陈龙庭 学位：工学博士学位
所在单位：机电工程学院


入职时间：2021-07-05
所在单位：机电工程学院
学历：博士研究生毕业
办公地点：中南大学新校区中铝科技大楼A215办公室
性别：男
联系方式：**
学位：工学博士学位
在职信息：在职
毕业院校：西安交通大学



教育经历
[1].2010.9-2014.7
电子科技大学 |  机械制造及其自动化 |  大学本科毕业 |  学士
[2].2014.9-2021.6
西安交通大学 |  机械工程 |  博士研究生毕业 |  博士

工作经历
[1].2021.7-至今
中南大学 | 机电工程学院 | 讲师


个人简介
中南大学机电工程学院讲师，研究方向包括：1）智能信息处理与故障诊断，瞄向智能制造和工业大数据背景下的大型机械的故障特征提取与性能劣化评估；2）工业缺陷检测，以深度学习（Deep learning）为核心，以工业中常见的铝材、布匹等为对象，实现其相关瑕疵和缺陷的类型辨识及位置定位；3）生物电信号处理，主要包括基于时间序列和图像分类融合的心电智能诊断技术研究与多导联脑电分类识别算法研究；4）人工智能辅助医疗诊断，主要以机器学习及深度学习为技术手段，开展病理切片等相关影像学分析与智能辨识研究。目前，在唐进元教授科研团队从事科学研究与教育教学工作。

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陈龙庭 学位：工学博士学位
所在单位：机电工程学院


入职时间：2021-07-05
所在单位：机电工程学院
学历：博士研究生毕业
办公地点：中南大学新校区中铝科技大楼A215办公室
性别：男
联系方式：**
学位：工学博士学位
在职信息：在职
毕业院校：西安交通大学

论文成果
[1]Health indicator construction of machinery based on end-to-end trainable convolution recurrent neural networks: Journal of Manufacturing Systems
[2]Detection of weak transient signals based on unsupervised learning for bearing fault diagnosis: Neurocomputing
[3]Learning Deep Representation for Fault Detection of Wind Turbines with Approach of Imbalanced SCADA Data: Measurement
[4]Learning Deep Representation for Blades Icing Fault Detection of Wind Turbines: 2018 PHM
[5]Transfer Learning for Electrocardiogram Classification under Small Dataset: 2019 MICCAI workshop
[6]Steady-State Motion Visual Evoked Potential (SSMVEP) Enhancement Method Based on Time-Frequency Image Fusion: Computational Intelligence and Neuroscience

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个人简介
中南大学机电工程学院讲师，研究方向包括：1）智能信息处理与故障诊断，瞄向智能制造和工业大数据背景下的大型机械的故障特征提取与性能劣化评估；2）工业缺陷检测，以深度学习（Deep learning）为核心，以工业中常见的铝材、布匹等为对象，实现其相关瑕疵和缺陷的类型辨识及位置定位；3）生物电信号处理，主要包括基于时间序列和图像分类融合的心电智能诊断技术研究与多导联脑电分类识别算法研究；4）人工智能辅助医疗诊断，主要以机器学习及深度学习为技术手段，开展病理切片等相关影像学分析与智能辨识研究。目前，在唐进元教授科研团队从事科学研究与教育教学工作。

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科研项目

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中南大学机电工程学院讲师，研究方向包括：1）智能信息处理与故障诊断，瞄向智能制造和工业大数据背景下的大型机械的故障特征提取与性能劣化评估；2）工业缺陷检测，以深度学习（Deep learning）为核心，以工业中常见的铝材、布匹等为对象，实现其相关瑕疵和缺陷的类型辨识及位置定位；3）生物电信号处理，主要包括基于时间序列和图像分类融合的心电智能诊断技术研究与多导联脑电分类识别算法研究；4）人工智能辅助医疗诊断，主要以机器学习及深度学习为技术手段，开展病理切片等相关影像学分析与智能辨识研究。目前，在唐进元教授科研团队从事科学研究与教育教学工作。

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入职时间：2021-07-05
所在单位：机电工程学院
学历：博士研究生毕业
办公地点：中南大学新校区中铝科技大楼A215办公室
性别：男
联系方式：**
学位：工学博士学位
在职信息：在职
毕业院校：西安交通大学

