模塊一：人工智能技術及行業創新應用案例
一、人工智能的概念及相關技術分析
1、人工智能的概念及技術特征
（1）什么是人工智能？
（2）人工智能有哪些關鍵特征？
（3）人工智能的分類及研究方向
（4）人工智能與機器學習、深度學習的關系
（5）人工智能與物聯網、云計算和大數據的融合關系
2、人工智能實現的支撐環境—產品與器件
（1）智能軟硬件
（2）智能機器人
（3）智能運載工具
（4）虛擬現實與增強現實
（5）智能終端
（6）物聯網基礎器件等
3、人工智能涉及的相關技術分析
（1）人工智能技術涉及的三個層次—感知、認知、執行
（2）感知技術—機器視覺、語音識別、模式識別等（如：物聯網）
（3）認知技術—機器學習、深度學習等技術（如：大數據）
（4）執行技術—硬件技術、軟件技術、計算實施技術（如：云計算）等
（5）人工智能的關鍵技術—物聯網、云計算、大數據、數據中心和超寬帶
二、人工智能與物聯網、云計算、大數據融合統一平臺的構建與設計
1、人工智能與物聯網、云計算、大數據技術融合應用的思路與策略
2、人工智能、物聯網、云計算、大數據融合統一平臺的構建原則
3、人工智能、物聯網、云計算、大數據融合統一平臺總體架構設計
4、“物聯網+云+大數據+AI”的邏輯分層架構
（1）邏輯分層架構
（2）物聯網感知層
（3）接入層與傳輸層
（4）云+大數據+AI服務層（IAAS+PAAS）
（5）“物聯網+云+大數據+AI”邏輯分層架構的設計
（6）邏輯分層架構總體設計方案
（7）網絡架構設計
（8）統一平臺子系統級聯設計
（9）數據處理和存儲方案
（10）標準體系
（11）安全體系
（12）人工智能與物聯網、云計算、大數據技術融合平臺的創新應用
三、人工智能的應用領域、價值分析與應用潛力評估
1、人工智能的應用領域及價值分析
（1）人工智能應用涵蓋的行業及領域分析與判斷
（2）人工智能應用給行業帶來價值的定性分析
（3）人工智能應用給行業帶來價值的定量分析（市場前景預測及價值分析）
2、各行業人工智能的發展基礎及優劣勢分析
（1）各行業人工智能的發展基礎分析
（2）各行業人工智能發展的優劣勢分析
3、各行業人工智能市場應用的潛力評估
（1）評估角度一：組織機構基礎
人工智能戰略視野與方向
創新文化
對人工智能技術的組織性承諾
組織靈活性
組織驅變力
人工智能相關人才與技術能力
（2）評估角度二：數據、工作流與技術基礎
可獲取的數據量
數據積累程度
數據儲存流程成熟完善
數據整潔度
數據有良好的記錄與說明文檔
工作流自動化程度
對人工智能友好的IT系統
（3）評估角度三：人工智能應用基礎
應用場景清晰度
人工智能運用準備的成熟度
部署人工智能應用的歷史經驗
解決方案服務機構合作情況
（4）評估結果的運用與企業人工智能發展策略及建議
四、人工智能的應用場景與業務創新案例分析
1、人工智能在汽車行業的應用場景與業務創新案例分析
（1）整車的智能營銷
（2）數據驅動的產品優化
（3）銷量預測驅動的智能生產優化
（4）零部件的預測性維修
（5）駕駛輔助系統
（6）未來發展預測
2、人工智能在醫療行業的應用場景與業務創新案例分析
（1）醫美、齒科等機構基于購買預測的精準營銷
（2）數據驅動的輔助診斷
（3）醫療圖像分析
（4）提高篩選生物標志物速度，進行藥物有效性、安全性預測評估
（5）未來發展預測
3、人工智能在金融行業的應用場景與業務創新案例分析
（1）預測性風控
（2）智能交易策略
（3）智能客服
（4）智能投資顧問
（5）未來發展預測
4、人工智能在消費品與零售領域行業的應用場景與業務創新案例分析
（1）精準營銷與個性化推薦系統
（2）智能店鋪管理
（3）產品銷量銷量預測與供應鏈優化
（4）無人超市
（5）未來發展預測
5、自動駕駛領域
（1）Oracle智能聊天機器人及技術
（2）無人倉、無人車、無人機加速行業進化
五、人工智能在智能交通行業的創新應用案例分析
1、智能交通系統的概念及優勢
（1）智能交通系統的概念
（2）智能交通系統優勢
緩解擁堵
降低事故
節能環保
（3）人工智能技術與智能交通技術之間的關系
（4）物聯網技術與智能交通技術之間的關系
（5）智能交通的主要子系統介紹
（6）出行信息子系統介紹
（7）交通管理子系統介紹
（8）公共交通子系統介紹
（9）車輛控制子系統介紹
（10）商用貨運管理子系統介紹
（11）電子收費子系統介紹
（12）緊急救援子系統介紹
2、人工智能技術在智能交通行業應用
（1）滴滴人工智能調度系統
（2）斑馬互聯網汽車智慧停車
（3）易華錄智能交通管控平臺+百度地圖
（4）大華人工智能交通攝像機
（5）日本人工智能分析交通擁堵情況新技術
（6）Facebook人工智能在交通行業應用
（7）大眾汽車人工智能技術自動停車和充電
（8）百度人工智能在智能交通應用
（9）我國智能交通重點領域分析
（10）水路運輸智能化
（11）航空運輸智能化
（12）公交交通智能化
（13）軌道交通智能化
（14）高速公路智能化
（15）無人駕駛與智能交通
車路協同
智能車路協同關鍵技術

