教育背景
工作经历
美国加州大学Berkeley实验室，2010-2011年，博士后，合作导师：Greg Bronevetsky教授；
美国Livermore实验室，2011-2012年，助理研究员；
国防科技大学，2012-2014年，博士后，合作导师：廖湘科院士；
国防科技大学，2014-2016年，助理研究员；
研究领域
主讲课程
科研成果
在研项目：
(1) 军委科技委173重点项目：支持人工智能军事应用的数值函数库(2020/11-2025/11)
(2) 中国人民解放军国防科技大学第63研究所：基于基于知识图谱的智能语义问答研究(2021/07-2022/06)
(3) 中国航发株洲动力机械研究所：基于计算机视觉的发动机部件损失识别研究(2020/12-2022/12)
(4) 上海航天动力技术研究所：XX型航天发动机推力智能补偿技术研究(2021/06-2022/12)
(5) 军事医学研究院生物安全处：炭疽事件早期决策支持工具软件研发(2021-07/2022-06)
(6) 中国人民解放军国防科技大学计算机学院：飞腾众核处理器面向人工智能和科学工程计算的共性支撑软件开发(2020/01-2021/01)
(7) 装备发展部空军预先研究项目：基于机器学习的航空发动机典型气路故障智能诊断和预测技术研究(2020/09-2021/07)
(8) 国防基础科研核科学挑战：百万核数值模拟性能优化与预测方法研究(2019/01-2021/01)
(9) 国家重点研发计划：基于国家高性能计算环境的教育实践平台二期(2018/07-2020/06)
(10) 国家重点研发计划：基于国家高性能计算环境的教育实践平台(2016/07-2018/08)
(11) 国家重点研发计划：HPC教育实践软件支撑平台研发项目(2018/09-2021/08)
(12) 国家自然科学青年基金项目：基于SAT编码的最大团并行算法的设计、优化及其应用研究(2017/01-2019/12)
论文节选（近3年）：
详情请见dblp: https://dblp.uni-trier.de/pers/hd/q/Quan:Zhe
[1] KGNN: Knowledge Graph Neural Network for Drug-Drug Interaction Prediction. IJCAI 2020 (CCF A) (paper)
[2] Text to Image Synthesis with Bidirectional Generative Adversarial Network. ICME 2020 (CCF B)
[3] DeepGS: Deep Representation Learning of Graphs and Sequences for Drug-Target Binding Affinity Prediction. ECAI 2020 (CCF B) (paper)
[4] A Novel Model for Imbalanced Data Classification. AAAI 2020 (CCF A)(paper)
[5] Task Scheduling for Energy Consumption Constrained Parallel Applications on Heterogeneous Computing Systems. TPDS 2020. (CCF A) (paper)
[6] An Improved Hierarchical Datastructure for Nearest Neighbor Search. AAAI 2019 (CCF A) (paper)
[7] Heavy-ball Algorithms Always Escape Saddle Points. IJCAI 2019 (CCF A) (paper)
[8] Iteratively Reweighted Penalty Alternating Minimization Methods with Continuation for Image Deblurring. ICASSP 2019 (CCF B) (paper)
[9] GraphCPI: Graph Neural Representation Learning for Compound-Protein Interaction. BIBM 2019. (CCF B) (paper)
[10] A Novel Molecular Representation with BiGRU Neural Networks for Learning Atom. Briefings in Bioinformatics 2019. (CCF B) (paper)
[11] An efficient real-time data collection framework on petascale systems. NEUROCOMPUTING 2019. (SCI 2区) (paper)
[12] An Efficient Framework for Sentence Similarity Modeling. IEEE/ACM TASLP 2019. (CCF B) (paper)
[13] ACV-tree: A New Method for Sentence Similarity Modeling. IJCAI 2018. (CCF A) (paper)
[14] A System for Learning Atoms Based on Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks. BIBM 2018. (CCF B) (paper)
[15] ISAECC: An Improved Scheduling Approach for Energy Consumption Constrained Parallel Applications on Heterogeneous Distributed Systems. ICPADS 2018. (CCF C) (paper)
[16] A High-Precision DQDS Algorithm. HPCC 2021.(CCF C)
发明专利列表：
(1)基于知识图谱的图卷积药物对相互作用预测方法及系统. 202010216234.5
(2) 一种基于双向架构对抗生成网络的由文字生成图片的方法. 202010185829.9
(3) 一种基于深度学习的药物预测方法. CN111210878A
(4) 一种基于向量化的日志模板提取方法和系统. CN110175158A
(5) 一种基于Smi2Vec的BiGRU药物毒性预测模型的实现. CN110277173A
(6) 一种基于ARMv8 64位多核处理器的低精度矩阵乘法函数设计与实现方法. CN110782009A
(7) 面向高性能计算应用的通信特征模型方法及系统. CN110928705A
(8) 一种基于图卷积和词向量的药物-靶标相互作用预测方法. CN110289050A
(9) 一种将深度学习与数学分析相结合的句子分类改进方法. 2018108127742
(10) 一种基于词向量的句子相似度比较方法. 201711273188.7
(11) 一种基于深度学习的药物活性预测方法. CN109033738A
(12) 一种基于程序特征分析的迭代编译优化方法. 201711113109.6
(13) 一种基于大型系统拓扑结构的容错节点分配方法. 201711114201.4
软件著作权：
(1)高性能教育实践软件平台反馈式调试系统V1.0
(2) restful风格化的hpc教育资源接入平台V1.0
学生培养
每年招生指标保底博士1人，研究生3人
1.在籍学生名单
博士研究生：
2022级 李磊、梁桦
2020级 李传莹 （独立指导）
2019级 邝世杰
2018级 肖桐（与廖湘科院士共同指导）
硕士研究生：
2022级 翟宇 黄梓修 周一帆 张曦辰 徐子才
2021级 金洁茜 刘梦迪 刘学建 张梦豪 彭祯桂
2020级 谭言西 张程 刑世豪 周敏豪 张素雅 黄垚
2.毕业研究生去向：
2019级：
陈杨阳 （日本筑波大学读博）
胡新健 （字节跳动公司）
江小斐 （腾讯公司）
肖仕扬 （交通银行湖南省分行）
李磊 （湖南大学读博）
彭阳 （中兴长沙研发基地）
赵征 （瑞思康达股份有限公司）
2018级：
王梓旭（日本筑波大学读博）
何楠 （国家电网湖南省信通分公司）
郭燕 （浙江大华技术股份有限公司）
高晋峰（北京数字政通科技股份有限公司长沙分公司）
2017级：
林轩 （湘潭大学计算机学院讲师）
李传莹（湖南大学读博）
王静 （国家电网湖南省信通分公司）
刘彦 （武汉小米科技）
2016级：
乐雨泉（京东人工智能实验室）
叶婷 （上海花旗银行）
范益世（华为公司）
3.指导情况
研究生：
本科生：
