教师简介
姓名:张利
职称学位:教授 博士
研究方向:人工智能、大数据技术与应用、深度学习、天文图像处理、计算机视觉
办公地点:贵州大学西校区崇理楼 417
联系方式:lizhang.science@gmail.com
张利，1987年生，中国科学院大学博士，贵州大学教授、特聘教授、博士生导师、硕士生导师、信息与通信工程系主任、国家重点研发计划项目首席科学家(负责人)、国家级一流专业建设负责人、贵州省大数据重点人才培养对象。获、贵州省青年科技奖、贵州省优秀青年科技人才、贵州省优秀科技个人、贵州省教学名师等荣誉和奖项。
任教育部学位论文评审专家、贵州省天文学会理事兼副秘书长、中国天文学会信息化工作委员会委员、中国计算机学会大数据委员会委员、贵州省大数据电子信息产业导师团学术团长、贵州大学电子信息专业学位学科类学位评定委员会委员、贵州省大数据专家库专家等。主要从事人工智能、大数据技术与应用、图像处理、天文技术与方法等研究。近年来，以第一作者或通讯作者发表学术论文40 余篇。承担项目 40 余项，其中主持 12项(包括国家重点研发计划项目1项、面上项目等国基委项目3项、科技部专项任务1项)。
主要经历
2022.01-至今:贵州大学教授、特聘教授
2019.01-2021.12:贵州大学特聘教授
2018.01-2018.12:贵州大学 讲师/校聘副教授。
2014.03-2014.09:美国国家射电天文台 访问学者
所获荣誉
个人代表性获奖
(1)2023年，获得国家科技部重点研发计划项目首席科学家；
(2)2023年，中共贵州省委组织部等授予贵州省青年科技奖；
(3)2023年，入选贵州省优秀青年科技人才；
(4)2023年，获贵州省教育厅授予贵州省普通本科高校金师(教学名师)；
(5)2022年，获贵州省科学技术协会等授予贵州省优秀科技个人；
(6)2023年获全球校园人工智能算法精英大赛“优秀指导教师”；
(7)2023年获全国大学生数字媒体科技作品及创意竞赛“优秀指导教师”。
主要贡献
科研项目
承担项目 40 余项，其中主持 12 项(包括国家重点研发计划项目1项、面上项目等国基委项目3项、科技部专项任务1项)。部分项目如下:
(1)基于人工智能的稀疏阵列合成波束效应消除关键技术研究，国家重点研发计划项目，2023-2025，主持。
(2)SKA 多观测效应耦合作用机理及联合消除关键技术研究，国家自然科学基金面上项目，2023-2026，主持。
(3)高精度天空建模(反卷积)方法研究,国家科技部 SKA 专项任务,2020-2025主持。
(4)基于自适应尺度 CLEAN 反卷积的大视场射电天文高动态范围重建研究，国家自然科学基金，2020-2023，主持。
（5)贵州省优秀青年科技人才项目，2023-2026，主持。6)基于大数据技术的 FAST 阵列综合波束效应消除关键技术研究，贵州省科技厅项目，2022-2025，主持。
(7)基于大数据方法的 FAST 阵列脏束反卷积研究，贵州大学培育项目2021-2024，主持。
(8)基于海量数据的天文图像恢复技术研究，贵州省教育厅青年科技人才成长项目，2018-2021，主持。
(9)基于深度学习的 MRI医学图像重建研究，贵州大学人才引进项目，主持
发表论文
以通讯作者或第一作者公开发表论文 40 余篇，其中包含领域 Top 期刊在内的 SCI 论文 10 余篇。部分代表性文章如下:
(1)Zhang,L.,* Zhang,M. & Wang,B., A Model Estimator for NoisyCompact Emission Recovery in Radio Synthesis Imaging.TheAstronomical Journal,2023,166(53): 1-12.(SCI)
(2)Zhang,L.,* Mi,L.G., Zhang, M., Liu, X., Xu, L., Wang, F., Ruan,Y, Li, D,Y, Parameterized Reconstruction with Random Scales forRadio Synthesis Imaging.Astronomy & Astrophysics,2021646(A44):1-6.(SCT)
(3)Zhang,L.,* Mi, L.G., Xu, L., 2hang, M., li, D.y., liu, K., WangF., Xiao, y, F., Wu, 2.2. Adaptive Scale Model Reconstruction forRadio Svnthes1s Imaging，Research in AstronomyandAstrophysics,2021，21(3).(SCI)
(4)Zhang,L.,*Xu, L,, Mi,L,G., Zhang, M., Liu, X., Wang, F.,Ruan,Y,」,, li, D.Y, Deconvolution with hybrid parameterizations forra010emission reconstruction,Research in Astronomya and Astroohvsics2021，21(4):101-1-101-10.(SCI)
(5)Zhang,L.,*Mi,l,G., Zhang, M,, Liu,X,, He,C.L. Adaptive-scalewide field reconstruction for radio synthesis imaging. Astronomy& Astrophysics,2020,640(A80):1-10.(SCI)
(6)Zhang,L.,* Xu, L.,Zhang, M,Parameterized CLEAN Deconvolutiorin Radio Synthesis Imaging, Publications of the AstronomicalSociety of the Pacific,2020,132(1010):1-13.(SCI)
(7)Zhang,L.,* Ku, L., Zhang, M, Wu, 2.2. An Adaptive loop gainselection for CLEAN deconvolution algorithm, Research in Astronomyand Astrophysics,2019,19(06):79-1 79-6.(SCT)
(8)Zhang, L.* Fused ClEAN deconvolution for compact and diffuseemission, Astronomy & Astrophysics, 2018,618(A117):1-6.(SCI)
(9)Zhang,L.* Bhatnagar:S..Rau,U..Zhang,M.Efficientimplementation of the adaptive scale pixel decompositioin algorithmAstronomy & Astrophysics, 2016,592,(A128):1-5.(SCI)
(10)Zhang,L,* hang: M, Liu,X, The adaptive-loop-gainadaptive scale CLEAN deconvolution of radio interferometric imagesAstrophysics and Space Science, 2016,361(153):1-6.($CI)(11)Li,Q.,Li,M,Y,,Zhang,L.,* Pei,S.P., Chang,2.X.,& 2hangY., The Influence of Outflow Feedback in Clumps. The AstrophysicalTournal，2023，956(50):1-8.(SCI)
(12)You, 2,Y.,Pan ,Y, R., Ma, 2., 2hang,L.,* Kiao, S., zhang: DD.,Dang:s.J.,zhao, R. s., Wang, P., Dong, A. J., Jiang, J. T.LengT, B.,li,W,A., Li,8,Y., Applying hybrid clustering in pulsarcandidate sifting with multi-modality for FAST survey, Research inAstronomy and Astrophysics, 2023,12(03):1-21.(SCI)
授权专利
(1)一种基于大数据技术的干涉阵列极化效应消除方法，发明专利，2023年。
(2)一种基于大数据技术的干涉阵列成图方法，发明专利，2023年。
(3)一种用于稀疏干涉阵列观测成像的合成波束效应消除方法，发明专利2023 年。
(4)一种用于稀疏干涉阵列的高动态范国重建方法，发明专利，2023 年
(5)一种用于稀疏干涉阵列的快速成图方法，发明专利，2023年
(6)一种基于多尺度遮波的超分辨率重建方法，发明专利，2020年
(7)一种基于半误差反向投影的超分辨率重建方法及装置,发明专利,2019 年