模塊二：云計算技術及行業創新應用案例
一、云計算的應用現狀與發展
1、云計算的概念與特征
2、云計算的類型
3、云計算網絡新技術
（1）云接入技術
（2）云計算管理平臺與自動化技術
（3）云安全技術
（4）基于云計算架構的桌面云技術
（5）基于云計算架構的存儲云技術
（6）基于云計算架構的IDC技術
（7）基于云計算架構的企業私有云技術
（8）基于云計算的大數據技術與應用
（9）基于云計算架構的數據庫云技術
（10）基于云計算架構的媒體云技術
（11）基于云計算架構的NFV云技術
4、云計算服務及應用
5、云計算的應用領域
（1）云計算與互聯網（搜索、社交、文件同步）
（2）云計算與移動互聯網（云存儲、同步備份）
（3）云計算與物聯網（云端監控）
（4）云計算與智慧城市
（5）云計算與大數據
6、電信運營商云計算實踐
7、云計算的發展趨勢
二、云計算的系統架構及部署方案
1、云計算的架構及特性
（1）云計算架構的內涵
（2）云計算架構的特性
（3）云計算架構的準則
2、云計算的總體架構與子系統
（1）云計算總體架構描述
（2）云計算架構子系統
（3）云計算架構子系統的組合
2、云計算架構的層次
（1）云計算架構的基本層次
（2）云計算架構的服務層次
3、經典云計算分層服務體系
（1）云計算分層體系概述
（2）IaaS服務及其實現體系
（3）PaaS服務及其實現體系
（4）SaaS服務及其實現體系
4、擴展云計算服務體系
（1）DaaS服務及其實現體系
（2）CDN服務及其實現體系
5、云計算架構的關鍵技術
（1）虛擬化架構技術
（2）分布式架構技術
6、云計算架構落地應用場景及部署
（1）基于云計算架構的桌面云應用
（2）基于云計算架構的存儲云應用
（3）基于云計算架構的IDC托管云應用
（4）基于云計算架構的企業私有云應用
（5）基于云計算的大數據分析與應用
（6）基于云計算架構的數據庫云應用
（7）基于云計算架構的媒體云應用
（8）基于云計算架構的NFV云應用
三、云計算平臺的構建及解決方案
1、云接入技術架構與應用
2、云計算管理平臺與自動化技術架構及應用
3、云安全架構與應用
4、基于云計算架構的桌面云解決方案
5、基于云計算架構的存儲云解決方案
6、基于云計算架構的IDC托管云解決方案
7、基于云計算架構的企業私有云解決方案
8、基于云計算的大數據分析與應用平臺架構
9、基于云計算架構的數據庫云解決方案
10、基于云計算架構的媒體云解決方案
11、基于云計算架構的NFV云解決方案
12、云計算網絡部署問題探討
四、挖掘企業信息化需求與提供云計算解決方案
1、云業務產品的應用領域及需求分析
（1）智慧城市領域需求分析
（2）公共事業領域需求分析
（3）公共安全領域需求分析
（4）互聯網領域需求分析
（5）互聯網金融領域需求分析
（6）共享經濟領域需求分析
（7）工業領域需求分析
（8）農業領域需求分析
2、電網領域需求分析
（1）交通運輸領域需求分析
（2）物流領域需求分析
（3）醫療衛生領域需求分析
（4）節能環保領域需求分析
（5）教育行業需求分析
（6）旅游行業需求分析
（7）智慧家庭及智慧社區需求分析
3、云計算解決方案項目咨詢思路、步驟與方法
（1）云計算項目咨詢思路及3個關鍵步驟
（2）進行目標行業研究的方法及案例分析
（3）探索商業模式的方法及案例分析
（5）商業解決方案預集成方法及案例分析
五、云計算的行業應用案例分析
1、人工智能云案例分析
2、工業云案例分析
3、農業云案例分析
4、交通云案例分析
5、教育云案例分析
6、醫療衛生與健康云案例分析
7、旅游云案例分析
8、物流云案例分析
9、園區云案例分析
10、社區云案例分析
11、企業私有辦公云案例分析
六、云計算行業應用方案設計
1、需求分析
2、系統設計
3、硬件選型
4、軟件選型
5、部署與運維
6、完整案例一：交通云方案設計
7、完整案例二：公安云（雪亮工程）方案設計
8、完整案例三：教育云方案設計
模塊三：大數據技術及行業創新應用案例
一、大數據系統平臺總體架構及部署
