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苗启广 教授 博士生导师 收藏 完善纠错
西安电子科技大学    计算机科学与技术学院
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第六届大数据学术会议征文 ICDIS2019CallforPapers 实验室新闻-动态-进展 [2019.3.27]应计算机科学与技术学院副院长、CCF西电学生分会督导主任苗启广教授邀请，西南科技大学计算机学院副院长吴亚东教授来我院进行交流访问，并为研究生作了题为“可视化让视觉分析触手可及”的学术报告。（New） [2018.12.09]CCF西电学生分会成立大会在我校顺利举行，苗启广教授受聘担任分会督导主任。（New） [2018.11.30]应苗启广教授邀请，日本静冈大学副教授DamonM.Chandler来我校访问并作了题为“OntheperceptionandmisperceptionofQualityAssessmentResearch”的学术报告。（New） [2018.10.14]由西安电子科技大学承办的第六届CCF大数据学术会议在陕西宾馆圆满结束！（New） [2018.09.21]苗启广教授代表西安电子科技大学计算机科学与技术学院成功申办2019年CCF嵌入式系统学术年会。（New） [2018.09.08]祝贺博士生刘如意于2018年9月8日顺利通过博士学位论文答辩！（New） [2018.09.08]应苗启广教授邀请，IEEETEVC主编、香港城市大学KayChenTAN教授来实验室交流访问，并做了题为“DifferentialEvolution-basedMethodsforNumericalOptimization”的主题报告。（New） [2018.05.31]祝贺张越等8名硕士研究生于2018年6月3日顺利通过硕士学位论文答辩!（New） [2018.05.19]苗启广教授作为localchair承办的IEEEFG2018于5月16日-19日在西安顺利召开。（New） [2018.05.04]苗启广教授带领的“计算机视觉与网络智能团队”在计算机学院会议室举行“三好三有”研究生导学团队挂牌仪式。校党委副书记杨银堂、研工部部长秦荣、研究生院奖助办科长霍学浩、计算机学院副院长王卫东等有关领导及团队师生40余人出席。（New） [2018.04.17]应苗启广教授邀请，悉尼大学副教授欧阳万里博士来我校访问，并做了题为“结构化深度模型及其在基于视觉的定位和识别中的应用”的报告。（New） [2017.12.10]由西电计算机学院和研究生院主办的“智见未来：大数据关键技术”学术研讨会在西电图书馆西裙楼三楼报告厅举行。苗启广教授主持了本次会议。 [2017.11.28]第二届“三好三有”研究生导学团队评审会在北校区阶梯教学楼112隆重举行,苗启广教授带领计算机视觉与网络智能团队的获得第二届“三好三有”研究生导学团队荣誉称号和“最佳人气奖”。 [2017.10.14]苗启广教授代表西安电子科技大学成功申办2018年第六届CCF大数据会议。 [2017.10.13]苗启广教授与博士生刘如意、李宇楠、葛道辉、赵佩佩、毛远宏，硕士生齐相达等一行七人前往天津参加2017中国计算机视觉大会（CCCV2017），苗启广教授应邀主持Oralsession:Detection&Classification，并在专题论坛：大规模视频场景下的手势识别上作题为"基于视频的大规模手势识别——分析与挑战"的报告，博士生刘如意在大会宣读论文ASemi-supervisedImageClassificationModelbasedonImprovedEnsembleProjectionAlgorithm。 [2017.09.26]应苗启广教授邀请，浙江大学李玺教授来实验室访问，并作主题报告。 [2017.07.21]热烈祝贺实验室李宇楠、石维康、徐昕、马振鑫同学组成的ASU团队在ChalearnLAP国际大规模手势识别竞赛中成功卫冕冠军！ [2017.07.08]苗启广教授应邀在清华大学学术交流中心作了题为《Large-scalegesturerecognitionbasedonC3Dconvolutionalnetworks》的学术报告。 [2017.06.16]“CCF走进高校活动”第513期在大连海洋大学举行,苗启广教授应邀作了题为《Large-scalegesturerecognitionbasedonC3Dconvolutionalnetworks》的学术报告。 更多新闻...... 书籍资源下载 《NewAdvancesinImageFusion》，2013.11.20，欢迎下载；（2013.11.20） BookChapter:Chapter7：ImageFusionbasedonShearlets,2013.11.20，欢迎下载；(2013.11.20) 关于研究生招生的信息 1.2020年将结合在研的核高基重大专项、国家重点研发计划、国家自然科学基金、国防预研项目、教育部新世纪优秀人才支持计划项目等课题，招收博士研究生1-2名；学术和专业学位硕士研究生7-8名左右。 2.要求英语基础较好，英语过六级，具有良好的听说读写能力； 3.博士生要求具有较好的数学基础； 4.获得过ACM竞赛省级以上奖励、承担过国家大学生创新计划项目、做过具体的较大的自主选题的软件项目的优秀的同学，优先考虑。 寄语：研究生阶段，是个人超越的阶段！ 自省：醒着，就抓紧时间工作！ 个人简介 苗启广，博士，教授，博士生导师，西安电子科技大学计算机科学与技术学院副院长，学院教授委员会主任；西安市大数据与视觉智能重点实验室主任；2012年入选“教育部新世纪优秀人才支持计划”。2013年12月-2014年7月受国家留学基金委资助在美国做高级研究学者；2005年12月获西安电子科技大学计算机应用技术博士学位，主要从事计算机视觉、机器学习、大数据分析方面的研究。主持在研和完成核高基国家重大科技专项课题、国家重点研发计划课题、国家自然科学基金、省自然科学基金、国防预研、国防863、武器装备基金、教育部高校基本科研业务费重点项目项目30余项；2008/2011/2014年分别获西安电子科技大学“十佳师德标兵”称号；近年来，在IEEETNNLS/TIP/TGRS/TEC/TIST;AAAI、IJCAI;PlosOne、JVCIR、KnowledgeBasedSystem、NeuroComputing、IETImageProcessing、InternationalJournalofInformationSecurity、软件学报、计算机学报、电子学报、光学学报等国内外重要学术期刊、国际会议上发表SCI/EI收录论文100余篇。先后获省部级奖2项。 科研团队 苗启广权义宁宋建锋戚玉涛纪建王书振盛立杰王煦 科研课题 目前研究团队承担的科研项目： 1)2015.01-2018.12，彩色地形图中地理要素提取与识别技术研究（国家自然科学基金项目) 2)2013.01-2016.12，机载Lidar点云与航空影像的智能三维融合技术研究（国家自然科学基金项目） 3)2011.01-2013.12，基于Shearlet的图像奇异性检测及在无水桥梁识别中的应用研究（国家自然科学基金项目) 4)2008.01-2010.12,多尺度几何分析与人类视觉系统相结合的图像融合技术研究（国家自然科学基金项目) 5)2013.01-2015.12,机载lidar点云与遥感影像的目标提取关键技术研究（教育部新世纪优秀人才支持计划项目) 6)2011.01-2015.12，基于多维度××××的三维信息融合技术（国防863项目) 7)2011.01-2015.12，**地图地理信息快速提取与处理技术（国防预先研究项目) 8)2011.01-2015.12，****协同技术研究（国防预先研究项目) 9)2012.01-2014.12，多传感器三维图像信息融合技术研究（中央高校基本科研业务费重点项目) 10)2014.01.01-2015.12.30,复杂背景图像中文本信息的自动提取与编组算法研究（陕西省自然科学基金） 11)2009.09-2011.09，基于融合图像的战场打击效果评估技术研究 12)2011.01-2012.12，图像处理领域软件构件技术开发与应用 13)2010.01-2011.12，基于形状的车辆运动图像中的目标特征提取与识别技术研究 14)2012.01-2012.06，Windows平台高性能VPN软件（科技部某项目子课题) 