更新日期:2025年6月10日
|
姓 名
|
胡金龙
|
性 别
|
男
|
出生年月
|
1977年10月
|
籍贯
|
|
民 族
|
汉族
|
政治面貌
|
|
最后学历
|
博士研究生
|
最后学位
|
工学博士
|
技术职称
|
副教授
|
导师类别
|
硕导
|
行政职务
|
|
Email
|
jlhu@scut.edu.cn
|
工作单位
|
计算机科学与工程学院
|
邮政编码
|
510006
|
通讯地址
|
广州市番禺区大学城华南理工大学B3栋
|
单位电话
|
|
|
个人简介
胡金龙,男,计算机科学与工程学院副教授,工学博士,硕士生导师,广东省多模态大数据智能分析重点实验室成员,IEEE会员。2004年至今先后在华南理工大学信息网络工程研究中心、计算机科学与工程学院工作,2016至2017年为美国宾夕法尼亚州立大学访问学者。
主持或参与了广东省自然科学基金、教育部-中国移动科研基金、广东省省部产学研结合项目、广东省重大科技专项、国家863计划、国家科技支撑计划、国家CNGI等项目30多项,发表学术论文70多篇,出版译著1本,授权发明专利40多项,获广东省科技进步二等奖1项。
欢迎计算机、数学、电信、软件、自动化等相关专业的同学保研和报考。
工作经历
2013-至今 华南理工大学 计算机科学与工程学院 高工,副教授
2004-2013 华南理工大学 信息网络工程研究中心 讲师,高工
2016-2017 美国 宾夕法尼亚州立大学 访问学者
教育经历
2008-2012 华南理工大学 计算机科学与工程学院 博士研究生
2001-2004 华南理工大学 电子与信息学院 硕士研究生
1995-1999 华南理工大学 电子与信息学院 本科生
获奖、荣誉称号
广东省科技进步二等奖
研究领域
1.人工智能及应用:可解释人工智能,脑影像分析与脑科学等;
2.智能计算:高效人工智能计算及系统,数据中心与边缘人工智能;
3.新一代网络技术与安全。
科研项目
主持的主要项目有:
省基金项目:基于多模态磁共振影像的可解释精神疾病分类方法研究;
省基金项目:基于图神经网络的功能脑网络分析方法研究;
省基金项目:基于大规模图分析的移动广告欺诈检测研究;
省部级项目:基于移动计算情境大数据的4G产品微营销技术与应用研究;
省部级项目:基于云计算的移动广告信息服务平台关键技术研究;
省部级项目:云计算环境下移动资源共享服务平台研究;
企事业委托项目:数据中心算力负荷预测及调度技术研究;
企事业委托项目:超高清信号IP网络转换传输交互控制;
企事业委托项目:智能计算平台集群管理技术研发;
企事业委托项目:面向监管的区块链大数据分析;
企事业委托项目:业务编排及半实物仿真技术;
企事业委托项目:分布式数据同步服务技术;
企事业委托项目:分布式存储系统技术研发;
企事业委托项目:多协议流量采集与分析系统;
企事业委托项目:分布式移动UDDI服务器及DNS服务器技术研制开发;
企事业委托项目:基于云计算的移动服务系统的信息同步研究;
企事业委托项目:移动计算技术与应用创新研究;
企事业委托项目:云计算与移动互联网技术开发;
企事业委托项目:移动互联网应用创新研究;
企事业委托项目:移动计算技术创新研究;
企事业委托项目:移动互联网服务创新研究。
参与的重大科技专项主要有:
基于多组学学习的智能医疗辅助诊断技术及应用;
基于移动广告大数据分析的手机游戏服务平台。
发表论文
近年来发表的主要论文:
[1]Jinlong Hu, Yaqian Hou, Bo Peng, Bin Liao, Ziyun Xu, Gangqiang Hou, Shoubin Dong, Identifying major depressive disorder based on cerebral blood flow and brain structure: An explainable multimodal learning study. Journal of Psychiatric Research, 2025, 182: 304-311.
[2]Jinlong Hu, Yangmin Huang, Nan Wang, Shoubin Dong, BrainNPT: Pre-training of Transformer networks for brain network classification, IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2024. (arXiv preprint arXiv:2305.01666, 2023).
[3]Jinlong Hu, Jianmiao Luo, Ziyun Xu, Bin Liao, Shoubin Dong, Bo Peng, Gangqiang Hou. Spatio-temporal learning and explaining for dynamic functional connectivity analysis: Application to depression. Journal of Affective Disorders, 2024, 364: 266-273.
[4]Jinlong Hu, Zhizhe Rao, Xingchen Liu, Lihao Deng, Shoubin Dong. DCSim: Computing and Networking Integration based Container Scheduling Simulator for Data Centers. arXiv preprint arXiv:2411.13809, 2024.