1、大數據系統平臺總體架構描述
（1）大數據的業務目標
（2）大數據總體架構模型
（3）大數據總體架構特點
（4）大數據系統的物理架構
（5）大數據系統的邏輯架構
（6）大數據系統與現有系統的關系
（7）傳統應用如何成為大數據系統的應用
2、大數據平臺工作流程
（1）大數據采集系統架構及工作流程
（2）大數據存儲架構及工作流程
（3）大數據處理架構及工作流程
（4）大數據挖掘分析架構及工作流程
（5）大數據展現平臺及工作流程
3、大數據平臺技術體系構成
（1）大數據采集技術（多樣性：多源數據融合，數據抽取、轉換和加載的過程優化）
（2）大數據存儲技術（海量：結構化、半結構化和非結構化數據）
（3）大數據處理技術（快速：并行計算、流計算）
（4）大數據挖掘分析技術（價值：數據挖掘、商業智能）
（5）大數據可視化展示技術（價值：數據可視化）
（6）大數據隱私安全
4、大數據相關概念與相關技術概覽
（1）數據結構：結構化數據與非結構化數據
（2）數據庫數據模型：關系型數據庫與非關系型數據庫
（3）數據處理特性：OLTP與OLAP
（4）數據一致性：強一致性與最終一致性
（5）數據存儲方式：行式存儲與列式存儲
（6）數據庫存儲與處理架構：SMP與MPP
（7）數據存儲架構：傳統分布式文件與新型分布式文件
（8）數據處理架構：基于并行計算的分布式數據處理技術（MapReduce）
5、大數據存儲和處理技術
（1）分布式存儲和計算平臺- Hadoop
（2）分布式文件系統-HDFS
（3）分布式計算框架-YARN/MapReduce
（4）分布式數據庫-NoSQL
6、大數據查詢和分析技術：SQL on Hadoop
（1）Hive：基本的Hadoop 查詢和分析
（2）Hive 2.0：Hive 的優化和升級
（3）實時互動的SQL：Impala 和drill
（4）基于PostgreSQL 的SQL on Hadoop
（5）大數據高級分析和可視化技術
（6）傳統數據倉庫與聯機分析處理技術
（7）大數據挖掘與高級分析
（8）大數據挖掘與高級分析庫：Mahout
（9）非結構化復雜數據分析
（10）實時預測分析
（11）開源可視化工具：R語言
（12）可視化技術
7、大數據Hadoop2.0平臺架構及組件
（1）Hadoop2.0平臺總體架構解析
Hadoop2.0平臺層次劃分及構成
Hadoop2.0平臺軟件系統構成
Hadoop2.0平臺各組件介紹
（2）Hadoop2.0平臺各組件功能描述
分布式文件系統-HDFS
分布式批處理計算-YARN/MapReduce
分布式數據庫-HBase
分布式數據倉庫-Hive
分布式協作服務-ZooKeeper
數據分析挖掘-Pig
數據采集系統-Chukwa
高吞吐量分布式消息系統-Kafka
系統監控- Ambari
跨語言服務間通信-Thrift
日志收集與轉運工具-Flume
數據結果與線上決策的交互-Redis
流計算基礎平臺-Storm vs Spark
流式計算框架Spark Streaming
二、大數據應用實踐方法及行業應用案例分析
1、大數據應用實踐方法
（1）業務需求定義
（2）大數據應用現狀分析與標桿比較
（3）大數據系統平臺規劃和設計
（4）大數據技術切入與實施
（5）大數據試用和評估
（6）大數據應用推廣
2、業務需求定義
（1）分析業務戰略，了解戰略層面的大數據需求
（2）調研業務經營模式、管理現狀、進行大數據需求分析，發現應用機會和場景
（3）發現大數據應用對企業的機會和挑戰
（4）標桿應用研究
3、各行業大數據應用的個性需求分析方法
（1）“互聯網與電子商務行業”大數據應用需求分析
（2）“電信運營業”大數據應用需求分析
（3）“政府”大數據應用需求分析
（4）“金融業”大數據應用需求分析
（5）“零售業”大數據應用需求分析
（6）“教育業”大數據應用需求分析
（7）“醫療業”大數據應用需求分析
（8）“能源業”大數據應用需求分析
（9）“制造業”大數據應用需求分析
（10）“交通物流業”大數據應用需求分析