15)2012.10-2014.04，计算机网络攻防分析技术与验证平台研究（十五所合作项目） 16)2013.07-2014.06，VPN客户端加速技术研究（江苏金陵科技集团公司） 17)2013.07-2014.06，VPN新加密算法扩展（江苏金陵科技集团公司） 18)2011.03-2012.03，沙盒技术研究（（江苏金陵科技集团公司）) 19)2012.01-2013.12，基于集成学习的恶意程序行为特征提取与分类研究（中央高校基本科研业务费项目) 20)2012.09-2012.12，恶意文件启发式检测引擎技术研究（（江苏金陵科技集团公司) 21)2011.03-2012.03，恶意文件行为监控技术研究（江苏金陵科技集团公司） 22)2009.09-2010.12,基于××分析的恶意软件检测方法研究（江苏金陵科技集团公司) 23)2011.01-2012.12，企业数据安全保护软件（西安市科技局项目） 研究生承担的创新项目 2012.01-2013.12，基于集成学习的恶意程序行为特征提取与分类研究（中央高校基本科研业务费项目），负责人：曹莹（博士生） 2013.01-2014.12，低质量彩色扫描地图图像颜色分割算法研究（中央高校基本科研业务费研究生创新基金项目），负责人：许鹏飞(博士生) 2011.12-2012.12，Android系统核心管理工具（西安电子科技大学鲲鹏研究生创新实践基金项目）负责人：郑艺斌（硕士生） 博士研究生 2018秋：李超能辛文天高欢 2017秋：赵佩佩 2016秋：葛道辉 2015秋：李宇楠 2014秋：彭志浩 2013秋：刘如意 2013春：刘天歌（2016年1月毕业） 2012春：唐兴（2016年1月毕业） 2011秋：刘家辰（2015年1月毕业） 2010秋：许鹏飞（2014年7月毕业）、曹莹（2014年11月毕业） 硕士研究生 2018级： 张一萌、房慧娟、舒秀峰、王宇杰、杨炳琛、陈慧州 2017级： 史媛媛、李超能、王崇晓、王丽媛、姚小乐、张镇、韦玥 2016级： 马振鑫、付永康、王雅晴、申猛、范哲瑞、陆梦娟、王琛超、王伟伟、杨仕琴、胡旭、齐相达 2015级： 张越、于尚尚、董泽、石维康、孙尔强、梅涛、郭玲云、范莹莹、徐昕 2014级： 李宇楠、雪晴、田宽、秦鹏、王攀峰、郭彦涛、田小娣、周天顺 2013级： 张金征、孙亚楠、何兴杰、汪梁、任静、彭志浩、杨晔、赵佩佩、张浩、程世清、李世普 2012级： 张萌、郭雪、翟晓婕、王维炜、刘如意、李超峰、周国庆、宣贺君、云思雨、师顿、张天久 杨腾飞 2011级： 白晋、熊其冰、乔磊、王艳红、刘天歌、郑艺斌、陈俊先、刘志伟、蒋嘉琦 2010级： 刘家辰、王一丁、陈涛、郑春阳、史俊杰、黄有成、张磊、马树发、孟轲文、张晔 2009级： 曹莹、宁淑婷、豆飞飞、刘文闯、石程、俞晓光、许鹏飞、秦媛媛、朱震、顾欣、吴晓盈 2008级： 楼晶晶、杨眉、刘慧、刘娟、杨元柱、孔哲鹏、王蕴、王艳芳、张永、孙灿 2007级： 翁文奇、张腊 荣誉奖励 1.2014年9月获西安电子科技大学“优秀教师”称号 2.“智能目标识别中的关键技术研究”获2011年重庆市自然科学技术三等奖 3.2011年5月获西安电子科技大学“十佳师德标兵”称号 4.“智能化×××数据/信息融合技术研究”荣获2006年“国防科学技术三等奖” 5.2008年5月获西安电子科技大学“十佳师德标兵”称号 著作教材 苗启广，叶传奇，汤磊，李伟生.《多传感器图像融合技术及应用》.西安电子科技大学出版社，2014年4月（国家科学技术学术著作出版基金资助项目）（京东） 苗启广(BookEditor&Chapter7)，《NewAdvancesinimagefusion》（Chapter7：ImageFusionBasedonShearlets），2013.11.欢迎下载 成果情况 基于物理特性的图像去雾霾处理 基于行为的恶意程序行为分析与检测 图像融合中间件 基于物理特性的图像去雾霾处理 室外场景图像常常因霾或者其他气溶胶粒子的存在而引起降质。当天气不佳时，对于距离成像设备较远的场景点而言，入射光常常会被大气中的气溶胶微粒所衰减。同时，由于大气中粒子的散射而产生的环境光照，也会随着光程的增加而提升亮度。因此，在这些降质图像中远离成像设备的目标，色彩和对比度都会变得很差。