肖克江，男，博士、副教授、硕士生导师，研究方向：大数据及人工智能、智能感知互联与物联网系统、云与边缘协同计算系统，联系邮箱：985089629@qq.com
个人简介
2015年7月毕业于中国科学院计算技术研究所，获工学博士学位，主要研究方向为智能感知互联与物联网系统、多源信息融合、云与边缘协同计算系统。2017年12月任国网湖南省电力有限公司高级工程师，2019年7月任华中师范大学副教授、硕士生导师，主要从事物联网、大数据分析、人工智能、数据挖掘、智慧教育的科研与教学工作。近年来，主持（参与）国家自然科学基金、国家重点基础研究发展计划等国家级项目8项、江苏省重点研发项目、湖南省自然科学基金等省部级项目3项；主持横向课题10余项，总经费超过1000万元。在IEEE Transactions on Industrial Electronics、Information Fusion、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE GlobeCom、ACM Ubicomp、IEEE Access、通信学报、计算机研究与发展等国内外重要期刊和会议上发表SCI论文10篇，EI论文4篇，其中包括中科院一区论文3篇，二区论文2篇，影响因子>10论文2篇。作为第一发明人，申请发明专利10项，已授权国家发明专利7项；作为第一完成人荣获2020年湖北省自然科学奖三等奖；受邀担任IEEE Transactions on Industrial Electronics、IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE/ASME Transactions on Mechatronics等10余个国际权威期刊审稿人。最新信息可查看教师主页：http://faculty.ccnu.edu.cn/2019980082
研究方向
智能感知互联与物联网系统、移动与普适计算系统、云与边缘协同计算系统、智慧教育、机器学习、教育大数据挖掘、人工智能、传感器网络、多源信息融合等。欢迎有志于从事上述研究方向的同学(计算机科学与技术、电子信息、教育信息技术、控制科学与工程、通信工程等信息科学相关专业)报考我的研究生（985089629@qq.com）。与此同时，本课题组招聘机器学习、知识图谱、Web前端、数据分析、Java后端开发相关的科研助理若干名，具体信息见页尾。
科研项目
[1]面向无源传感监测的边缘设备智能感知与融合计算，国家自然科学基金面上项目（No. 62173158），2022.1-2025.12，主持，58万元。
[2]基于真值发现的分布式多传感器协同融合研究，国家自然科学基金青年科学基金项目（No.61803391）, 2019.1-2021.12,主持，25万元。
[3]基于传感网真值发现的动态复杂环境下信息融合关键技术研究，湖南省自然科学基金青年基金项目（No.2019JJ50803）, 2019.1-2021.12,主持，5万元。
[4]污水处理过程关键水质参数智能在线检测技术与预测方法，国家自然科学基金重大项目（No. 61890932），2019.1-2023.12,参与，350万元。
[5]基于模型切换和动态贝叶斯网络的轨道交通牵引传动系统实时故障诊断研究，国家自然科学基金青年科学基金项目（No.61803390）, 2019.1-2021.12,参与，25万元。
[6]动态不确定环境下的传感器网络协同融合关键问题研究，国家自然科学基金面上项目（No. 61379134），2014.1-2017.12，参与，73万元。
[7]物联网基础理论和设计方法研究国家重点基础研究发展计划973项目（No. 2011 CB302803），参与，221万元。
发表论文
[1] Kejiang Xiao, Rui Wang, et al. Energy-aware Scheduling for Information Fusion in Wireless Sensor Network Surveillance. Information Fusion, 48(C), pp.95-106, 2019. (SCI, IF: 13.669,中科院一区，中国自动化学会推荐A类期刊)
[2] Kejiang Xiao, Jian Li, and Chunhua Yang. Exploiting Correlation for Confident Sensing in Fusion-based Wireless Sensor Networks.IEEE Transactions on Industrial Electronics,65(6), pp.4962-4972, 2018. (SCI, IF: 7.515,中科院一区，中国自动化学会推荐A类期刊)
[3] Kejiang Xiao,Rui Wang, Hua Deng, Jian Li and Pengcheng Deng.Divide-and-conquer Architecture Based Collaborative Sensing for Target Monitoring in Wireless Sensor Networks. Information Fusion, v36, pp: 162-171, 2017. (SCI, IF: 13.669,中科院一区，中国自动化学会推荐A类期刊)
[4] Kejiang Xiao, Zhiwen Chen, Chunhua Yang. Estimate information fusion weight of WSNs nodes based on truth discovery optimization method among conflicting sources of data.IEEE Access, v7, pp.35606-35618, 2019. (SCI, IF: 4.098,中科院二区)
