黄定江

2002.9-2007.7 大连理工大学 计算数学博士

2007年于大连理工大学获计算数学博士学位后赴华东理工大学任教，之后于2017年7月加入华东师范大学数据科学与工程学院。

2008-2012和2015-2016年分别在复旦大学计算机学院、新加坡南洋理工大学计算机工程学院和美国加州大学圣克鲁兹分校计算机系从事博士后和访问研究。

黄定江，华东师范大学数据科学与工程学院教授、博士生导师，华东师范大学-深其深科技工业数据和边缘智能联合实验室主任。曾任职华东理工大学、复旦大学和新加坡南洋理工大学，并担任美国加州大学圣克鲁兹分校计算机系访问教授。

主要从事人工智能与机器学习、数据科学、边缘计算的基础理论及其在能源电力、高端制造、政府治理和金融科技等跨领域的大数据解析和应用研究等。先后主持承担国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金-广东省政府联合基金重点项目、科技部国家重点基础发展规划“973”项目子课题等多个科研项目。以第一作者身份在国内外顶级人工智能会议和期刊发表论文五十多篇，申请获得专利和软著多项，著有面向数据科学与大数据技术和人工智能专业的核心数学基础教材——数据科学与工程数学基础。曾获国家级教学成果二等奖。担任NIPS, WWW，IJCAI，ACM MM等20多个国际人工智能会议或期刊的程序委员或评审人。

1. 担任NIPS, KDD, WWW, IJCAI, ACM MM, Machine Learning Journal, Journal of Artificial Intelligence Research，ACM TIST等20多个国际会议或期刊的程序委员或评审人。

2. 中国计算机学会、ACM/IEEE Member

3. 中国计算机学会数字金融分会执行委员

围绕机器学习、计算机视觉和新一代数据智能计算系统开展研究，包括边缘智能计算、可解释人工智能、生成式人工智能

（大模型轻量和多模态融合），服务于能源电力、智能制造、金融科技、政府治理和智能教育等跨领域的工业数据解析和应用研究等。

For Potential Students

我们正在进行三部分前沿基础和落地研究：

（1）基础模型与系统：面向工业互联端-边-云一体化的嵌入式边缘智能计算系统、可解释性人工智能系统、大模型系统的原型系统研发等基础性研究，以满足快速增长的工业边缘视觉计算、感知数据融合分析和就地智能训练推理的需求，突破算力和模型

的瓶颈。

（2）能源数字科技：面向能源电力生产运维全流程提供跨域数据驱动的人工智能和数据分析模型以及智能分析与控制系统，服务于我国新型电力系统建设和能源电力数字化转型。

（2）数据驱动的金融科技研究，包括：基于隐私计算的可信共享智能（多方安全计算和联邦学习）技术及系统研究，金融感知

数据、文本数据、时序数据和图数据的分析技术和智能计算原型系统研究，以解决金融替代数据的所有权和使用权分离，满足银行信贷风控、保险科技、智能投顾等的业务需求，助力可信、智能的普惠金融。

如果你热爱底层的系统探索和上层的应用算法研究，具备坚韧不拔和克服困难的勇气，你是计算机、数学、软件工程、数据科学、EE等专业背景，准备申请攻读硕/博学位，并且愿意选择我作为您攻读学位期间的导师，与我一起从事研究工作，请邮件与我预约交流！非常欢迎你的到来！

1、国家一流本课程：数据科学与工程数学基础，本科生，秋季学期，2017年至今。

2、数据科学与工程理论基础，研究生，秋季学期，2017年至今。

3、深度学习，研究生，秋季学期。

参考教材：黄定江，数据科学与工程数学基础，华东师范大学出版社，预计2024年中出版。

（基于该教材的同名在线课程请参考超星泛雅http://mooc1.chaoxing.com/course/208843967.html

或融优学堂https://www.livedu.com.cn/ispace4.0/moocxjkc/toKcView.do?kcid=9AE71F2C679BC934E0501B0ADF4F299C）