（11）企業級大數據應用的共性需求分析
（12）客戶分析
（13）績效分析
（14）欺詐和風險評估
4、大數據應用現狀分析與標桿比較
（1）分析數據應用現狀和能力
（2）分析應用場景和數據容量、種類和速度
（3）確定大數據評價指標體系
（4）應用場景的數據源和樣本分析
（5）標桿數據分析研究
5、大數據系統平臺規劃和設計
（1）大數據戰略目標定義
（2）大數據系統平臺架構設計
提出大數據架構
細化獲取架構
處理和存儲架構
分析架構
信息安全架構
大數據組織架構
6、關鍵技術系統設計
7、技術選型和采購建議
8、技術實施規劃
（1）大數據技術切入與實施
大數據技術試驗
試點和數據采集、存儲和分析
平臺部署
（2）大數據試用和評估
大數據試用
大數據評估
9、大數據應用推廣
（1）需求分析
（2）應用推廣準備
（3）啟動新的項目
10、以電信運營商客戶分析為例的大數據實施案例分析
（1）大數據客戶分析業務需求
（2）大數據客戶分析現狀與標桿比較
（3）大數據客戶分析應用架構規劃與設計
（4）大數據客戶分析實施、試點和推廣
模塊四：融合人工智能、云計算、大數據技術的行業應用案例分析
一、“雪亮工程”融合人工智能、云計算、大數據技術的創新應用
1、“雪亮工程”整體架構與設計方案
（1）一個平臺
（2）兩個中心
（3）三張網絡
（4）四類場景
2、“雪亮工程”的邏輯分層架構（基于物聯網+云+大數據+AI的架構）
（1）物聯網感知層
（2）接入層與傳輸層
（3）視頻云+大數據+AI服務層（IAAS+PAAS）
3、“雪亮工程”數據處理和存儲方案
（1）系統功能的組成
（2）系統與外部連接關系
4、“雪亮工程”數據檢索服務設計
5、“雪亮工程”云存儲系統設計
（1）云存儲模塊設計
（2）云存儲功能設計
（3）云存儲網絡設計
6、“車輛”大數據創新應用
（1）車輛二次識別
（2）車輛積分研判
（3）積分實時預警
（4）多維特征檢索
（5）多維特征碰撞
（6）大數據技戰法
（7）緝查布控
7、“人像”人工智能分析應用
（1）海量人像比對子系統
（2）動態人像卡口作戰子系統
（3）人像大數據研判子系統
（4）視頻行為分析
（5）視頻人群分析
8、“人工智能+雪亮工程”構建平安城市創新應用案例分析
二、人工智能融合物聯網、云計算、大數據技術的各行業創新應用案例分析
1、“人工智能+農業”創新應用案例分析
（1）“人工智能+農業”整體架構方案
（2）“人工智能+農業”邏輯分層架構（基于物聯網+云+大數據+AI的架構）
（3）物聯網的創新應用—在農田和設備中部署GPS和傳感器，采集數據
（4）大數據的創新應用—數據分析及挖掘，提高農業的精準性
（5）云技術的創新應用—通過虛擬機在供應鏈中共享信息
（6）人工智能+農業—實現應用創新與價值增值
2、 “人工智能+醫療”創新應用案例分析
（1）“人工智能+醫療”整體架構方案
（2）“人工智能+醫療”邏輯分層架構（基于物聯網+云+大數據+AI的架構）
（3）物聯網的創新應用—采集數據與智能感知
（4）大數據的創新應用—數據分析及挖掘，提高醫療精準性
（5）云技術的創新應用—數據容災與備份
（6）人工智能+醫療—解決醫學難題
3、“人工智能+教育”創新應用案例分析
（1）“人工智能+教育”整體架構方案
（2）“人工智能+教育”邏輯分層架構（基于物聯網+云+大數據+AI的架構）
（3）物聯網的創新應用—多渠道采集數據
（4）大數據的創新應用—數據分析及挖掘，提高教學服務精準性
（5）云技術的創新應用—海量教學課件的存儲與快速查找
（6）人工智能+教育—深度學習，量身定制
4、 “人工智能+銀行業”創新應用案例分析
（1）“人工智能+銀行業”整體架構方案
（2）“人工智能+銀行業”邏輯分層架構（基于物聯網+云+大數據+AI的架構）
（3）物聯網的創新應用—采集數據
（4）大數據的創新應用—數據分析及挖掘，提高業務個性化水平
（5）云技術的創新應用—去IOE，降低成本
（6）人工智能+銀行業—智慧投資與理財
三、課程總結： 