[5] Kejiang Xiao,Rui Wang, et al.ASMT:An Augmented State Based Multi-Target Tracking Algorithm in Wireless Sensor Networks,International Journal of Distributed Sensor Networks, 13(4), 2017. (SCI）
[6] Kejiang Xiao, Xiaofeng Wang, Rui Wang, et al. Power-aware Classifier Selection in Wireless Sensor Networks,Journal of Information Science and Engineering, 32(2), pp. 445-460, 2016. (SCI, IF:0.468)
[7] Rui Wang, Lei Zhang,Kejiang Xiao, et al. EasiSee: Real-time Vehicle Classification and Counting via Low-cost Collaborative Sensing, IEEE Transactions on Intelligence Transportation System, 15(15), pp.414-424,2014.（SCI, IF:5.744,中科院二区，中国自动化学会推荐A类期刊）
[8] Kejiang Xiao, Rui Wang, Wen Ji, Bo-Wei Chen. A Lightweight Algorithm for Dynamic Target Acquisition and Transmission,Ad Hoc & Sensor Wireless Networks, 33.1-4, pp. 253-274, 2016. (SCI)
[9] Kejiang Xiao, Rui Wang, etc al. Collaborative Sensing forHeterogeneous Sensor Networks,Journal of Information Science and Engineering, 32(4), pp.947-968, 2016. (SCI)
[10] Kejiang Xiao, Rui Wang, Lei Zhang, Lei Xu. Cross-Correlation Based Vehicle Feature Extraction by Magnetic Wireless Sensor Networks,Journal of Communications,11(4), pp. 349-357, 2015.（EI）
[11] Kejiang Xiao, Rui Wang, Li Cui. Adaptive Collaboration for Heterogeneous Sensor Networks in Dynamic Environments.IEEE Global Communications Conference (Globecom’13),pp.168-173,2013. (EI，IEEE旗舰会议)
[12] Rongli Sun,Kejiang Xiao, Rui Wang, and Li Cui. Lightweight Image Processing Algorithms on the Camera SensorNodeinWMSNs. ACM Ubicomp’12, Demo Abstract, Pittsburgh, PA, USA, Sep., 2012.
[13] Jibing Gong, Li Cui,Kejiang Xiao, and Rui Wang. MPD-Model: A Distributed Multi preference-Driven Data Fusion Model and Its Application in a WSNs-Based Healthcare Monitoring System,International Journal of Distributed Sensor Networks, vol.2012, 13pages, 2012. (SCI, IF:1.787)
[14]陈浩,王睿,孙荣丽,肖克江,崔莉. DSlT：面向传感网信息融合的证据推理方法,计算机研究与发展, vol.4, pp.972-982, 2015.（EI）
发明专利
[1]肖克江,王睿,崔莉,等.传感器网络中动态切换目标跟踪方法的系统及方法, ZL 201210084297. 5, 2012.03. (已授权, 2016.08)
[2]肖克江,王睿,魏鹏飞,等.利用传感网进行多目标跟踪的数据关联方法, ZL201610088231.1, 2016. 02. (已授权, 2018.06)
[3]肖克江,王睿,魏鹏飞,等.无线传感器网络节点的智能唤醒方法, ZL201610088275.4, 2016. 02. (已授权, 2019.03）
[4]肖克江,李键,付暾,等.一种信息系统告警方法和装置, ZL201610877368.5, 2016.10. (已授权, 2019. 06）
[5]肖克江,付暾,李键,等.一种信息系统运行状态预测方法及装置, 201610877735.1, 2016.10.
