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邓星 副教授

计算机学院

通讯地址：江苏省镇江市长晖路666号

个人邮箱：xdeng@just.edu.cn

邮政编码：212100

办公地点：计算机学院

传真：+86-511-8440901

  • 个人简介

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  • 科研专利

  • 科研动物专利

  • 计算机学院教职工，东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室 (MCCES, Ministry of Education) 模式识别与智能系统 (PRIS) 工学博士与控制科学与工程 (Control Science & Engineering) 工学博士后，江苏科技大学副教授，计算机科学与技术系党支部书记、计算机科学与技术系副主任，人工智能 (AI) 专业负责人，数据科学与知识工程研究所成员，硕士研究生导师。兼任教育部学位中心学位论文评审专家、学术桥/五思云评审专家库成员、江苏省计算机学会会员。

    主要研究方向涵盖人工智能、计算机视觉、多模态智能计算、边缘智能与复杂工程系统建模评估。长期深耕智能感知、三维建模、工业智能软件及安全推演系统的理论研究与工程落地，并积极拓展量子神经网络、几何代数建模、生物信息分析、几何机械结构设计等前沿交叉领域。

    核心技术领域

    1. 大数据与机器学习：围绕云原生大数据系统开展研究，实现数据全流程自动化处理与智能分析，完成分布式计算环境的构建、适配与性能调优。聚焦 AI 高性能计算、模型轻量化与并行加速，结合经典及前沿机器学习算法，探索面向工业、工程领域的大数据智能分析方案。

    2. 计算机视觉（CV）：立足深度学习理论体系，融合强化学习、迁移学习、联邦学习等技术，构建鲁棒、高效的视觉计算模型，研究内容覆盖通用视觉算法、跨域视觉适配、隐私安全视觉计算等方向。

    3. 图计算及应用：研究云端图数据计算模型与高效算法，结合微分几何开展黎曼曲面形变分析、拓扑特征挖掘；研发高精度视觉识别算法与三维重建技术，为三维建模、智能感知、几何分析类系统提供技术支撑。

    工作与学术服务经历

    东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室，模式识别与智能系统 (PRIS) 工学博士

    东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室，控制科学与工程 (CSE) 工学博士后

    担任 教育部学位与研究生教育发展中心学位论文评审专家（本科 / 硕士 / 博士）

    担任 学术型硕士研究生导师（计算机科学与技术 / 软件工程 / 人工智能）

    担任 专业型硕士研究生导师（电子信息 / 人工智能）

    担任 学术桥 / 五思云评审专家库成员（科研项目与论文评审）

    担任 计算机科学与技术系党支部书记（基层党建与组织管理）

    担任 计算机科学与技术系副主任（学科建设与教学管理）

    担任 人工智能 (AI) 专业负责人（专业建设与人才培养）

    科研成果

    主持国家自然科学基金项目 1 项 (已结题)

    主持江苏省高校理工类项目 1 项 (已结题)

    第一作者 / 通讯作者发表 SCI 期刊论文 20 余篇

    第一作者出版英文学术专著 1 部

    申请与授权中国、美国发明专利 5 项

    教学与荣誉表彰

    第一指导教师曾获得2020年~2025年研究生/本科生嵌入式AI设计大赛 (AI专项)/数模等国赛/美赛一/二/三等奖10余次.

    2021年获得校优秀教师称号，连续多年年度教职工考核优秀.

    Academic Identity & Appointments

    Faculty Member, School of Computer Science

    Ph.D. in Engineering (Pattern Recognition) and Postdoctoral Fellow in Engineering (Control Science and Engineering), Southeast University

    Associate Professor, Jiangsu University of Science and Technology

    Secretary of the Party Committee & Deputy Director, Department of Computer Science and Technology

    Program Director, Artificial Intelligence (AI) ProgramAcademic Master’s Supervisor (Computer Science and Technology, Software Engineering, Artificial Intelligence)

    Professional Master’s Supervisor (Electronic Information, Artificial Intelligence)

    Member of the Expert Review Panel for Academic Bridge & Wusi Cloud

    Expert Reviewer for Undergraduate/Master/Ph.D. Dissertations, Academic Degrees Evaluation Center of the Ministry of Education, China

    Member of Jiangsu Computer Society

    Member of the Institute of Data Science and Knowledge Engineering

    Research Achievements

    Principal Investigator of 1 National Natural Science Foundation of China project (Completed) 

    Principal Investigator of 1 Jiangsu Science and Technology Project (Completed)

    Author of over 20 SCI journal papers as the first/corresponding author

    Author of 1 academic monograph as the first author

    Holder of 5 authorized invention patents (China & USA)

    Teaching & Honors

    First Supervisor guiding students to win over 10 national/international/provincial awards (1st/2nd/3rd prizes) in Embedded AI Design Competition (AI Special Track), Mathematical Modeling Competition, etc. during 2020–2025

    Recipient of the University Excellent Teacher Award, 2021

    Rated Excellent in Annual Faculty Assessment for consecutive years


  • 1) 大数据与机器学习：围绕云原生大数据系统开展研究，实现数据全流程自动化处理与智能分析，完成分布式计算环境的构建、适配与性能调优。聚焦 AI 高性能计算、模型轻量化与并行加速，结合经典及前沿机器学习算法，探索面向工业、工程领域的大数据智能分析方案。

    2) 计算机视觉（CV）：立足深度学习理论体系，融合强化学习、迁移学习、联邦学习等技术，构建鲁棒、高效的视觉计算模型，研究内容覆盖通用视觉算法、跨域视觉适配、隐私安全视觉计算等方向。

    3) 图计算及应用：研究云端图数据计算模型与高效算法，结合微分几何开展黎曼曲面形变分析、拓扑特征挖掘；研发高精度视觉识别算法与三维重建技术，为三维建模、智能感知、几何分析类系统提供技术支撑。

    i) Big data and machine learning: the cloud platform makes automatic data processing possible by building distributed environments, AI high-performance computing, etc.;

    ii) Computer vision: deep learning, reinforcement/transfer learning, computer vision computing methods tied to federated learning, etc.;

    iii) Graph computing: graph computing in the cloud, deformation analysis of Riemann surfaces, high-precision recognition and reconstruction, etc.;

  • 工学博士 (模式识别, Ph.D. in Pattern Recognition)

    理学硕士 (应用数学, M.S. in Applied Mathematics)

    理学学士 (应用数学本科, B.S. in Applied Mathematics)

  • 2020.02-2020.06, 本科生必修课-信安数学

    2020.09-2020.12, 本科生专业课-算法设计与分析

    2021.03-2022.06, 本科生专业课-最优化理论与算法

    2019.02-2020.06, 研究生学位课-图像理解与分析

    2019.09-2022.01, 留学生必修课-Computer Organization and Architecture

    2019.09-2022.06, 实践性教学环节-硬件实习1-Computer Organization and Architecture

    2019.09-2022.06, 实践性教学环节-硬件实习2-Computer Organization and Architecture

    2023.02-2023.06, 留学生必修课-Operating System

    2023.02-2023.06, 实践性教学环节-硬件实习1-Computer Organization and Architecture

    2023.02-2023.06, 实践性教学环节-硬件实习2-Computer Organization and Architecture

    2024.09-2024.12, 本科生专业课-算法设计与分析

    2024.09-2025.01, 留学生必修课-Computer Organization and Architecture

    2025.02-2025.06, 留学生必修课-Introduction to Computer Science

    2026.03-2026.06, 本科生专业课-最优化理论与算法



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