名称：吴祖剑
职称：讲师
研究方向：数据挖掘、人工智能、机器学习、系统生物学
电邮：zujian.wu@jnu.edu.cn
联系方式：http://ming.jnu.edu.cn/zwu.html 广州天河区黄埔大道西601号暨南大学科学馆303房


教育背景
2008/10–2013/07，英国布鲁内尔大学，信息科学、计算与数学学院，信息系统与计算研究专业，博士
2005/09–2008/07，中南大学，信息科学与控制学院，计算机应用专业，硕士
2000/09–2004/07，哈尔滨理工大学，计算机科学与技术学院，计算机科学与技术专业，学士
2000.9-2004.7 B.Sc. in Computer Science and Technology
School of Computer Science and Technology, Harbin University of Science and Technology, China
2005.9-2008.7 M.Sc. in Computer Application Technology
School of Information Science and Engineering, Central South University, China
2008.10-2013.4 Ph.D. in Information Systems and Computing
School of Information Systems, Computing and Mathematics, Brunel University, UK


工作经历
2013/12 至今， 暨南大学，信息科学技术学院计算中心，讲师
2013/03–2013/11，英国阿伯丁大学，自然与计算科学学院，博士后
2005/02–2005/05，广东珠海市科亚信息技术有限公司，软件测试员
2013.12 to now Lecturer in Computer Science and Techonlogy
College of Information Science and Technology, Jinan University, Guangzhou, China
2013.3-2013.11 Research Fellow in ‘Combinatorial Responses In Stress Signalling’ Project
School of Natural and Computing Sciences, University of Aberdeen, UK
2005.2-2005.05 Software Tester
CoreSolution Company, Zhuhai, Guangdong, China


讲授课程
大学计算机基础（理工）Computer Fundamentals
资讯科技 Information Technology
计算机基础（全英）Computer Concepts
数据库应用开发（全英）Database Application Development
程序设计基础 Programming Fundamentals


招生意向
人工智能、机器学习、数据挖掘、系统生物学


科研成果
主持或参与项目 Funding：
2016年，NSFC-广东省政府联合基金超级计算科学应用研究专项，主持，在研
起止时间：2016年1月 - 2016年6月
项目名称：高性能计算环境下的生化系统建模优化算法实施研究
项目资助文号：国科金计函［2016］3号
科研资助：2万核时天河2号超级计算机上机操作
2015年-2016年，暨南大学科研培育与创新基金青年基金项目，主持，在研
起止时间：2015年1月 - 2016年12月
项目名称：基于混合定性与定量分析方法的生化系统构件模式分析与建模研究
经费来源：暨南大学，科技中央科研业务费
科研经费：8万元
2015年，暨南大学教育技术“创新工程”第十一批立项项目，主持，在研
起止时间：2015年7月 - 2016年6月
项目名称：大学计算机基础
项目编号：JNU-J-CXGCWY**
经费来源：暨南大学 ，网络中心专项创新工程
科研经费：1.5万元
2015年，国家自然科学基金青年项目，参与，在研
起止时间：2016年1月 - 2018年12月
项目名称：基于MEMS加速度传感器的智能终端手势识别及三维交互模型
项目编号：**
经费来源：国家自然科学基金委员会
2013年3月－11月，英国阿伯丁大学BBSRC科研项目，参与，结题
起止时间：2008年6月 - 2014年2月
项目名称：Combinatorial Response In Stress Pathways (CRISP)
经费来源：英国BBSRC
科研经费：CRISP项目总经费500万英镑，阿伯丁大学250万英镑
参与单位: 英国阿伯丁大学、英国帝国理工大学、英国埃克塞特大学
本人职责：承担基于模块化组合方式的生化系统压力反应路径建模研究
人才培养计划与奖项 Trainings & Awards：
2014年，广东省第八批“千百十人才培养工程”培养对象，校级；
2014年，暨南大学第二批优秀青年教师支持计划培养对象，校级；
2015年，暨南大学第六届本科课程全英语教学竞赛，优秀奖
2014年，暨南大学第二届本科课程新任教师教学竞赛，一等奖
2014年，暨南大学“暨南梦?我的梦”青年教工演讲比赛，优秀奖


研究论文
[1] D. Zhang, Y. Zhang, Z. Wu, and H. Du. Rank-Constrained Beamforming for MIMO Cognitive Interference Channel. Mobile Information Systems, Volume 2016 (2016) , 11 pages, Article ID **, http://dx.doi.org/10.1155/2016/** [SCI, EI]
[2] Z. Wu, W. Pang, and G. M. Coghill. An integrated qualitative and quantitative biochemical model learning framework using evolutionary strategy and simulated annealing. Cognitive Computation, December 2015, Volume 7, Issue 6, pp 637–651, DOI:10.1007/s12559-015-9328-x. (2015) [SCI, EI]
[3] Z. Wu, W. Pang, and G. M. Coghill. An integrative top-down and bottom-up qualitative model construction framework for exploration of biochemical systems. Soft Computing, 2015, 19:1595–1610, DOI 10.1007/s00500-014-1467-6. (2015) [SCI, EI]
[4] S. Rausanu, C. Grosan, Z. Wu, O. Parvu, R. Stoica, D. Gilbert. Computational models for inferring biochemical networks. Neural Computing and Applications, February 2015, Volume 26, Issue 2, pp 299-311, DOI: 10.1007/s00521-014-1617-x. (2015) (First online: 12 June 2014) [SCI, EI]
[5] Z. Wu, W. Pang, and G. M. Coghill. Stepwise modelling of biochemical pathways based on qualitative model learning. In Y. Jin and S. A. Thomas (eds), Proceeding of the 13th UK Workshop on Computational Intelligence. Computational Intelligence (UKCI 2013), 2013 13th UK Workshop on, Surrey, UK, 9-11 September. IEEE Xplore, pp. 31--37, IEEE Catalog Number CFP1348L-ART, ISBN 978-1-4799-1568-2. (2013) [EI]
[6] Z. Wu, C. Grosan, and D. Gilbert. Empirical study of computational intelligence strategies for biochemical systems modelling. The 6th International Workshop on Nature Inspired Cooperative Strategies for Optimization (NICSO 2013), 2-4, September, 2013, Canterbury, UK. In series of Studies in Computational Intelligence, DOI: 10.1007/978-3-319-01692-4_19, Springer, Volume 512, 2014, pp 245-260. (2013)
[7] S. Rausanu, C. Grosan, Z. Wu, O. Parvu and D. Gilbert. Evolving biochemical systems. IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC 2013), pp.1602-1609, DOI: 10.1109/CEC.2013.**. (2013) [EI]
[8] Z. Wu, S. Yang, and D. Gilbert. A Hybrid Approach to Piece-wise Modelling Biochemical Systems. In Proceedings of the 12th International Conference on Parallel Problem Solving From Nature (PPSN2012), Part I, LNCS 7491, pp. 519-528. Springer, Heidelberg. (2012) [EI]
[9] Z. Wu, Q. Gao, and D. Gilbert. Target driven biochemical network reconstruction based on petri nets and simulated annealing. In Proceedings of the 8th International Conference on Computational Methods in Systems Biology (CMSB2010), pp. 33-42, ACM, New York. (2010) [EI]