个人简介
周颖杰，四川大学计算学院副教授/博士生导师，四川省“优秀物联网教师”，四川大学“好未来优秀学者”，IEEE通信学会大数据技术委员会选举委员，CCF YOCSEF成都学术委员会AC委员。博士毕业于电子科技大学，曾在美国哥伦比亚大学、美国贝尔实验室总部做访问学者；2020年破格增列为硕士生导师，2022年破格增列为博士生导师。周颖杰博士长期从事数据智能分析、网络与智能系统等领域相关前沿研究，已在相关领域国内外高质量期刊和会议发表论文40余篇。其中，作为第一作者或通信作者发表SCI收录期刊论文18篇、国际会议论文9篇；发表中科院一区二区期刊论文14篇，包括作为第一作者或通信作者的中科院一区IEEE Trans系列刊物长文6篇、影响因子10以上的领域权威期刊长文4篇。近5年，所发表论文谷歌引用超过400次。研究成果申请国家发明专利14项，其中9项已获授权。曾获IEEE成都分会杰出学生论文奖（2010）、四川大学“青年骨干教师奖”(2014)、四川大学“好未来优秀学者奖”（2020，全校近40个学院共53名）、四川大学“拔尖创新人才培养优秀指导教师”奖（2020）、四川省优秀物联网教师（2021，全校共1名）、世界500强企业“优秀结题技术合作奖”（2021，国内首次获得该部门此荣誉的高校教师）、PRML 2022最佳论文奖等；与哥伦比亚大学的合作研究被麻省理工学院的著名技术评论杂志MIT Technology Review详细报导，并被澳大利亚国家广播公司科学栏目、四川大学校报等采访（2014）。
近年来，周颖杰博士作为项目负责人主持各类科研项目10项，包括国家自然科学基金面上项目1项、国家自然科学基金青年项目1项、世界500强企业高水平合作研究项目3项；作为主研参与了包括国家自然科学基金重大研究计划、国家863计划、国家科技重大专项等在内的多项重大项目。周颖杰博士实验室与美国哥伦比亚大学、澳大利亚阿德莱德大学、新加坡科技研究局（A*STAR）、浙江大学、电子科技大学、香港城市大学等国内外一流大学/科研机构有着长期合作。
周颖杰博士受邀担任了CCF 推荐C类会议IEEE HPCC 2022程序委员会副主席(Program Vice-Chair，第24届)、领域旗舰会议IEEE BMSB 2021本地组委会主席(Local Arrangement Chair，第16届)、国际会议ICPCSEE 2022程序委员会共同主席(Program Co-Chair，第8届)、国际会议EAI MONAMI 2021宣传主席(Publicity and Social Media Chair，第11届)；担任IEEE ICC、IEEE Globlecom、IEEE ITSC、IEEE HPCC、IEEE MSN、IEEE VTC、IEEE ISPA等国际知名会议技术委员会成员(TPC Member) 近20次；长期担任IEEE TNNLS、IEEE TSG、IEEE TNSE、IEEE IoTJ、Information Fusion、Applied Energy、IEEE INFOCOM、电子学报等10余种中科院1区期刊/CCF-A类会议/中文一级学报的审稿人；国家“111计划” 创新引智基地核心成员（1 of 10）、网络与信息安全四川省青年科技创新研究团队骨干成员（1 of 5）、IEEE通信学会大数据技术委员会选举委员；IEEE 通信学会智能电网通信技术委员会委员；CCF YOCSEF 成都分会学术委员会AC委员、IEEE会员、CCF会员、CSIG会员。
周颖杰博士共同指导硕士生曾获美国哥伦比亚大学电子工程系Master of Science Award of Excellence；所指导物联网专业本科生曾以第一作者身份在CCF C类会议发表论文（2020年，https://cs.scu.edu.cn/info/1066/10052.htm）；所指导研究生在读期间多次在中科院一区期刊发表论文（2021、2022），毕业去向均为华为（包括获得2021年该公司某部门西南地区的唯一sp offer）、海康威视、VIVO等头部企业的数据分析/算法部门或继续攻博。
实验室研究工作“聚焦学术前沿，面向重大需求，解决实际问题”。欢迎有志于科研的优秀本科生、研究生加入！
近三年主持的主要科研项目：
1. 国家自然科学基金面上项目，基于异质信息图的大规模网络异常事件识别关键技术研究，2022-2025，主持
2. 国家自然科学基金青年项目，基于网络流行为特征分析的大型组织机构隐蔽异常事件挖掘，2019-2021，主持
3. 世界500强企业合作研究项目，异常检测轻量化模型智能构建，2021-2022，主持
4. 世界500强企业合作研究项目，网络结构化数据异常检测，2020-2021，主持
5. 世界500强企业合作研究项目，云数据流量异常检测，2018-2019，主持
6. 四川省濒危野生动物保护生物学重点实验室开放课题，大熊猫产前行为视频智能分析技术研究，2021-2022，共同主持
7. 四川大学计算机学院软件学院人工智能“卡脖子”技术研究项目，基于异质信息图的云服务异常访问行为发现，2021-2022，主持
8. 四川大学计算机学院征集新型冠状病毒应急项目，面向新型冠状病毒防控的医用资源优化分配研究，2020-2021，主持
教学工作及学生培养：
l 承担本科课程《海量数据处理与智能决策》、《网络工程》、《网络工程课程设计》
l 承担研究生课程《智能信息处理基础与前沿》
l “基础学科拔尖学生培养试验计划”（简称“珠峰计划”）导师
l “中学生科技创新后备人才培养计划”（简称“中学生英才计划”）导师
l 四川大学软件学院创新班导师
l 大学生创新创业大赛/项目指导教师
l 2020年度四川省优秀物联网教师
l 2019年四川大学拔尖创新人才培养优秀指导教师
l 2018年四川大学计算机学院课堂教学互动教案设计比赛三等奖
l 2018年四川大学“非标准答案考试”命题优秀奖
l 2017年教改论文“非标准化答案与开放性学习”入选《变革学业评价激发创造思维‒‒2017年四川大学非标准答案考试论文及试题集》
l 2015年四川大学“非标准答案考试”命题优秀奖