在研纵向项目

1、基于组合结构和先验知识的流数据在线机器学习理论与方法研究，国家自然科学基金面上项目（2021.1-2024.12）

2、深度学习支持的政府治理大数据分析与预测关键技术研究，国家自然科学基金联合基金重点项目（2018.1-2021.12）

负责校企项目

1、华东师范大学-深其深科技工业数据与边缘智能联合实验室（2023.9-2026.8）

近年来以第一作者身份在国内外重要学术会议和期刊如ICLR,IJCAI,TIST,TKDE,JDE等发表论文50余篇，出版教材一部。

Book：

黄定江，数据科学与工程数学基础，华东师范大学出版社，预计2024年中出版。

Selected Publication：

       —Zhijian Wu; Jun Li; Dingjiang Huang ; Separable Modulation Network for Efficient Image Super-Resolution, The 31st ACM International Conference on Multimedia(MM '23), 1-8.

       —Zhijian Wu; Wenhui Liu; Jun Li; Chang Xu; Dingjiang Huang ; SFHN: Spatial-Frequency Domain Hybrid Network for Image Super-Resolution, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2023, 33(11): 6459-6473.

       —Peng Zhu; Dawei Cheng; Fangzhou Yang; Yifeng Luo; Dingjiang Huang; Weining Qian; Aoying Zhou ; Improving Chinese Named Entity Recognition by Large-Scale Syntactic Dependency Graph, IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 2022, 30: 979-991.

        —Yibin Shen; Cheqing Jin; Jiaxun Hua; Dingjiang Huang ; TTPNet: A Neural Network for Travel Time Prediction Based on Tensor Decomposition and Graph Embedding, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2022, 34(9): 4514-4526.

        — Ningyuan Zheng, Yifan Jiang, Dingjiang Huang. StrokeNet: A Neural Painting Environment. The International Conference on Learning Representations (ICLR2019), 1-12.

— Dingjiang Huang, Shunchang Yu, Bin Li, Steven Hoi and Shuigeng Zhou.Combination Forecasting Reversion Strategy for Online Portfolio SelectionACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 2018, 9(5) ,58:1-27.

— Bin Li, Jialei Wang,Dingjiang Huang, Steven Hoi. Transaction Costs Optimization for Online Portfolio Selection. Quantitative Finance, 2017, 17(8): 1-14.

— Dingjiang Huang, Junlong Zhou, Bin Li, Steven Hoi and Shuigeng Zhou.Robust Median Reversion Strategy for On-Line Portfolio Selection.IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2016, 28(9): 2480-2493.

— Dingjiang Huang, Yan Zhu, Bin Li, Shuigeng Zhou and Steven Hoi.Semi-Universal Portfolio with Transaction Costs.Proceedings of the Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI2015), 178-184, 2015.

— Dingjiang Huang, Junlong Zhou, Bin Li, Steven Hoi and Shuigeng Zhou.Robust Mean Reversion Strategy for Online Portfolio Selection.Proceedings of the Twenty-Third International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI2013),2006-2012, 2013.

— Dingjiang Huang, Nataliya M. Ivanova,Algorithmic framework for group analysis of differential equations and its application to generalized Zakharov-Kuznetsov equations,J. Differential Equations,2016, 260: 2354-2382.

— Dingjiang Huang, Shuigeng Zhou.Group-theoretical analysis of variable coefficient nonlinear telegraph  equations.Acta Appl Math,2012, 117:135–183.

— Dingjiang Huang, Qinmin Yang and Shuigeng Zhou,Group properties and invariant solutions of a sixth-order thin film equation in viscous fluid.J. Math. Phys.2013, 54: 013510(1-12).

— Dingjiang Huang, Shuigeng Zhou.Group Properties of Generalized Quasi-linear Wave Equations,J. Math. Anal. Appl, 2010, 366: 460-472.

— Dingjiang Huang and Nataliya M.Ivanova. Group analysis and exact solutions of a class of variable coefficient nonlinear telegraph equations. J. Math. Phys.,2007, 48: 073507. (23 pages). 

1. 2023年 国家级教学成果二等奖

2. 2021年 上海市优秀教学成果一等奖