郑庆华
中国工程院院士，同济大学党委书记，人工智能领域专家
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郑庆华
中国工程院院士，同济大学党委书记，人工智能领域专家
个人履历：
郑庆华：男，1969年1月出生，浙江嵊州人，人工智能领域专家，中国工程院院士，同济大学党委书记，教授、博士生导师，中国计算机学会会士，中国人工智能学会会士，智能网络与网络安全教育部重点实验室主任，教育部科技委学部委员，教育部大学计算机教学指导委员会主任，国家杰出青年基金获得者，国家自然科学基金创新群体负责人。曾任西安交通大学党委常委、副校长，西安交通大学常务副校长（正局级）。2023年2月任同济大学校长（副部长级）、党委副书记，2025年4月，任同济大学党委书记。郑庆华长期从事大数据知识工程领域的科学研究。主导的国家级研究项目超过40项，包括国家自然科学基金会、863计划、国家杰出青年科学基金等重大、战略级的项目，其中很多是教育大数据、税务大数据等响应国家建设需要而推动的项目。在IEEE TPAMI、TKDE、IJCAI等发表论文180余篇。成果荣获国家科技进步二等奖3项、国家教学成果一等奖1项、二等奖2项、省部级一等奖5项，获2022年度何梁何利基金“科学与技术进步奖”，中国自动化学会科技进步特等奖，并先后获得中国科协“求是”杰出青年奖、中国青年科技奖、国务院政府特殊津贴专家、宝钢优秀教师特等奖、全国高等学校优秀骨干教师、全国信息产业科技创新先进工作者等荣誉。
课题代表：
（1）国家科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目，混合增强在线教育关键技术与系统研究；
（2）国家自然科学基金创新研究群体项目，多模态碎片化知识挖掘、融合与应用；
（3）国家自然科学基金重点项目，在线教育跨媒体智能问答的可解释推理方法研究；
（4）国家自然科学基金重点项目——碎片化知识聚合方法研究；
（5）教育部创新团队——大数据多模态碎片化知识的挖掘、融合与应用（滚动支持）；
（6）国家重点研发计划“云计算与大数据”重点专项课题——碎片化知识拓扑融合；
（7）国家自然科学基金重大研究计划重点项目——多维在线跨语言Calling Network建模及其在可信国家电子税务软件中的实证应用；
（8）国家自然科学基金重大研究计划集成项目课题——可信网络交易软件系统试验环境与示范应用；
（9）教育部创新团队——智能e-Learning系统理论与技术；
（10）国家杰出青年科学基金——下一代e-Learning系统的关键理论与技术。
论文代表：
SeqTrans: Automatic Vulnerability Fix Via Sequence to Sequence Learning，《Software Engineering, IEEE Trans. on (T-SE)》10.1109/TSE.2022.3156637；
A deep penetration network for sentence classification，《Inf. Fusion》10.2139/ssrn.4326602；
Improved prototypical network for active few-shot learning，《Pattern Recognition Letters》10.1016/j.patrec.2023.06.015；
A prediction model of student performance based on self-attention mechanism，《Knowledge and Information Systems》10.1007/s10115-022-01774-6；
Dual-channel graph contrastive learning for self-supervised graph-level representation learning，《Pattern Recognition: The Journal of the Pattern Recognition》10.1016/j.patcog.2023.109448；
Feature super-resolution based Facial Expression Recognition for multi-scale low-resolution images，《Knowledge-based systems》10.1016/j.knosys.2021.107678；
All-content text recognition method for financial ticket images，《Multimedia tools and applications》10.1007/s11042-022-12741-2；
A new self-supervised task on graphs: Geodesic distance prediction，《Information Sciences: An International Journal》10.1016/j.ins.2022.06.046；
Using K-core Decomposition on Class Dependency Networks to Improve Bug Prediction Model's Practical Performance，《IEEE Transactions on Software Engineering》10.1109/TSE.2019.2892959；
Knowledge forest: a novel model to organize knowledge fragments，《Sciece China. Information Sciences》10.1007/s11432-018-9940-0；
Data Fusion for Trust uation，《Information Fusion》10.1016/j.inffus.2021.05.007；
A Deep Multi-View Framework for Anomaly Detection on Attributed Networks，《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》10.1109/TKDE.2020.3015098；
Relation-based test case prioritization for regression testing，《Journal of Systems and Software》10.1016/j.jss.2020.110539；
TaxThemis: Interactive Mining and Exploration of Suspicious Tax Evasion Group，《IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics》10.1109/TVCG.2020.3030370；
A History and Theory of Textual Event Detection and Recognition，《IEEE Access》10.1109/ACCESS.2020.3034907。
著作代表：
《走进数字生态》，作者：郑庆华，国家行政学院出版社2022年12月出版；
《大数据知识工程》，作者：郑庆华、张玲玲、龚铁梁、刘欢，科学出版社2023年01月出版；
《知识森林：理论、方法与实践》，作者：郑庆华，科学出版社2021年01月出版.
讲座主题：
《人工智能何以改变未来——迈向人类智能与人工智能的共生生态》
《人工智能赋能创建未来教育新格局》
《人工智能赋能创新发展》
邀请老师演讲、授课请致电：19821197419 阎老师[微信同号]
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