篇;申请和授权国家发明专利17项,获软件著作权40余项;出版学术专著和教材5部。

研究所具有扎实的研究基础和较强的项目研发能力,搭建了完备的科研平台,营造了两良好的学术氛围。欢迎具备扎实软件、计算机及信息相关专业基础和良好英语能力,以及对网络科学、大数据技术和人工智能研究感兴趣的同学加入团队,团队通过导师组联合指导、例行组会以及赴国外大学访问和企业实习等多种方式培养学生,以产出高水平研究成果。

  

跨媒体人工智能研究所

  

负责人:于瑞云

  

成员:马连博、曾荣飞、王学毅、谢青

  

简介:跨媒体人工智能研究所以机器学习、计算智能、安全与隐私等为切入点,从事智能感知与计算、计算机视觉、大数据智能、社交网络/物联网优化、资源仿真调度、安全与隐私等研究工作。团队由中青年骨干组成,其中教授2名、副教授2名、讲师2名;团队中,于瑞云教授于2017年入选辽宁省百千万人才工程“百层次”人才, 2018年入选沈阳市领军人才;马连博教授入选辽宁省百千万人才工程“千层次”人才,东北大学破格教授;团队在ICCV、IEEE Trans. Evolutionary Computation, IEEE TPDS等国际顶级会议与期刊发表论文200余篇。此外,团队还曾经和正在承担国家自然科学基金、省部级项目和企业项目五十余项;团队与美国美国加州大学尔湾分校、英国贝尔法斯特女王大学等美国和欧洲诸多大学保持紧密联系,不定期开展访学与合作研究。此外,团队与华为等知名企事业也保持紧密合作关系,充分重视研究与产业的紧密集合。

  

交互式媒体与计算技术(科研团队)

  

负责人高天寒

  

成员董傲霜、喻春阳、王英博

  

简介:软件交互式媒体与计算技术科研团队(IMCT)成立于2019年,现初步确立了以“泛虚拟现实技术”为核心的建设路线。在虚拟及增强现实技术、沉浸式智能计算技术、智能数据解析、游戏动漫技术等领域全面展开了研发工作,取得了显著成果。科研团队有专职教师4人、本硕博各类学生50余人。团队教师承担国家科技重大专项课题1项,国家自然科学基金项目1项,辽宁省自然科学基金项目1项,发表科研论文100余篇。承担虚拟/增强现实等方向横向课题400余万,具有较强的产学研集合和科技成果转化能力。团队教师指导学生获得多项国家及省市级竞赛优异成绩。此外,科研团队与北京大学、哈尔滨工业大学、浙江大学、北京师范大学、Oculus、HTC、USens、Unity、Unreal、暴风、大鹏、完美、西山居、超凡视幻等企事业单位建立了广泛的合作关系,结合各自优势,在人才培养、联合实验室建设、联合科研等方面开展了大量工作。

  

大数据管理与机器学习应用(科研团队)

  

负责人:宋杰

  

成员:王蓓蕾、张一川、郭朝鹏

  

简介:大数据管理:大数据管理和分析主要研究高效管理和分析大数据的理论与方法。包括数据密集型计算,非结构化数据存储、管理和分析等。从理论层面可以理解为新型非关系数据模型及其存储结构、查询和分析方法的研究;从技术层面可以理解为新型分布式文件系统、分布式数据库系统和分布式计算系统的性能优化研究;从应用层面可以理解为NoSQL和NewSQL数据库系统以及对应的分析算法包的研发。该方向定位为理论研究和工程实践并重的研究方向,主要应用方向有:构建支持大数据的数据体系结构、管理和分析平台。

机器学习应用:机器学习致力于研究如何通过计算手段,利用经验来改善系统的自身性能。计算系统的“经验”常以数据的形式存储,因此,机器学习是在数据之上产生模型、归纳知识的技术。机器学习算法可以广泛的运用到统计学、模式识别、人工智能、数据挖掘、自然语言处理等领域。而本方向的主要研究目标是如何利用前沿的机器学习算法解决具体的、面向领域的实践问题。该方向定位为工程实践为主的研究方向。主要研发方向:采用机器学习、数据挖掘、模式识别技术,为企业提供算法级、智能化解决方案。

  

数据科学(科研团队)

  

负责人:郭贵冰

  

成员:刘园、姜琳颖

  

简介:本团队的主要研究方向包括:推荐系统、区块链技术、自然语言处理。推荐系统是大数据的典型应用场景,旨在给用户推荐个性化的产品或服务。区块链是一种不可篡改的、全历史记录的分布式数据库存领教技术。自然语言处理是文本处理的核心基础技术,相关模型经常应用于推荐系统等应用中。总之,团队的三大主要研究方向是人工智能领域内的热点方向,注重技术落地和产业应用。团队负责人(郭贵冰)将主要承担推荐系统方向的课题研究,刘园将承担区块链技术方向的课题研究,姜琳颖将承担自然语言处理方面的课题研究。郭贵冰从2012年开始就从事推荐系统方向的学术研究,在该方向积累了较多的科研经验和成果,已发表60余篇学术论文,其中CCF-A类论文8篇,SCI一区论文9篇,Google学术引用超过1380次。刘园在博士期间主要从事的课题是信誉系统,其中包含了大量的机制设计和博弈理论,这些都是区块链技术的核心内容。刘园共发表了20多篇学术论文,其中包括2篇CCF-A类论文和多篇SCI论文。姜琳颖的研究课题围绕信息检索、数据分析与处理等内容展开,已发表20多篇学术论文。

  

知识获取与传播(科研团队)

  

负责人:张明卫

  

成员:佟强、黄利萍、张莉

  

简介:“知识获取与传播”团队的研究内容主要是针对来着于产业和研究界的数据,特别是大规模网络数据,进行知识的建模、获取、传播与应用。主要研究点包括:基于机器学习与人工智能的知识建模技术、面向网络数据的数据嵌入、社区发现、社交推荐、影响力分析等知识构建与应用技术、基于知识图谱的知识分析、提取、传播与应用技术等。

  

  


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