[5]Xiaofei Wu, Shoubin Dong, Jinlong Hu, Zhidong Huang, An efficient many-objective optimization algorithm for computation offloading in heterogeneous vehicular edge computing network, Simulation Modelling Practice and Theory, 2024, 131: 102870.
[6]Jinlong Hu, Tingfeng Qiu, Runtime-optimized Multi-way Stream Join Operator for Large-scale Streaming data, arXiv preprint arXiv:2411.15827, 2024
[7]Jinlong Hu, Tingfeng Qiu, Streaming SQL Multi-Way Join Method for Long State Streams, arXiv preprint arXiv:2411.15835, 2024
[8]Senxin Wu, Jinlong Hu, Ling Zhang, A Multicast Scheme for Live Streaming Courses in Large-Scale, Geographically Dense Campus Networks, arXiv preprint arXiv:2411.06334, 2024
[9]Jinlong Hu, Yangmin Huang, Yi Zhuo, Shoubin Dong, BrainPST: Pre-training Stacked Transformers for Dynamic Brain Functional Network Analysis, International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), December 2023.
[10]Jinlong Hu, Yangmin Huang, Shoubin Dong, Transformer and Snowball Graph Convolution Learning for Brain functional network Classification, International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), December 2023.
[11]Jinlong Hu, Yangmin Huang, Xiaojing Zhang, Bin Liao, Gangqiang Hou, Ziyun Xu, Shoubin Dong, Ping Li, Identifying suicide attempts, ideation, and non-ideation in major depressive disorder from structural MRI data using deep learning, Asian Journal of Psychiatry, Volume 82, 2023.
[12]Zongbao Yang, Shoubin Dong, and Jinlong Hu. Explainable Natural Language Inference via Identifying Important Rationales. IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 2022.
[13]Weixian Huang, Kaiwen Tan, Jinlong Hu, Ziye Zhang, and Shoubin Dong, A review of fusion methods for omics and imaging data, IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2022.
[14]Jinlong Hu, Lijie Cao, Tenghui Li, Shoubin Dong, and Ping Li, GAT-LI: a graph attention network based learning and interpreting method for functional brain network classification. BMC Bioinformatics, Volume 22, 379. 2021.
[15]Kaiwen Tan, Weixian Huang, Xiaofeng Liu, Jinlong Hu, and Shoubin Dong, A Hierarchical Graph Convolution Network for Representation Learning of Gene Expression Data, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, vol. 25, no. 8, Aug. 2021.
[16]Bin Liao, Jinlong Hu, Rick O. Gilmore, Optical flow estimation combining with illumination adjustment and edge refinement in livestock UAV videos, Computers and Electronics in Agriculture, Volume 180, 2021.
[17]Bin Liao, Jinlong Hu, MESD: Exploring Optical Flow Assessment on Edge of Motion Objects with Motion Edge Structure Difference, arXiv preprint arXiv:2104.05916, 2021.
[18]Lang Chen, Yangmin Huang, Bin Liao, Kun Nie, Shoubin Dong, and Jinlong Hu, Graph Learning Approaches for Graph with Noise: Application to Disease Prediction in Population Graph, International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM) December 16-19, 2020, Seout, S.Korea.
[19]Jinlong Hu, Tenghui Li, and Shoubin Dong, GCN-LRP explanation: exploring latent attention of graph convolutional networks, the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2020), 19 - 24th July, 2020, Glasgow, Scotland, UK.
[20]Jinlong Hu, Tenghui Li, Yi Zhuang, Song Huang, and Shoubin Dong, GFD: A Weighted Heterogeneous Graph Embedding Based Approach for Fraud Detection in Mobile Advertising, Security and Communication Networks, 2020.
[21]Bin Liao, Jinlong Hu, and Tenghui Li, Optical flow estimation combining with objects edge features, Electronics Letters, 2020.
[22]Jinlong Hu, Junjie Liang, Yuezhen Kuang, and Vasant Honavar, A User Similarity-based Top-N Recommendation Approach for Mobile In-application Advertising, Expert Systems with Applications, Volume 111, 2018.
[23]Junjie Liang, Jinlong Hu, Shoubin Dong, and Vasant Honavar, Top-N-Rank: A Scalable List-wise Ranking Method for Recommender Systems, IEEE International Conference on Big Data (BigData 2018), Seattle, WA, USA, December 2018.
[24]Jinlong Hu, Yi Zhuang, Jiang Yang, Lei Lei, Minjie Huang, Runchao Zhu, and Shoubin Dong, pRNN: A Recurrent Neural Network based Approach for Customer Churn Prediction in Telecommunication Sector, IEEE International Conference on Big Data (BigData 2018), Seattle, WA, USA, December 2018.
科研创新
授权发明专利40余项。
教学活动
硕士生课程:人工智能安全
本科生课程:高性能计算与云计算,网络工程与网络管理,新一代网络体系结构
指导学生情况
已毕业研究生近30人;
正在指导研究生10人。
我的团队
广东省多模态大数据智能分析重点实验室成员