近年来学者们主要通过基于图像增强和基于物理模型两种方法对图像进行去雾霾处理。相较于基于图像增强的方法，基于物理模型的方法反演了图像的退化过程，更有效的避免了图像的失真，因此获得了更加广泛的应用。 基于物理模型的方法主要根据McCartney提出的大气散射模型进行处理，该模型表述为：I(x)=J(x)t(x)+(1-t(x))A，其中，x指的是图像中每个像素的位置；I(x)为最终进入成像设备的光线强度，亦即图像中该点的亮度；J(x)是指该点的场景照度，即在良好的天气环境下该点进入成像设备的光强；A是大气散射带来的光照；t(x)是传输率，反映了场景照度未经散射而到达成像设备的比例。在该模型中，传输率t(x)和大气光A是两个重要的参数，前者决定了去雾霾的程度，后者决定了复原图像的整体亮度。 针对以往方法中由于未正确估测大气光和忽视黄霾物理特性的缺陷，在认真分析上述模型中各个物理量的含义基础上，我们设计了一种图像去雾霾的新算法。该算法通过自适应的天空区域探测方法获取大气光，并通过新提出的图像自适应的通道均衡化方法进行色彩平衡以消除黄霾的颜色影响，并通过在改进参数的HSI空间处理来避免复原图像出现过饱和。如图所示，相较于传统方法，我们的算法在保持图像整体亮度，恢复局部细节，避免晕轮效应（一种在景深突变处产生的异常边缘）及消除黄霾带来的色偏上都具有更好的效果。 基于行为的恶意程序分析与检测 恶意程序大数据问题是现代恶意程序技术发展到一定程度后，传统方法难以处理的海量恶意程序问题。工业界著名的赛门铁克（Symantec）公司曾经统计了2002年之后每年收集到的互不相同的恶意程序数量，这一数量在2009年前为数百万，尚在传统方法可以处理的范围内，然而这之后的恶意程序数量极速爆炸，仅在2011年就收集到了超过四亿个独立的恶意程序样本。而这一数字仍在加速增长中，随着智能手机等移动互联网终端的普及，恶意程序的传播途径进一步多样化，对传统的恶意程序分析、分类等任务造成了极大的挑战。 为应对恶意程序大数据问题，我们设计并实现了一套大数据环境下的恶意程序自动分析和判定系统。这套系统可以被部署在完全内网的外网入口处，首先对网络流量中的下载、邮件附件等内容中附带的可执行程序进行提取，之后这些待分析程序被送入部署在多个虚拟机上的恶意程序自动分析沙盒中，沙盒承载的拟真系统环境、常见主机事件、常见用户操作以及完整的虚拟网络服务能够最大限度地激发恶意程序的核心行为并在虚拟机监控层予以完整监控。沙盒得到的动态分析结果一方面通过行为抽象算法得到容易被用户理解的行为分析报告，另一方面通过特征提取算法得到用于判定其恶意性的高维稀疏特征。预先训练的统计机器学习算法能够充分学习大量训练数据中蕴含的统计规律，从而能够准确判定未知程序的恶意性。此外，我们的系统还可以用于云杀毒软件的服务器端、辅助手工恶意程序行为分析等多种应用场景。 大数据环境下的恶意程序自动分析和判定系统的核心技术之一是具备强行为激发能力的恶意程序动态分析沙盒。传统的恶意程序行为分析沙盒普遍存在以下几个问题（1）对需要特定条件、特定用户操作和互联网环境的恶意程序行为激发能力弱；（2）抗虚拟机的恶意程序技术可以回避分析；（3）动态分析需要较长时间，效率较低。针对这几个问题，我们首先深入研究了恶意行为激发可能用到的主机事件、用户操作和互联网服务，并在我们的沙盒中充分提供了这些条件，从而最大程度上激发隐藏行为，提高行为分析的完整性。其次，我们的沙盒基于开源模拟器QEMU实现，不同于虚拟机的实现方式使沙盒对一般的反虚拟机手段完全免疫，任何沙盒内的操作都会得到监控。最后，我们将尽量精简的沙盒部署在服务器的多个虚拟机实例中运行，高度的可并行化确保了面对海量恶意程序样本时足够的分析效率。 恶意程序分析沙盒得到的原始行为监控结果无论对于用户理解还是算法判决，都需要进一步处理。一方面，对于用户理解而言，原始行为监控结果的语义聚合程度过低是其主要的问题，恶意程序的核心业务逻辑分散在数千甚至数万个小的独立行为中，这需要一种智能的冗余去除和语义聚合机制。另一方面，对于算法判决而言，无格式的字符串构成的行为监控结果无法作为输入，需要通过某种转换方式将行为监控数据嵌入到向量空间中。