博士
北京信息科技大學副教授
人工智能、數據挖掘專家
IEEE Access等SCI期刊特約審稿人
中博智學教育公司常年簽約講師。
在AI技術高速發展的今天，王老師希望憑借他在深度學習、數據挖掘、大數據技術、云計算技術和移動通信技術方面完整的知識體系及融會貫通的能力，加上深厚的數學功底，通過技術培訓和咨詢為信息通信、高校科研團隊、AI從業者長遠發展助一臂之力！在軟件測試流程設計及優化、自動化測試框架的實現、性能優化等領域具有多年的實戰經驗，擅長自動化測試解決方案的制定與實施。
【主要工作】
長期從事人工智能、數據挖掘、大數據領域研究生、自動化測試、企業員工教學培訓與地震人工智能科研工作；多次參與行業人工智能技術引用研討及大會發言；在大唐電信、中國地質科學院等單位長期全職、兼職從事深度學習、數據挖掘相關技術的培訓及軟件研發；在高校從事數據挖掘、深度學習教學8年。
【主要研究領域】
基于對AI行業的長期研究，對現在AI技術的發展與演進、深度學習算法的推導、地震人工智能、自動化測試、物聯網、智慧城市、大數據、云計算、TD-LTE都有著深入的理解，并且也一直在一線從事相關項目的咨詢服務工作，積累的豐富的實操經驗，保證課程的時效性和落地性，課程受到相關高校以及相關政府部門的高度好評。
【授課特點】
既有雄厚而扎實的AI理論基礎、精湛而熟練的技術，又有豐富的理論及實踐教學經驗和技巧，做過項目課題、參加過通信計費結算軟件、建筑軟件、遙感圖像處理軟件、地震預測預報等軟件開發工作。
在長期的教學與培訓實踐中形成了獨具特色、自成體系的教學風格和教學方法，最大特點在于以人文的思想與方法進行教學，生動活潑，富于激情與感染力；教學針對性強，知識全面、思路清晰、邏輯嚴密、結合豐富的案例進行教學，深入淺出、詼諧幽默；通過互動教學，解決學員在實際工作中遇到的各種問題，讓學員在短時間內取得較大收獲。教授過得學院上千人，學生對教學效果評估滿意率均達 90%以上。
【精品課程】
人工
智能 人工智能技術概述及發展前景展望：人工智能背景與歷史、深度學習、腦認知、行業發展現狀、發展趨勢 Python基礎：列表、元組、字符串、字典、條件、循環控制、函數、異常處理、文件操作、多線程
大數據處理：Numpy、Pandas、Matplotilb、OpenCV、特征抽取、特征轉換、歸一化 機器學習：線性回歸、KNN、邏輯回歸、梯度下降算法、牛頓法、決策樹、隨機森林、GBDT算法、支持向量機、K-means、樸素貝葉斯算法、隱馬爾可夫模型、最大熵模型
深度學習平臺：TensorFlow、PyTorch、Keras
深度學經典模型及應用：
CNN、RNN、LSTM、GAN、Seq2Seq