l 2015年四川大学“大学生课外科技实践活动优秀指导教师”
l 2013年，共同指导硕士生获美国哥伦比亚大学电子工程系Master of Science Award of Excellence
l 指导本科生以第一作者身份在CCF C类会议发表论文（2020）
l 指导本科生以第一作者身份在中科院二区期刊发表论文（2021）
l 指导本科生参加专业创新创业比赛获国家级奖励2次、校级奖励2次，所指导多位本科生被评为川大优秀本科毕业生
l 所指导多位研究生在读期间在中科院一区期刊发表论文（2021、2022）
招生说明
(1) 课题组希望招收有志于科学研究、技术研发的同学。2023年入学硕士生拟招生方向主要为数据智能分析、异常检测与预测、视频/图像内容理解等；2023年入学博士生拟招生方向主要为异常检测、时间序列深度表征，以及医疗AI（与华西公卫、川大高分子联合指导）。
(2) 希望申请者具有坚实的专业基础(数学,英语,编程)和优秀的综合素质(自我驱动,求知探索,精益求精,善于合作)；优先考虑计算机、软件工程、通信、电子工程、自动化专业同学。
(3) 我会一对一指导课题组每一位学生，针对学生特点设计不同的目标并协助其制定个性化培养方案；课题组提供良好的工作条件和充足的经费保障，鼓励并资助学生积极参与国内外学术交流；注重科学思维方式的训练，注重人文关怀，帮助学生实现人生价值。
(4) 课题组已与香港城市大学合作导师建立长期联系，特别优秀学生将与该校讲席教授共同指导。
(5) 欢迎对上述研究方向有浓厚兴趣且具有较强动手能力、较好英文水平（阅读科研论文和写作都需要较好的英文水平）和上进心的同学报考本课题组研究生！请附简历和相关专业支撑材料，如成绩单、对我课题组相关方向近三年所发表某篇论文的阅读报告（阐述自己的理解和思考，不超过一页）、所发表论文/毕业论文等，邮件直接联系我。
近期论文
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[1] F. Qian, Y. Wang, B. Zheng, Z. Liu, Y. Zhou* and G. Hu. Multidimensional Seismic Data Denoising Using Framelet-Based Order-p Tensor Deep Learning, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022. (中科院一区期刊，影响因子: 8.125)
[2] H. Guo, R. Shi, Y. Deng, Q. Chen and Y. Zhou*. Reliable Navigation Learning in Stochastic Transportation Networks with Uncertain Topology, International Conference on Pattern Recognition and Machine Learning (PRML 2022), Chengdu, China, 2022. (Best Paper Award)
[3] F. Qian, Z. Liu, Y. Wang, Y. Zhou*, and G. Hu. Ground Truth-Free 3-D Seismic Random Noise Attenuation via Deep Tensor Convolutional Neural Networks in the Time-Frequency Domain, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022. (中科院一区期刊，影响因子: 8.125)
[4] Y. Zhou, X. Song, Y. Zhang, F. Liu, C. Zhu and L. Liu. Feature Encoding with AutoEncoders for Weakly-supervised Anomaly Detection, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022, 33(6): 2454-2465. (中科院一区期刊，影响因子: 14.255)
[5] J. Liu#, X. Song#, Y. Zhou*, X. Peng, Y. Zhang, P. Liu, D. Wu and C. Zhu, Deep Anomaly Detection in Packet Payload, Neurocomputing, 2022, 485: 205-218. (中科院二区期刊, 影响因子: 5.779, 一作为所指导本科生)
[6] Y. Zhang, F. Hong, Y. Wang, Z. Liu, Y. Zhou, Z. Chang, G. Chen. Edge Intelligence for Plug-in Electrical Vehicle Charging Service, IEEE Network, 2021, 35(3): 81-87. (中科院一区期刊，影响因子: 10.294)
[7] Z. Zeng, W. Zhao, P. Qian, Y. Zhou*, Z. Zhao, C. Chen, C. Guan. Robust Traffic Prediction From Spatial–Temporal Data Based on Conditional Distribution Learning, IEEE Transactions on Cybernetics, 2021. (中科院一区期刊，影响因子: 19.118)
[8] Y. Zhang, Y. Zhou*, C. Jiang, Y. Wang, R. Zhang and G. Chen, Plug-in Electric Vehicle Charging with Multiple Charging Options: A Systematic Analysis of Service Providers’ Pricing Strategies, IEEE Transactions on Smart Grid, 2021, 12(1): 524-537. (中科院一区期刊，影响因子: 10.275)
