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高
高玉龙 (Yulong Gao)
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个人简介
任职于哈尔滨工业大学通信技术研究所，教授、博士生导师。2007年11月起在该所任教，历任讲师、副教授，2018年5月起任博士生导师，2020年12月起任教授。2012年5月至2013年5月为多伦多大学访问学者。研究方向为智能信号处理和智能通信，利用机器学习、深度学习、统计信号处理和压缩感知理论解决频谱认知、智能抗干扰通信、信号检测与识别等理论与技术难题。主持或参与国家自然基金、国家重点研发计划等多项国家级课题。获教育部科技进步一等奖2项、黑龙江省科技发明一等奖1项、黑龙江省科技进步二等奖1项。
教育背景
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工作经历
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荣誉奖项
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基于无线网络的带自适应模型剪枝与量化的高效联邦学习
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Journal of Hydrology
IF6.3
单通道盲分离算法用于同频同调制通信信号
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基于元度量的少样本场景下新型干扰模式类别发现
通过分别提取时频相关性的多通道预测方法
界面匹配良好的液晶与扩展的溶剂化鞘加速了Zn2+去溶剂化动力学，从而实现稳定的锌电池
长寿命水性锌电池的氢键受体和阴离子受体介导的界面质子迁移率调节
通过自吸附分子钝化界面平衡Zn2+化学性质实现高稳定性锌金属阳极
边缘网络中针对非IID数据的自适应聚合权重联邦学习
AR-SMFWI：一种针对共偏移GPR数据的混合伪影去除和空间多尺度FWI方法
构建界面分子层，结合Zn2+转移/沉积动力学调控，以实现深度可逆的Zn阳极
ENERGY STORAGE MATERIALS
IF20.2
基于迭代旋转的线性时变衰落信道域变换
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SMALL
IF12.1
通过生成的未知干扰数据进行开放式干扰模式识别