強化學習：Q-Learning、Sarsa、DQN、Policy Gradient、Actor Critic 爬蟲技術：urllib3、requests、lxml、bs4、Srapy、Selenium、PhantomJS
深度學習項目進階實踐：人臉識別系統、智能推薦系統、情感分析系統、智能對話系統
大數據及數據挖掘 大數據技術概述及演變趨勢 大數據時代的業務支撐系統
MapReduce技術架構 Hadoop 分布式程序開發
Spark內存程序開發 HBase數據存儲原理及應用
MongoDB數據庫開發
數據挖掘技術概述 協同過濾——基于用戶的顯式推薦算法
協同過濾——隱式評級及基于物品的過濾 內容過濾機及分類——基于物品屬性的過濾
算法評估及KNN 概率及樸素貝葉斯：貝葉斯定理、非結構化文本分類
聚類：K-MEANS聚類、SSE及散度

【近幾年主持、參與的科研項目】
（1）國家自然科學基金，模擬地震監測波形記錄矢量化關鍵算法研究與系統開發（數字圖像處理、數據挖掘方向）（國家級，主持）。
（2）大唐電信軟件公司計費結算部工程師，設計開發了內蒙聯通計費結算系統，河北鐵通計費系統，河南移動計費系統。
（3）多次指導學生參加阿里天池杯大數據競賽，2015年度40個國家2100支隊伍參與的“淘寶穿衣搭配算法” 競賽決賽取得排名189名；2016年度40個國家3046支隊伍參與的“機場客流量的時空分布預測”競賽決賽中決賽排名115名，優異成績；2017年，在全球1143支隊伍參與的“余震捕捉AI大賽”中指導學生排名45名。
（4）中博教育人工智能研發部技術總監，人工智能公考軟件技術負責人。
（5）校級人才引進支持計劃A類（人工智能方向），主持。
（6）中國地質調查局工作項目子課題，陸域天然氣水合物大數據處理與存儲（數據挖掘方向）（省部級，排名第2）。
（7）中國地震局教師科研基金，活動斷裂帶重點區域用地變化檢測技術研究（數據挖掘方向）（省部級，主持）。
（8）中央高校基本科研創新團隊項目子課題，基于多源地震遙感數據融合的斷層識別技術研究（數據挖掘方向）（主持）。
（9）國家重大科技專項子課題，高分遙感應急示范工程先期攻關項目--多源地震信息融合技術研究（數據挖掘方向）（國家級，排名第2）。
（10）中央高校基本科研業務費青年教師資助計劃，基于HRTEM和STM圖像的石墨烯晶體結構缺陷識別（數字圖像處理、數據挖掘方向）（主持）。
（11）中國地震局教師科研基金，主震地震參數與后續最大地震震級之間的統計關系研究（人工智能方向）（排名第2）。
（12）河北省科學技術廳河北省科技計劃項目，基于大數據技術的流體觀測數據前兆異常自動識別算法研究（人工智能方向）（排名第3）。
（13）校級教育研究與教學改革項目， 情景式教學方法在《UML與設計模式》教學中的應用（主持）。
【近幾年發表的論文（第一作者）】
(1)A new program on digitizing analog seismograms, Computers & Geosciences, 2016, 93,70-76.(SCI，IF 2.8)
(2)Recognition of Defect Structure of Graphene by Image Processing Technique, Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, 2014, 11(2), 391-395. (SCI)
(3)Recognition of amount of carbon atoms of graphite STM images, Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, 2011, 8(11), 2204-2208. (SCI)
(4)Recognition of atomically-resolved STM images of graphite, Journal of Computational and Theoretical NanoScience, 2010, 7(2), 404-407 (SCI)
(5)Recognition of chiral vector angle of individual single-walledcarbon nanotubes by image processing techniques, Journal of Computational and Theoretical NanoScience, 2009, 6 (5), 1008-1012. (SCI)
(6) Land use Change Detecting using Remote Sensing in Xiadian Fault Zone, Journal of Residuals Science & Technology, 2016,12(8), 185-186. (SCI 刊源)