我们设计了一种兼顾语义完整性和聚合能力的多层行为抽象算法，同时完成了行为抽象和特征提取任务，生成的行为报告可读性基本与手工分析无异，而嵌入到向量空间的特征比传统的n-gram等特征具有更好的区分能力。 作为恶意性判定的核心，我们采用了基于统计机器学习和集成学习的恶意性判定算法。基于Boosting优化理论的集成学习框架能够有效提升基分类器的性能，而基于子空间重采样的基分类器设计能够降低单一算法模型的复杂度，这是大数据环境下机器学习面临的最大难题。此外，基分类器采用的树形结构具有很好的可解释性，在用户需要得知算法判定依据时，能够快速通过判定路径上的核心维度给出相应反馈。在此基础上，我们进一步引入了代价敏感机制和单类机器学习等，以控制判定算法的误检风险。对比实验表明，我们提出的算法较常用的机器学习算法具有更强的抑制误检率效果，同时保持了理想的检测率。 图像融合中间件软件 课程教学 2014年下学期 课件： 第一章第二章 第三章第四章 第五章第六章 网络计算课程： 学号姓名第一次点名第二次点名第三次点名第四次点名第五次点名实验1实验2大作业 03122001张悦 03122002王荣 03122003程曦 03122004杨章萍 03122005陈晓燕 03122006马晓埼 03122007张娜 03122008王文婷 03122009耿芳歌 03122010包梦雪 03122012路亚男 03122013刘茂珍 03122014李盼舒 03122015韦江玲 03122016朱赫 03122017王铭 03122018李春松 03122019刘雨豪 03122020郭骏鹏 03122021马孝忠 03122022吴伯云 03122023王琦 03122025张博儒 03122026张睿 03122027刘维望 03122028郭硕洋 03122029鲁都督 03122030马北辰 03122031陈泰林 03122032王光国 03122033宋杰 03122034赵鹏 03122035郭进进 03122036勉检 03122037多吉次仁 03122038贾明儒 03122039龚潇 03122040陈希桐 03122041明久多吉 03122042刘洋 03122043张飞 03122044张程辉 03122045江珠尼玛 03122046王瑞 03122047尚翔 03122048徐郁峰 03122049何学平 03122050王翔宇 03122051王文秀 03122052安亚强 03122053孙忠达 4.云计算相关论文1.上机实验（new） 云计算-从云安全到可信云 云计算环境下的分布存储关键技术 云计算环境下的大规模图数据处理技术 云计算研究进展综述 构建云计算平台的开源软件综述 云计算研究现状综述 云计算-系统实例与研究现状 4.CORBA编程－HelloWorld例程 2011年下学期 数字图像处理 第一章第二章第三章第四章第五章第六章 承担的本科生课程： 数字图像处理 微机原理 操作系统 数据结构 网络计算 承担的博士/硕士研究生课程： 模糊系统理论与应用 Windows设备驱动程序设计 指导学生竞赛 指导2014年度国家大学生创新计划项目““学吧学霸”手机应用”1项，学生：龚邦伟、谷立冬、王乃博 指导2013年度国家大学生创新计划项目“JADE平台下Agent与WebService通信的双通道模型设计与实现”1项，学生：黄玉辉，黄志新，王伟迪 指导2013年度大学生“拔尖创新基金”计划项目拔尖项目“基于同态滤波的图像去雾处理嵌入式软件实现”1项，学生：陈烨，张晓璐，栗殷，俞家琪 指导2013年度大学生“拔尖创新基金”计划项目重点项目“基于图像显著性的坐果率自动统计研究”1项，学生：张镇，刘洋 指导2012年度大学生创新性实验计划项目，“基于云计算的视频日志软件设计与实现”；2013年结题答辩，学院“优秀”，学生：温正阳，史马超，付丽嫆 指导2007年度大学生创新性实验计划项目，“图像融合中间件技术研究与实现”；2009年结题答辩，学院“优秀”，学生：刘家辰，马驰，李佳妮，田馥瑞，袁嘉林

研究领域

1.计算机视觉 2.机器学习 3.高性能计算 4.大数据分析

近期论文