[9] Y. Deng, Y. Zhou* and Z. Zhang, Short-Long Correlation Based Graph Neural Networks for Residential Load Forecasting, International Conference on Neural Information Processing (ICONIP 2021), Virtual, 2021. (CCF C类会议)
[10] J. Wu, J. Li, Y. Wang, Y. Zhang and Y. Zhou*, Optimal Defense Strategy against Evasion Attacks, International Conference on Mobility, Sensing and Networking (IEEE MSN 2020), Tokyo, Japan, 2020. (CCF C类会议, 一作为所指导本科生)
[11] P. Liu, Y. Zhou, D. Peng and D. Wu, Global-Attention-Based Neural Networks for Vision Language Intelligence, IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2021, 8(7): 1243-1252. (中科院一区期刊，影响因子: 7.847)
[12] Y. Hong, Y. Zhou*, Q. Li, W. Xu and X. Zheng, A Deep Learning Method for Short-Term Residential Load Forecasting in Smart Grid, IEEE Access, 2020, 8, 55785-55797.
[13] J. Liu, W. Zhao, Y. Hong, S. Gao, X. Huang and Y. Zhou*, Learning Features of Brain Network for Anomaly Detection, IEEE Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS), 2020. (CCF A类会议WKSHPS,一作为所指导本科生)
[14] Y. Zhang, Y. Zhou*, Z. Liu, B. Barua and D. H. N. Nguyen, Toward Efficient Network Resource Sharing: From One-Sided Market to Two-Sided Market, IEEE Wireless Communications, 2020, 27(2): 141-147. (中科院一区期刊，影响因子: 12.777)
[15] L. Deng, W. Xu, W. Liang, J. Peng, Y. Zhou, L. Duan, S. K. Das. Approximation Algorithms for the Min-Max Cycle Cover Problem With Neighborhoods, IEEE/ACM Transactions on Networking, 2020, 28(4):1845-1858. (中科院二区期刊，影响因子: 3.796)
[16] Y. Zhou, Z. Yue, Q. Liu, W. Wang. Social Reinforcement Inducing Discontinuous Spreading in Complex Networks, EuroPhysics Letters (EPL), 2020, 128: 68002(p1-p7).
[17] Y. Liang, W. Xu, W. Liang, J. Peng, X. Jia, Y. Zhou, L. Duan. Nonredundant Information Collection in Rescue Applications via an Energy-Constrained UAV, IEEE Internet of Things Journal, 2019, 6(2):2945-2958. (中科院一区期刊，影响因子: 10.238)
[18] Q. Liu, Y. Zhou*, Z. Yue, B. Barua and Y. Zhang, Optimal Pricing Strategy for Residential Electricity Usage in Smart Grid, IEEE International Conference on Communications, Control, and Computing Technologies for Smart Grids (IEEE SmartGridComm 2019), Beijing, China, 2019. (智能电网领域顶级会议)
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[20] Y. Xue, P. Zhou, S. Mao, D. Wu, Y. Zhou*. Pure-Exploration Bandits for Channel Probing in Mission-Critical Wireless Communications, IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2018, 67(11): 10995-11007. (中科院二区期刊，影响因子: 6.239)
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