个人简历

1. 个人综述

• 介绍：张宝昌，北京航空航天大学自动化学院副教授、特聘研究员、人工智能学院教授、博士生导师，主要研究方向为复杂背景下快速小目标检测与识别，以及控制理论和深度学习的结合。

2. 个人背景与教育经历

• 教育背景：

  • 本科毕业于哈尔滨工业大学
  • 访问学者经历：香港理工大学、意大利理工学院PAVIS

• 工作履历：

  • 2018年起，北京航空航天大学长聘系列
  • 2019年6月至2020年6月，百度深度学习实验室学术顾问

3. 研究方向与技术领域

• 研究方向：复杂背景下快速小目标检测与识别，控制理论与深度学习结合
• 技术热词：计算机视觉、深度学习、模式识别、机器学习

4. 主要学术成果与贡献

• 研究成果综述：

  • 在国际顶级会议和期刊上发表90余篇高质量学术论文，涵盖CVPR、ICCV、NeurIPS、AAAI、IJCAI以及IEEE汇刊等
  • 提出混合高斯不确定性理论、调制卷积神经网络等原创模型，相关论文发表于IJCV等顶级期刊
  • 获得多项国际比赛第一名，如ECCV和ICPR

• 代表性论文：

  • Baochang Zhang, et al. Local Derivative Pattern versus Local Binary Pattern: Face Recognition with High-Order Local Pattern Descriptor, IEEE Transactions on Image Processing, 2010
  • Baochang Zhang, et al. Histogram of Gabor Phase Patterns: A novel object representation for face recognition, IEEE Transactions on Image Processing, 2007
  • （其他论文略，保持格式一致，具体信息根据实际情况填写）

• 出版著作：

  • 单比特网络领域首个专著，张宝昌，XX出版社，XXXX年

• 科研项目及成果：

  • 主持或参与多项国家级、省部级科研项目，取得显著技术突破

5. 学术荣誉与社会兼职

• 获奖信息：

  • 爱思唯尔“中国高被引学者”
  • 教育部新世纪优秀人才项目
  • 深圳市海外高层次人才团队计划

• 社会职务及任期：

  • IEEE JMASS、IJARS期刊编委
  • CVPR、ICCV、ACM MM等程序委员会成员

6. 团队建设与人才培养

• 研究生团队：规模适中，专注计算机视觉、深度学习等领域研究
• 人才培养成就：
  • 指导学生发表多篇国际顶级期刊论文
  • 学生工作单位涵盖国家税务总局、社科院、航天院所等

7. 科技成果转化与产业应用

• 研究成果的产业化方式及应用案例：

  • 单比特神经网络构建方法成功应用于华为Bolt系统

• 政府及企业的合作项目：

  • 参与精英数智科技股份有限公司牵头的煤矿安全智能化项目