东京热av

张俊

发布时间:2024-09-26浏览次数:

 

张 俊

高级工程师


研究领域:机器学习、生物信息、自然语言处理

电子邮件: zhangjun@ms.xjb.ac.cn

教育背景

1. 2008/09-2011/06,吉林大学软件东京热av ,软件工程硕士

2. 2002/09-2006/06,东京热av 教育科学东京热av ,教育学学士

工作简历

1. 2024/11-至今,中国科东京热av 新疆理化技术研究所    高级工程师   

2. 2018/12-2024/11,中国科东京热av 新疆理化技术研究所    工程师

3. 2011/12-2018/12,东京热av 信息管理中心    工程师

4. 2006/08-2011/12,东京热av 信息管理中心    助理工程师

主要荣誉

1. 主持和参与国家重点研发项目、自治区重大专项和重点研发、国家自然科学基金、中科院重点部署项目10余项

2. 发表学术论文10余篇

3. 获得软件著作权9项

4. 兼有第六届专家顾问团战略性新兴产业组秘书、昌吉州信息化专家、阿拉尔数字经济研究院理事

5. 参与自治区专家顾问团项目10余项并撰写决策建议10余篇(获得自治区领导批示的决策参考3份)

代表性文章

[1] X. Su Jun Zhang, et al., "Knowledge Graph Neural Network with Spatial-Aware Capsule for Drug-Drug Interaction Prediction," in IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, doi: 10.1109/JBHI.2024.3419015.

[2] Lun Hu, Menglong Zhang, Pengwei Hu, Jun Zhang, Chao Niu, Xueying Lu, Xiangrui Jiang, Yupeng Ma, Dual-channel hypergraph convolutional network for predicting herb–disease associations, Briefings in Bioinformatics, Volume 25, Issue 2, March 2024, bbae067.

[3] Xiaojuan Wang, Wen Yang, Yue Yang, Yizhou He, Jun Zhang, Lusheng Wang, and Lun Hu. "Ppisb: a novel network-based algorithm of predicting protein-protein interactions with mixed membership stochastic blockmodel." IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2023, 20(2): 1606-1612.

[4] Y. Yang Jun Zhang, et al., "Fuzzy-based Deep Attributed Graph Clustering," in IEEE Transactions on Fuzzy Systems, doi: 10.1109/TFUZZ.2023.3338565.

[5] Li DX, Zhou P, Zhao BW, Su XR, Li GD, Zhang J, Hu PW, Hu L. Biocaiv: an integrative webserver for motif-based clustering analysis and interactive visualization of biological networks. BMC Bioinformatics. 2023 Nov 29;24(1):451. doi: 10.1186/s12859-023-05574-9. PMID: 38030973; PMCID: PMC10685597.

[6] Jun Zhang, Jing Li, and Jinduo Zhang. 2014. Cluster-Controller: A High Performance and Reliable SDN Architecture. In Proceedings of the 2014 International Conference on Computer Network and Information Science (CNIS '14). IEEE Computer Society, USA, 36–39.

研究方向

机器学习、生物信息、自然语言处理