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於东军 (Dong-Jun Yu)
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个人简介
任职于南京理工大学计算机科学与工程学院智能科学与技术系，教授、博士生导师。主要研究方向为生物信息计算、机器学习、模式识别与智能系统。主持及参与多项国家自然科学基金及省部级项目，在模式识别、生物信息学、神经网络、智能计算等领域有研究积累，累计发表学术论文80余篇，主编《Java程序设计与应用开发》(2009)。曾获江苏省科技进步三等奖(2001)、江苏省优秀硕士论文(2002)、南京理工大学董事会奖教金一等奖(2007)、教育部科技进步(推广类)二等奖(2009)及教育部科技进步二等奖(2012)。入选江苏省博士集聚计划(2013)、江苏省“333高层次人才培养工程”中青年科学技术带头人(2013)、江苏省“六大人才高峰”(2013)及南京理工大学“科技工作先进个人”(2014)。2008年任英国The University of York计算机系访问学者，2016年任美国The University of Michigan (Ann Arbor)计算医学与生物信息学系访问学者。
教育背景
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工作经历
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荣誉奖项
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CLKAN-DBPred：利用预训练蛋白质语言模型与卷积层Kolmogorov-Arnold网络预测DNA结合蛋白
AeroCOPDNet：一种用于从肺音中检测COPD的深度学习框架
在GPS拒止环境下提升FAST馈源舱定位精度：一种用于抑制IMU漂移的LSTM-MMAE融合模型
用gerna-bind破译RNA-配体结合特异性
METFAN：基于适配器网络的多源增强治疗肽功能预测
ACS Omega
IF4.3
BIOINFORMATICS
IF5.4
MutPNI：一种用于准确预测突变对蛋白质-核酸相互作用影响效果的统一模型架构
自迭代多实例学习可预测CD4 T细胞免疫原性表位
MKFGO：将多源知识融合与预训练语言模型集成，用于高精度蛋白质功能预测
基于深度多任务和多尺度学习识别蛋白质-核苷酸结合位点
PScL-SDNNMAE：基于经典和掩码自编码器多视图特征的蛋白质亚细胞定位预测与集成特征选择
基于深度可分离卷积的双分支对比网络用于增强6mA位点识别
TransABseq：一种基于蛋白质序列预测突变导致抗原-抗体结合亲和力变化的二阶段方法