(7)Fault Diagnosis of Sucker-Rod Pumping System Using Support Vector Machine, Communications in Computer and Information Science, 2012, 289,179-189.(EI)
(8)Study of oil-gas yield model of a suck-rod pumping well based on thedata mining of pump dynamometer cards，The 2th International Conference onComputer Science and Service System, 2012.
(9)Recognition of topology feature of Graphene by image processing technique, Advanced Materials Research, 2013, 756-759: 4133-4137. (EI)
(10)Analysis of the Relationship between Main Shock and Aftershocks Based on Association Rules, Advanced Materials Research , 2013, 760 -762: 1174-1177 (EI).
(11)Energy Field Filling of NEIC Broadband Radiated Energy Catalogue Based on Method of Least Squares, Advanced Materials Research (Volumes 760-762), 1339-1342, 2013. (EI)
(12)A New Curve Tracing Algorithm Based on Local Feature in the Vectorization of Paper Seismograms, Sensors & Transducers Journal, 2014 165: 108-111, 2014. (EI)
(13)Spatial characteristics of the major surface rupture in Lushan area to the south of Dujiangyan city by analyzing remote sensing images, 2014 International Conference on Information GIS and Resource Management, 2014.
(14)Researches on key algorithms in analogue seismogram records vectorization，Sensors & Transducers Journal, 2014, 178 (9): 209-213.
(15)A new waveform mosaic algorithm in the vectorization of paper seismograms, Sensors & Transducers Journal,Vol. 2014, 182 (11), 203-206.
(16)Energy field filling of neic broadband radiated energy catalogue based on Support Vector Machine regression model, Applied Mechanics and Materials. 2014, 687-691, 1514-1517. (EI)
(17)Analysis of the relationship between apparent stress and main-after shocks magnitude difference on association rules, energy education science and technology part a. 2015. 33(1): 425-434.
【主要培訓經歷】
1、擁有5年以上的通信行業工作經驗，先后為全國多家通信公司有過項目開發合作及授課。曾為北京大唐電信、河北聯通等多家省市通信公司講授大數據系統、AI研發技術系統培訓、數據挖掘技術、Nosql數據庫、移動互聯網等相關技術。
2、曾為溫州大學、石家莊鐵道大學、中國地質科學院及北京城市學院等多家院校講授《人工智能算法在醫學數據分類上的應用（CNN及Reinforcement Learning）》、《人工智能技術概述及典型算法培訓》、《人工智能在地學資料文本數據挖掘方向的應用》、《計算機網絡》、《數字圖像處理》、《計算機程序設計語言》等高級核心課程。 

