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周靜

(中國人民大學統計學院副教授)

鎖定
周靜,博士,現為中國人民大學統計學院副教授。 [1] 
中文名
周靜 [1] 
國    籍
中國
畢業院校
北京大學
學位/學歷
博士 [1] 
職    業
教師 [1] 
專業方向
醫學圖像分析、AI輔助肺癌診斷

周靜教育經歷

2012-2016,博士,北京大學光華管理學院
2008-2012,學士,中央財經大學 [1] 

周靜工作經歷

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 [1] 

周靜兼任職務

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

周靜基金項目

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應用研究,主持,2023-2025
國家自然科學基金面上項目,人工智能背景下複雜網絡數據建模與應用研究,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優化算法研究,主持,2021-2023
國家統計局全國統計科學重點研究項目,基於網絡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,人工智能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?社交網絡視角下的 UGC 產生動機研究,主持,2018-2020
中國人民大學新教師啓動基金項目,網絡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,複雜網絡數據建模及其高效計算方法的研究,主持,2016-2018

周靜學術獎勵

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託舉工程(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)
北京應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概率統計研討會最佳論文獎(2014)

周靜開設課程

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

周靜論文發表

( * 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户流失預警模型研究,經濟管理學刊,第2卷第4期,143-168
  • 周靜,楊玲燕,劉喆^,王芳*(2023),人工智能輔助法官決策研究: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,莊豔陽^,周季蕾*(2022),基於文本語義與動態網絡結構的科研合作網絡鏈路預測研究,情報資料工作,43(6):21-29
  • 周靜,沈俏蔚,塗平,王漢生(2019),社交網絡中被關注者類型與發帖類型對用户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”的社會化媒體營銷——基於文本挖掘與社會網絡分析的研究,現代管理科學,2018第7期,99-102
  • 周靜,周小宇,王漢生(2017),自我網絡特徵對電信客户流失的影響研究,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的交互效用研究,營銷科學學報,第13卷第4輯,55-67
  • 潘蕊,周靜*,關蓉,(2017),社會網絡中意見領袖對客户間接價值的影響,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絡的結構特徵分析,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,鍾躍思(2021),肝膽影像學指標對乙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户流失的影響研究:基於電信行業的客户數據實驗,管理評論,第32卷第5期,192-204
  • 王雪,郭慶雲,羅榮華,周靜(2018),基於信息網絡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

周靜專利軟著

  • 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卷積神經網絡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,基於圖卷積神經網絡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
  • 計算機軟件著作權,周靜,冀瑛,孔志宇,多原發肺癌生存預後計算軟件V1.0,登記日期:2023年05月18日
  • 計算機軟件著作權,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

周靜著作成果

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,社交網絡數據: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
參考資料