周靜(中國人民大學統計學院副教授)

周靜(中國人民大學統計學院副教授)

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周靜，博士，現為中國人民大學統計學院副教授。

基本介紹

  • 中文名：周靜 
  • 國籍：中國
  • 畢業院校：北京大學
  • 學位/學歷：博士 
  • 職業：教師 
  • 專業方向：醫學圖像分析、AI輔助肺癌診斷
教育經歷,工作經歷,兼任職務,基金項目,學術獎勵,開設課程,論文發表,專利軟著,著作成果,

教育經歷

2012-2016，博士，北京大學光華管理學院
2008-2012，學士，中央財經大學

工作經歷

2020-至今，中國人民大學統計學院，副教授
2016-2020，中國人民大學統計學院，助理教授

兼任職務

2023-至今，中國現場統計研究會統計交叉科學研究分會常務理事
2019-至今，人民郵電出版社數據科學與統計·商業分析系列教材編委會委員

基金項目

國家統計局全國統計科學重大研究項目，基於CT成像數據的三維重建與病灶評估的統計模型理論與套用研究，主持，2023-2025
國家自然科學基金面上項目，人工智慧背景下複雜網路數據建模與套用研究，主持，2022-2025
中國人民大學科學研究基金面上項目，統計視角下的深度學習最佳化算法研究，主持，2021-2023
國家統計局全國統計科學重點研究項目，基於網路結構數據的深度學習算法研究，主持，2020-2022
北京市社科基金青年項目，人工智慧背景下的新興文化產業商業模式研究：以直播平台為例，主持，2020-2022
國家自然科學基金青年基金，原創還是轉發？社交網路視角下的 UGC 產生動機研究，主持，2018-2020
中國人民大學新教師啟動基金項目，網路數據分析及相關建模研究，主持，2017-2018
中國博士後科學基金第60批面上項目，複雜網路數據建模及其高效計算方法的研究，主持，2016-2018

學術獎勵

中國人民大學吳玉章青年學者（2024-至今）
入選北京市科協青年人才托舉工程（2024-2026）
中國人民大學本科課外教學優秀指導教師（2023）
中國人民大學本科優秀論文指導教師（2023）
正大杯第十三屆全國大學生市場調查與分析大賽優秀指導教師獎（2023）
北京套用統計學會學術研討會優秀論文獎（2022）
中國人民大學第十屆青年教師教學基本功比賽三等獎（2019）
第十八屆京津地區青年機率統計研討會最佳論文獎（2014）

開設課程

統計學，本科生，2017-2020
高級統計學，非統計類碩博生，2017-2019
統計軟體套用，本科生，2018-至今
深度學習，本科生，2020-至今
商業套用分析，本科生（榮譽輔修學位），2020-至今

