计算机应用技术

尤殿龙，博士，教授，燕山大学信息科学与工程学院软件工程系党支部书记；燕山大学康养产业技术研究院智能监护及诊疗数据研究团队负责人。中国计算机学会高级会员，美国ACM会员。美国路易斯安那大学、澳大利亚悉尼科技大学访问学者，燕山大学青年教学标兵，2023年度学院科研工作先进个人。在多项国家和省部级课题的支持下一直从事人工智能（AI）、机器视觉（CV）、流特征选择、因果推理、目标检测、推荐系统的研究和实践工作。专注于面向特殊群体的智能监护和诊疗大数据分析，包括智能行为识别和情绪识别、病理特征挖掘和因果发现等。致力于推动机器视觉、人工智能和大数据分析技术服务智慧养老和康养监护。研究内容包括：（1）智能监护平台研究。包括：①基于骨架和RGB图像的行为识别，包括跌倒、求救、攻击、破坏等异常行为检测；②微表情识别和情绪分析，如专注、兴奋、平静、恐惧、痛苦、惊讶、厌恶、伤心、愤怒等；（2）诊疗大数据分析。聚焦于日常体测数据、癌症、罕见病、糖尿病和老年痴呆等诊疗数据的特征挖掘、因果推断、病情预测等研究。主持国家基金项目1项、省部级项目2项，作为主要成员参与国家级项目4项。

在AI、CV、流特征选择、目标检测领域积累了丰富的成果，与合作者在《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering（TKDE）》、《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS)》、《Information Sciences》、《Knowledge-Based Systems》、《Future Generation Computer Systems 》《World Wide Web Journal》、《电子学报》、《计算机集成制造系统》、《International Journal of Computational Science and Engineering》以及数据挖掘、人工智能和推荐系统的国际会议上发表高水平科研论文40多篇，其中，SCI 30篇。获得河北省教学成果二等奖2项。TKDE、TNNLS、TKDD、Information Sciences、Knowledge-based System、Applied Intelligence、Neural Computing and Applications、《电子学报》、《计算机集成制造系统》等数据挖掘、人工智能、智能计算国内外知名期刊审稿人。

邮编 : 39a37f2ba251ad282e94c118eb282f29463b2f99b69d4a09f5647bd7e6386d2b613d55153b63db89557530248eb98a5477a74d04dcf34144e782b5d7cf463845d219aa8fd6312906b0b7f8cb97f2f04358d340eacf6898fac8c18554595187e60a728372292bb4a07cece1dbf91a174c90bc5ef8c5c921441bc2763687de340f

通讯/办公地址 : 26dbb335022adab3c0256275ccb2e2be5d548a40ad590e51a95cb5ed0ffff6efc2699ff8d28c6b8b311a5a5e6bf260eebc739567d7ab8e6ad1249a063da79b26af884b5e614038dcb15bd4c16b3b8190b7089ee5ff1f3b47b8a8a023ab4e7a4b8b2090b058965dc281f37d0c397b1bd0d47d8509e32331e717c01935f509f3c4

移动电话 : a786801fbe6ad6b36a296455818f572f075d62af9e15e61ec7d982bec372fb03472321e31be4ae44b5afed61bbc130b8722cadb516f9fdccb0ac6fbdb441b020e1e652aa17147970ce6955179ca4ce73f7a6b8286741f0bff065e86bcca8be999b6fbef5566ffab37d4bfa55fb8f8f4f728e0216676fc352a427c5a0b275cf1b

邮箱 : c4c8924415c4aa24849b5f2eb513e974c97bdb49bfe28a536282834795279e5fdcca882f73ce9212979ddb0149f85ee6c074db3e476fe5cee02d87109e036297399326d824e25dafe2fea45b78590e458eec7acb56cd837527587953aab053bfde05da3f76773f3abba5620ff670c960313e38f1ad2a0d67773af0a13f284708