人才队伍

郎波

2020-07-24

  

       郎波,教授。email: langbo@bnuz.edu.cn

 

  1、基本情况

  Basic Information

  男,博士、教授,毕业于复旦大学,博士学位。珠海市政务数据建设专家组成员,珠海市安全生产委员会信息产业主任委员,中国人工智能学会会员,复旦大学认知算法实验室客座研究员,主持省、珠海市等各类项目20多项,参与国家自然科学基金,发表学术论文50余篇。

 

  2、研究领域

  Main Research Areas

  机器学习与智能媒体分析

 

  3、学习经历

  educational background

  2009年9月-2013年7月,复旦大学人工智能专业,博士;

  2003年9月-2006年7月,南昌大学计算机应用专业,硕士;

  1992年9月-1996年7月,青海师范大学物理学专业,本科。

 

  4、代表论文

  Representative Publications

  [1]Lang Bo, Weihui*, Zuo Qingsong, Contour Detection Model with Multi-scale Integration based on Non-classical Receptive Field, Neurocomputing, 103(1): 247-262, 2013.

  [2]Wei Hui, Lang Bo*, Zuo Qingsong, An Image Representation Infrastructure based on Non-classical Receptive Fields, Soft Computing, 18(1):109-123, 2014.

  [3]Hui Wei, Qingsong Zuo, Bo Lang, A general image representation scheme and its improvement for image analysis. 20rd International Conference on Artificial Neural,2013.

  [4]Wei Hui, Lang Bo*, Zuo Qingsong, A Scale-Changeable Image Analysis Method,   The Proceeding of 2011 International Federation for Information Processing, 2011.

  [5]Hui Wei, Bo  Lang, and Qing-Song Zuo, An Image Representation Method Based on Retina Mechanism for the Promotion of SIFT and Segmentation. The Proceeding of 18th International Conference of Neural Information Processing, 2012.

  [6]Hui Wei, Qingsong Zuo, Bo Lang, Multi-scale Image Analysis Based on Non-Classical Receptive Field Mechanism. The Proceeding of 17th International    Conference of Neural Information Processing, 2011.

  [7]Hui Wei, Qingsong Zuo, Bo  Lang,A bio-inspired model for image representation and image analysis.The Proceeding of 23rd IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence.2014.

  [8]Lang  Bo*, Fan Yina. A-bio-insipired model of image representation based on non-classical receptive fields. The Proceeding of International on System & Informatics. 2014.

  [9]樊一娜, 郎波*,危辉. 基于贝叶斯原理的多维 Spike Train 分类预测模型.《电子与信息学报》,35(7):1619-1623, 2015.

  [10]郎波,危辉. 利用多层视觉网络模型进行图像局部特征表征的方法. 《计算机辅助设计与图形学学报》,27(4):703-712, 2015.

  [11]黄静,郎波,张志稳. 基于 kinect 跑步机系统. 《计算机系统应用》,25(09):113-118, 2016.

  [12]郎波, 樊一娜. 基于混合高斯模型的物体成分拟合方法. 《电子技术与应用》,42(06):128-131, 2016.

  [13]郎波,樊一娜. 利用混合高斯进行物体成分拟合匹配的算法. 《科学技术与工程》, 16(20):73-80, 2016.

  [14]郎波,樊一娜,黄静. 基于“三元循环”的实践教学模式研究.《计算机教育》, (05):63-67,2016.

  [15]郎波. “三元循环”实践教学模式在数字媒体技术专业中的应用.《中国电力教育》(11):74-75,2016.

  [16]Lang Bo*, Fan Yina, A bio-inspired image local feature representation based on vision network

  model. The Proceeding of 5th ACM SIGGRAPH InternationalConference on Virtual Reality Continuum and Its Applications in Industry. 2016.

  [17]许跃颖,郎波.  基于非经典感受野多尺度机制的图像分析方法. 《信息技术》,(07):5-8, 2017.

  [18]郎波,樊一娜. 信息技术类实践型协同育人平台建设机制研究.《科技广场》,(12):117-120, 2017.

  [19]郎波,樊一娜. 一种利用轮廓朝向特征进行形状匹配的方法. 《计算机技术与发展》,28(04):82-86, 2018.

  [20]郎波,樊一娜. 基于深度神经网络的个性化学习行为评价方法. 《计算机技术与发展》, 2019.

  [21]郎波,樊一娜. 利用学习向量化样本分类进行在线学习成绩预测的方法. 《计算机系统应用》,2019.

  [22]郎波,樊一娜,利用动态贝叶斯网络实现网络在线学习成绩的概率预测方法. 《计算机数字与工程》,2019.

  [23]Lang Bo, Fan Yina. A bio-inspired image local feature representation based non Hierarchical vision network model. International Journal of Computer Mathematics.

  [24]郎波,张娜,段新新,基于融合机制的多模型神经网络人物群体分类模型. 《计算机系统应用》,2020.

 

  5、主持、参与的科研项目

  Research Projects Presided Over & Participated In

  主要主持的纵向项目

  基于大数据的计算机网络基础课程网络学习行为评价研究,全国高等院校计算机基础教育研究会,主持;

  数字媒体理解的理论与方法研究,国家重点研究计划973项目,参与。

  主要主持的横向项目

  (1)中国-葡语国家经贸合作及人才信息网,珠海南光资讯有限公司,主持;

  (2)“学生代购”微信平台,广州金袋信息技术有限公司,主持;

  (3)社团云”软件开发,珠海比邻客电子商务有限公司,主持;

  (4)茶邦软件系统开发,珠海智桥文化传播有限公司,主持;

  (5)重量衡器管理系统,珠海利衡有限公司,主持;

  (6)宝安消防廉政建设管理平台,深圳市宝安消防支队,主持。