論文發表

( * 為通訊作者，^ 為本人指導的研究生、本科生)
  • Fu, X^., Meng, X^., Zhou, J.*, and Ji, Y., (2023), High-risk Factor Prediction in Lung Cancer Using Thin CT Scans: An Attention-Enhanced Graph Convolutional Network Approach. In 2023 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), Istanbul, Turkiye, 2023 pp. 1905-1910.
  • Zhou, J., Hu, B., Feng, W., Zhang, Z., Fu, X.^, Shao, H.^, Wang, H., Jin, L., Ai, S., Ji, Y*., (2023), An Ensemble Deep Learning Model for Risk Stratification of Invasive Lung Adenocarcinoma Using Thin-Slice CT. Npj digital medicine, 6, 119.
  • Liu, J., Zhou, J.*, Lan, W., and Wang, H., (2023), Spatial Dynamic Panel Models with Missing Data. Stat, 12: e585.
  • Zhou, J., Leng, S.^, Wang, F*., and Wang, H., (2023), Automatic Discovery of Controversial Legal Judgments by an Entropy-Based Measurement. In the 35th International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering, SEKE2023, KSIR Virtual Conference Center, USA, July 1-10, 2023, pages 82–85. KSI Research Inc., 2023.
  • Zhou, J*., Jing, X.^, Liu, M.^, and Wang, H., (2023), Compressing the Embedding Matrix by a Dictionary Screening Approach in Text Classification. In the Proceedings of the 26th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD2023), LNAI 13935, pp. 457–468.
  • Qi, H., Cao, J.^, Chen, S.^, and Zhou, J*., (2023), Compressing Recurrent Neural Network Models through Principal Component Analysis. Statistics and its Interface, 16(3), 397-407.
  • Zhang, R., Zhou, J.*, Lan, W., and Wang, H., (2022), A Case Study on the Shareholder Network Effect of Stock Market Data: A SARMA Approach. Science China Mathematics, 65(11)，2219-2242.
  • Qi, H., Zhou, J.*, and Wang, H., (2022), A Note on Factor Normalization for Deep Neural Network Models. Scientific Reports, 12, 5909.
  • Zhou, J., Lan, W.*, and Wang, H., (2022), Asymptotic Covariance Estimation by Gaussian Random Perturbation. Computational Statistics and Data Analysis, 171, 107459.
  • Zhou, J., Liu, J.*, Wang, F., and Wang H., (2022), Autoregressive model with spatial dependence and missing data. Journal of Business and Economic Statistics, 40(1): 28-34.
  • Zhou, J., Qi, H.*, Chen, Y., and Wang, H., (2021), Progressive principal component analysis for compressing deep convolutional neural networks. Neurocomputing, 440(2021),197-206.
  • Zhou, J., Li, D*, Pan,R., and Wang, H., (2020), Network GARCH Model. Statistica Sinica, 30(4), 1723-1740.
  • Zhou, J., Zhou, J.*, Ding, Y, and Wang, H. (2019), The Magic of Danmaku: A Social Interaction Perspective in the Motivation of Gift Sending on Live Streaming Platforms. Electronic Commerce Research and Applications, Vol 34, 1-7.
  • Zhou, J., Huang,D.*, and Wang, H., (2018), A note on estimating spatial autocorrelation in a discrete choice model. Statistics and Its Interface, Vol. 11, No. 3, 433-439.
  • Huang. D, Zhou, J.*, and Wang, H., (2018), RFMS method for credit scoring based on bank card transaction data. Statistica Sinica, Vol. 28, No.4, 2903-2919.
  • Zhou, J., Tu, Y, Chen, Y., and Wang, H., (2017), Estimating Spatial Autocorrelation with Sampled Network Data. Journal of Business and Economic Statistics, 35(1)., 130~138.
  • Zhou, J., Huang D.*, and Wang, H. (2017), A Dynamic Logistic Regression for Network Link Prediction. Science China Mathematics, Vol.60, No.1, 165-176.
  • 高天辰，曲浩，王菲菲，周靜*（2023），基於海量高維特徵因子的券商客戶流失預警模型研究，經濟管理學刊，第2卷第4期，143-168
  • 周靜，楊玲燕，劉喆^，王芳*（2023），人工智慧輔助法官決策研究：基於量刑偏差識別視角，經濟管理學刊，第2卷第2期，197-218
  • 周靜，莊艷陽^，周季蕾*（2022），基於文本語義與動態網路結構的科研合作網路鏈路預測研究，情報資料工作，43(6)：21-29
  • 周靜，沈俏蔚，塗平，王漢生（2019），社交網路中被關注者類型與發帖類型對用戶發帖動機的影響研究，管理科學, 第32卷第2期，67-76
  • 周季蕾，周靜*，李季（2018），“IP劇”的社會化媒體行銷——基於文本挖掘與社會網路分析的研究，現代管理科學，2018第7期，99-102
  • 周靜，周小宇，王漢生（2017），自我網路特徵對電信客戶流失的影響研究，管理科學, 第30卷第5期，28-37
  • 周靜，沈俏蔚，塗平，王漢生（2017），原創還是轉發？基於社交媒體UGC的互動效用研究，行銷科學學報，第13卷第4輯，55-67
  • 潘蕊，周靜*，關蓉，（2017），社會網路中意見領袖對客戶間接價值的影響，商業研究，第59卷第9期，28-32
  • 周靜，袁瑛，塗平（2016）中國電影圈主要導演和演員合作網路的結構特徵分析，複雜系統與複雜性科學，第13卷第3期，69~80
  • Luo, R., Zhao, S.*, and Zhou, J., (2023), Information Network, Public Announcements and Asset Prices. Pacific-Basin Finance Journal, Volume 77, 101882.
  • Ji, Y., Bai, G., Qiu, B., Zhao, L., Zhou, J., Xue, Q., Gao. S., (2021), The surgical management of early-stage lung adenocarcinoma: is wedge resection effective? Journal of Thoracic Disease, 13(4):2137-2147.
  • Huang, D., Guan, G.*, Zhou, J., and Wang, H. (2018), Network-based Naive Bayes Model for Social Network. Science China Mathematics, 61 (4): 627-640.
  • 胡競雄，周靜，黃茜，馬瑞穎，彭文廣，鐘躍思（2021），肝膽影像學指標對B肝後肝硬化門靜脈高壓症患者肝功能預測價值，中華肝臟外科手術學電子雜誌，第10卷第5期，493-497
  • 李季，張帥，周靜（2020），服務與需求的匹配度對客戶流失的影響研究：基於電信行業的客戶數據實驗，管理評論，第32卷第5期，192-204
  • 王雪，郭慶雲，羅榮華，周靜（2018），基於信息網路視角的機構持股與盈餘公告市場反應研究，中國軟科學，11, 172-183

專利軟著

  • 發明專利，周靜、冀瑛、付小桐，基於影像組學和深度學習的肺腺癌亞型識別方法和裝置，授權公告日：2023年10月17日
  • 發明專利，冀瑛、周靜、胡濱，基於多視野的3D卷積神經網路集成模型肺結節診斷系統，授權公告日：2023年04年07日
  • 發明專利，冀瑛、周靜、劉建華、胡濱，基於圖卷積神經網路的肺癌病理高危因素預測方法和裝置，授權公告日：2023年03月21日
  • 計算機軟體著作權，周靜，冀瑛，孔志宇，多原發肺癌生存預後計算軟體V1.0，登記日期：2023年05月18日
  • 計算機軟體著作權，冀瑛、周靜，基於EMV-3D-CNN模型的肺結節危險分級預測平台[簡稱：EMV-3D-CNN肺結節風險分級預測平台]V1.0，登記日期：2023年03月20日

著作成果

周靜，魯偉主編，深度學習：基於pytorch的實現，中國人民大學出版社，2023年6月
周靜著，社交網路數據：理論與實踐，北京郵電大學出版社，2022年4月
王漢生，周靜編著，深度學習：從入門到精通，人民郵電出版社，2021年1月

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