高俊波


一、基础信息

个人简介:高俊波,男,汉族,19729月生,江苏无锡人,九三学社,博士研究生学历,副教授。主要从事:计算机科学教学研究工作。

(一)个人基础信息

性别:男

出生年月:1972.9

职务:副教授

博硕导:硕士生导师

电子邮箱:jbgao@shmtu.edu.cn

(二)教育经历

2005年于中国科学技术大学计算机专业,取得博士学位

(三)工作经历(非本校的经历需提供

曾就职于安徽工业大学冶金工程学院,教师

(四)国际交流与合作经历

曾前往澳大利亚维多利亚大学,任访问学者

二、科学研究

(一)研究领域及科研团队

研究领域:计算机科学人工智能

(二)代表性论文成果

1.期刊类

[1]Junbo Gao. A Novel Method for Imputing Missing Values in Ship Static Data Based on Generative Adversarial Networks [J]. JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND ENGINEERING2023,11(4)806-829.

[2] Junbo Gao. Trajectory Data Compression Algorithm Based on Ship Navigation State and Acceleration Variation [J]. JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND ENGINEERING2023, 11(1): 216-230.

[3] Junbo Gao. A study on the cabin indoor localization algorithm based on adaptive K-values [J]. International Journal of Distributed Sensor Networks2022 18(2): https://doi.org/10.1177/15501477211073044

[4] Junbo Gao. BSSH: Bluetooth Indoor Positioning Strategy for Ship Cabin Based on Hierarchical Area[J] Mobile Information Systems,2022, Article ID 5425306, 10 pages, DOI: 10.1155/2022/5425306

[5] Junbo Gao. White-Light Endoscopic Colorectal Lesion Detection Based on Improved YOLOv5[J] COMPUTATIONAL AND MATHEMATICAL METHODS IN MEDICINEVolume 2022 | Article ID 9508004 | https://doi.org/10.1155/2022/9508004

[6] Junbo Gao. Application of Deep Learning for Early Screening of Colorectal Precancerous Lesions under White Light Endoscopy[J] COMPUTATIONAL AND MATHEMATICAL METHODS IN MEDICINEVolume 2020 | ArticleID 8374317 | https://doi.org/10.1155/2020/8374317

[7] Junbo Gao. Model with the GBDT for colorectal adenoma risk diagnosis[J]. CURRENT BIOINFORMATICS2020159971-979

(三)代表性著作成果

 [1] 王晓峰 高俊波 孔繁荣. 英汉人工智能辞典[M]. 上海交通大学出版社,2019.9.

(四)代表性专利成果

[1]2023912日,一种基于神经网络的K近邻矩阵分解推荐方法。授权号:CN 112749345 B [P],获国家发明专利(第二发明人)

[2]2023725日,基于定向加权关联规则模型的散发性结直肠腺瘤的危险因素筛查方法。授权号:CN 111863266 B [P],获国家发明专利(第二发明人)

[3]2022915日,基于随机森林和梯度提升树的预测污水出水指标的方法。授权号:CN 109408774 B[P],获国家发明专利(第二发明人)

[4]2021312日,一种基于情感衰变因子的抑郁情绪分析方法。授权号:CN 109977231 B [P],获国家发明专利(第二发明人)

三、教学信息

(一)授课信息

主讲本科生课程:(人工智能原理、软件开发管理)

主讲研究生课程:(大数据分析及应用、软件项目管理)


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