[6]肖克江,王睿,魏鹏飞,等.分布式传感器协同选择方法, 201610192120.5, 2016.03.
[7]肖克江,李键,付暾,等.一种信息系统资源分配及预测方法和装置, ZL201610875851.X, 2016.10. (已授权, 2019. 09）
[8]肖克江,付暾,童一维,等.一种信息系统健康度分析方法和系统. 201611052509.6, 2016.11. (已授权, 2019. 12）
[9]肖克江,付暾,邓鹏程,等.一种信息系统告警相关性分析方法及系统, 201611056356.2, 2016.11. (已授权, 2020. 01）
[10]肖克江,付暾,邓鹏程,等.一种数据库的迁移方法, 201611112165.3, 2016. 12.
科研奖励
[1]肖克江、王睿，湖北省自然科学奖三等奖，动态复杂环境下物联网协同感知与智能融合关键问题研究，2020Z-040-3-021-013，2020.12. (第一完成人)
#科研助理
为适应项目需要，本课题组招聘科研助理10名，具体岗位及要求如下：
一、知识图谱工程师
岗位职责：
1、参与专业领域的知识图谱构建和应用；
2、基于结构化、非结构化数据构建知识图谱，包括知识提取、关系抽取、知识推理等研发工作；
3、针对知识图谱的应用需求，提供知识图谱应用解决方案，包括知识的查询和推理等。
任职要求：
1、理工科专业（数学、统计、计算机优先），本科及以上学历，1年以上知识图谱相关研发经验；
2、熟练掌握使用python或Java、R语言中的一种，熟练掌握SQL；
3、熟悉至少一种图数据库（Neo4j, Titan,JanusGraph, OrientDB等），熟悉图查询语言Cypher或Gremlin之一；
3、熟悉知识抽取、知识融合和知识推理等基本算法和流程，熟悉RDF、OWL等知识表示语言，掌握Protege等本体建模工具；
4、具有图谱构建、图谱应用等经验者优先；
5、责任心强，有良好的团队合作精神和主动沟通意识。
二、Web前端工程师
岗位职责：
1、负责软件产品web端和app端页面开发工作；
2、快速响应产品迭代以及优化升级，持续优化前端体验，并保持良好兼容性，友好和易用性；
3、制定前端开发规范、流程；
4、与后台开发工程师配合,对页面样式和交互效果进行分析和调试。
任职要求：
1、计算机相关专业，本科以上学历，2年以上前端开发工作经验；
2、精通HTML、CSS、W3C标准、常见协议、浏览器兼容性，熟悉JavaScript、Ajax、HTML5、CSS3开发技术，熟悉HTML5新增API,最好熟悉canvas动画；
3、熟悉前端开发框架，熟练使用bootstrap，angular.js，vue.js；
4、熟悉微信公众号和小程序开发。
三、大数据工程师
技能要求：
Python，机器学习，SQL，Sklearn，Hive，mllib
1、计算机、数学、统计或相关专业本科及以上学历，三年以上软件开发工作经验者优先，数据挖掘和BI分析领域优先；
2、至少熟悉一种关系型数据库如Oracle、mysql等，熟练掌握Hive/SQL等，熟悉Spark/Map-Reduce/MPI分布式计算框架，进行海量数据模型设计（TB级别的数据）、数据ETL开发；
3、熟练使用Python语言、爬虫技术、scikt-learn等实现产品的后端研发；
4、熟悉回归分析模型、关联规则挖掘、分类和聚类算法、协同过滤算法、时序数据分析算法等数据统计模型和挖掘算法，了解完整的数据挖掘过程方法论，并有独立完整的建模实践经验；
5、熟悉Tableau、DataV等可视化工具及自然语言处理者优先；
6、具有良好的沟通、团队协作、解决问题和创新的能力。