• 5G物聯網及人工智能

   

  課程背景：人工智能時代已經開啟，其中物聯網技術的運用就是最新嘗試。將成為繼互聯網之后下有一個萬億級數的產業。本課程詳細介紹物聯網及人工智能的現狀、發展、案例和技術發展。課程目標：1.了解物聯網及可人工智能的基本知識2.物聯網及人工智能核心技術和解決方案課程形式：以講授為主，結合案例分析、視頻觀賞等形式。課程大綱：一、物聯網..

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• 大數據及人工智能背景下消費和小微信貸線上獲客、產品設計、風控應對策略

   

  第一部分：金融科技發展狀況的介紹一、金融科技的現狀與發展趨勢（一）宏觀背景1、金融科技（支付寶人臉識別技術、APPLEPAY、虹膜技術、二維碼支付技術）2、利率市場化3、金融脫媒（二）移動互聯技術的發展使互聯網金融成為可能1、移動互聯網技術2、移動支付技術3、H5、APP（三）互聯網金融對傳統銀行資產業務的顛覆和沖..

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• 數字化轉型“人工智能關鍵技術與產業機遇”培訓大綱

   

  第一章：人工智能概述（約1.5小時）第1節、 人工智能概述1、 人工智能發展史2、 人工智能關鍵技術3、 人工智能新型產業4、 傳統產業智能升級5、 智能社會6、 高效智能社會服務7、 社會治理智能化8、 智能制造9、 小結第二章：人工智能產業機遇（約1.5小時）1、 人工智能產業鏈2、 人工智能賦..

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• 人工智能可用性研究以及業務場景探索

   

  軟硬件維度劃分第一類，以硬件為主，銀行的核心應用第二類，以軟件為主，銀行核心應用第三類，以硬件為主，非核心應用第四類，以軟件為主，銀行的的非核心應用業務場景維度劃分 圖像識別維度：人臉識別，遠程支付，遠程業務，刷臉支付，身份證識別，OCR技術 語音識別維度：智能客服機器人，智能語音導航，智能營銷催收機器人 自然語言..

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• 人工智能和AI

   

  一．人工智能技術和應用場景的介紹。a)圖像處理，圖像識別i.日常生活中的刷臉，人臉識別，火車進站等ii.公安局的天網系統b)語音處理，語音識別i.科大訊飛語音輸入法的場景ii.搜狗智能機器翻譯筆的應用場景c)自然語言處理，文本挖掘i.搜索推薦引擎的應用場景ii.抖音推薦引擎的應用場景二．常見人工智能的算法，主流的應..

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• 人工智能產品管理和產品設計方法

   

  第1 章 人工智能時代的產品思考1 人工智能的發展和定義1 人工智能產品2 體系――人工智能產品框架3 基礎――數據的進化4 方法――人工智能領域的研究方法5 商業――人工智能時代的商業模式第2 章 無行業不智能1 互聯網的行業認知1 互聯網時代的下半場――產業互聯網的興起2 產業互聯網的行業屬性2．1 產品需..

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