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2015年论文 [1].QiguangMiao,YingCao,GeXia,MaoguoGong,JiachenLiu,JianfengSongRBoost:LabelNoiseRobustBoostingAlgorithmBasedonaNon-convexLossFunctionandtheNumericallyStableBaselearners.TNNLS,2015.inpress. [2].XingTang，QiguangMiao*，YiningQuan，JieTang，KaiDeng.PredictingIndividualRetweetBehaviorbyUserSimilarity:AMulti-TaskLearningApproach.KnowledgeBasedSystem，2015.inpress. [3].TiangeLiu,QiguangMiao,PengfeiXu,JianfengSong,YiningQuan.ColorMapSegmentationAlgorithmBasedOnLinearElementFeatures，MultimediatoolsandApplications(MTAP).2015,inpress. [4].Jia-ChenLiu,Jian-fengSong,Qi-guangMiao,YingCaoandYi-ningQuan.AnEnsembleCost-SensitiveOne-ClassLearningfr[ant]ameworkforMalwareDetection.InternationalJournalofPatternRecognitionandArtificialIntelligence.2015,inpress. [3].QiguangMiao,PengfeiXu,TiangeLiu,JianfengSong,XiaojiangChen.ANovelFastImageSegmentationAlgorithmforLargeTopographicMaps.NeuroComputing.2015,inpress. [5].M.Gong(CorrespondingAuthor),J.Zhao,J.Liu,Q.Miao,L.Jiao.ChangeDetectioninSyntheticApertureRadarImagesBasedonDeepNeuralNetworks.IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems,2015,inpress. [6].Q.Cai,M.Gong(CorrespondingAuthor),S.Ruan,Q.Miao,H.Du.NetworkStructuralBalanceBasedonEvolutionaryMultiobjectiveOptimization:ATwo-StepApproach.IEEETransactionsonEvolutionaryComputation,2015,inpress. [7].J.Liu,M.Gong(CorrespondingAuthor),Q.Miao,L.Su,H.Li.ChangeDetectioninSyntheticApertureRadarImagesBasedonUnsupervisedArtificialImmuneSystems.AppliedSoftComputing,2015,inpress.（SCI2区，2.679） [8].刘家辰,苗启广,曹莹,宋建锋,权义宁.基于混合多样性生成与修剪的集成单类分类算法.电子与信息学报，2015,37（2）：386-393. [9].唐兴，权义宁，宋建锋，邓凯，朱海，苗启广.基于多任务学习的微博个性化转发行为预测.西安电子科技大学学报.2015,inpress. 国际期刊论文 2014年 [1].ShiCheng，LiuFang，MiaoQiguang.Pan-sharpeningviaRegiondivisionandShearlet.MultimediatoolsandApplications(MTAP).