著作成果

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中南大学机电工程学院讲师，研究方向包括：1）智能信息处理与故障诊断，瞄向智能制造和工业大数据背景下的大型机械的故障特征提取与性能劣化评估；2）工业缺陷检测，以深度学习（Deep learning）为核心，以工业中常见的铝材、布匹等为对象，实现其相关瑕疵和缺陷的类型辨识及位置定位；3）生物电信号处理，主要包括基于时间序列和图像分类融合的心电智能诊断技术研究与多导联脑电分类识别算法研究；4）人工智能辅助医疗诊断，主要以机器学习及深度学习为技术手段，开展病理切片等相关影像学分析与智能辨识研究。目前，在唐进元教授科研团队从事科学研究与教育教学工作。

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学位：工学博士学位
在职信息：在职
毕业院校：西安交通大学

专利成果

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中南大学机电工程学院讲师，研究方向包括：1）智能信息处理与故障诊断，瞄向智能制造和工业大数据背景下的大型机械的故障特征提取与性能劣化评估；2）工业缺陷检测，以深度学习（Deep learning）为核心，以工业中常见的铝材、布匹等为对象，实现其相关瑕疵和缺陷的类型辨识及位置定位；3）生物电信号处理，主要包括基于时间序列和图像分类融合的心电智能诊断技术研究与多导联脑电分类识别算法研究；4）人工智能辅助医疗诊断，主要以机器学习及深度学习为技术手段，开展病理切片等相关影像学分析与智能辨识研究。目前，在唐进元教授科研团队从事科学研究与教育教学工作。

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所在单位：机电工程学院
学历：博士研究生毕业
办公地点：中南大学新校区中铝科技大楼A215办公室
性别：男
联系方式：**
学位：工学博士学位
在职信息：在职
毕业院校：西安交通大学

教学成果

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个人简介
中南大学机电工程学院讲师，研究方向包括：1）智能信息处理与故障诊断，瞄向智能制造和工业大数据背景下的大型机械的故障特征提取与性能劣化评估；2）工业缺陷检测，以深度学习（Deep learning）为核心，以工业中常见的铝材、布匹等为对象，实现其相关瑕疵和缺陷的类型辨识及位置定位；3）生物电信号处理，主要包括基于时间序列和图像分类融合的心电智能诊断技术研究与多导联脑电分类识别算法研究；4）人工智能辅助医疗诊断，主要以机器学习及深度学习为技术手段，开展病理切片等相关影像学分析与智能辨识研究。目前，在唐进元教授科研团队从事科学研究与教育教学工作。

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陈龙庭 学位：工学博士学位
所在单位：机电工程学院


入职时间：2021-07-05
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获奖信息
[1]2013届亚太地区大学生机器人竞赛ABU ROBOCON国内赛冠军|2013
[2]2017百度大数据智能算法赛亚军|2017
[3]阿里巴巴工业制造大数据竞赛-铝材瑕疵缺陷智能检测算法赛亚军|2018
[4]2019首届心电智能诊断大赛全球总决赛二等奖|2019
[5]2020世界机器人大赛-BCI脑控机器人大赛三等奖|2020
[6]2017中国大数据人工智能辅助医疗诊断-胃癌病理切片智能识别三等奖|2017
[7]Fashion AI 全球挑战赛-服饰关键点智能定位第5/2322名|2018
[8]阿里巴巴视觉计算辅助良品检测-布匹缺陷智能检测算法赛第5/2403名|2018

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中南大学机电工程学院讲师，研究方向包括：1）智能信息处理与故障诊断，瞄向智能制造和工业大数据背景下的大型机械的故障特征提取与性能劣化评估；2）工业缺陷检测，以深度学习（Deep learning）为核心，以工业中常见的铝材、布匹等为对象，实现其相关瑕疵和缺陷的类型辨识及位置定位；3）生物电信号处理，主要包括基于时间序列和图像分类融合的心电智能诊断技术研究与多导联脑电分类识别算法研究；4）人工智能辅助医疗诊断，主要以机器学习及深度学习为技术手段，开展病理切片等相关影像学分析与智能辨识研究。目前，在唐进元教授科研团队从事科学研究与教育教学工作。

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