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)
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[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).
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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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