(SCI:,EI:) [2].YipingDuan,JianfengSong,QiguangMiao.AnewalgorithmforrecognitionofbridgesoverwaterinairborneLidardata，JournalofAppliedRemoteSensing(JARS)(SCI:,EI:) [3].XuPengfei，MiaoQiguang，ShiCheng，ShiJunjie.Adenoisingalgorithmviawienerfilteringintheshearletdomain.MultimediatoolsandApplications，71(3):1529-1558(2014)（SCI：/EI：) [4].宣贺君，苗启广,刘如意，郭雪.基于不规则三角网的LiDAR点云数据的边缘检测新算法.光学学报（已录用）（EI） [5].刘家辰,苗启广,曹莹,宋建锋,权义宁.基于混合多样性生成与修剪的集成单类分类算法.电子与信息学报（已录用）（EI） [6].苗启广，史俊杰，刘天歌，师顿.一种快速生成DSM的不规则三角网构网新方法.系统工程与电子技术（已录用）（EI:） [7].苗启广，宁淑婷，张晔.基于二级模糊综合评判的建筑物打击效果评估研究；系统工程理论与实践（已录用）（EI:） [8].QiguangMiao,XingTang,YiningQuan.ANovelEmailVirusPropagationModelwithLocalGroup.The11thIEEEInternationalConferenceonUbiquitousIntelligenceandComputing(UIC)2014,Bali,Indonesia,9-12Dec2014.（CCFC类） [9].TangXing，MiaoQiguang，QuanYining.DetectingCirclesonEgoNetworkBasedonStructure.CIS2014. 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学术兼职

中国计算机学会（CCF）理事、CCFYOCSEF主席(2017-2018)，ACM西安常务理事，陕西省计算机学会理事、陕西省大数据与云计算产业联盟理事、中国大数据产业应用协同创新联盟理事、中国大数据应用西北联盟常务理事;CCF计算机视觉专委会常务委员，CCF大数据专委会委员，CCF人工智能与模式识别专委会委员，CCF青年工作委员会委员，CCF分部与会员工作委员会执委，CCF专家资源工作小组执委；教育部工程专业认证协会计算机分委会工程专业认证专家;海上指挥控制专委会委员,航空学会信息融合专委会委员，IEEESeniorMember。担任FG2018、NPC2016国际会议组织委员会主席、、ICYCSEE2018、IEEEAdvancedInformationManagement,Communicates,ElectronicandAutomationControlConference(IEMCE)（2015-2018）国际会议程序委员会主席；CCF2018年大数据学术会议、2016年全国高性能计算学术年会、2015年CCF首届中国计算机视觉大会程序委员会主席、2011年CCF首届青年精英大会、NPC2016国际会议组织委员会主席；CCCV2015/HPCChina2016程序委员会主席，ICCV、CVPR、ECCV、IJCAI、AAAI、CIS2012/2013/2014/2015/2016、CCFAI2013、CNCC2008、CCDM2014、IEEEWACV2015、ICYCSEE2015、NCIIP2013/2015、CSA2015PCMember；InternationalJournalofBio-InspriedComputing等国际期刊的AssociateEditor；Neurocomputing、JournalofMemeticComputing、MultimediaToolsandApplication、JournalofIndustrialMathematics等期刊的GuestEditor；计算机科学、软件工程、中国计算机学会通讯（CCCF）、物联网技术等国内外期刊编委；担任国家奖评审专家、国家重点研发计划、国防基础科研评审专家等。

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