职称申请报告范文4篇_工作报告

职称申请报告范文4篇

姓名：***

申请级别：副研究员

计算机工程与科学学院

XX年7月7日

教育与工作经历

教育

1994.9-1998.7 上海大学机械自动化系本科

1998.9-XX.3 上海大学机械自动化系硕士

XX.3-XX.9 上海交通大学图像处理与模式识别研究所博士工作

XX.9-今上海大学计算机学院讲师

学术活动

兼职

中国计算机学会yocsef上海分坛学术秘书委员(XX.5~今) ieee会员，ieee计算机分会会员(XX.1~今)

上海市计算机学会会员(XX.1～今)

主持中国机器学习邮件列表(XX.1~今)

活动

机器学习及其挑战研讨会，上海，参与，XX.11

1 / 20

第十届中国机器学习会议，上海，口头报告，XX.10

环太平洋人工智能大会，aucland，口头报告，XX.8

国际神经网络大会，大连，展板，XX.8

神经网络及其应用研讨会，北京，大会报告，XX.3

科研经历

参与国家自然科学基金四项

基于数据挖掘和综合模型的脑磁共振图像分析和诊断(30170274)已结题

面向钢铁生产的数据挖掘和数据融合信息处理平台及应用(50174038)已结题

纳米氧化铝材料设计的支持向量机方法 (20373040)进展顺利

分布式概念格数学模型及算法研究 (60275022)进展顺利

参与上海市高校网格技术e研究院一期项目

数据挖掘在生物医学网格中的应用 (XX.7-XX.6)

主持软件新技术国家重点实验室(南京大学)开放课题一项

机器学习中冗余特征问题的研究(XX.5-XX.6)

已申请国家自然科学基金

合作者：化学系陆文聪教授

已申请上海市教委科技发展基金

正在申请上海市高校网格技术e研究院二期项目

研究方向

2 / 20

特征选择

结合学习器的研究

支持向量机

集成学习

多任务学习

偏最小二乘法

化学计量学

多元校正

药物构效关系

jcics，nsfc

学术成果

论文20余篇(第一作者9篇以上)

sci 收录5篇，其中第一作者4篇

ei收录10篇，其中第一作者3篇

其它核心杂志，第一作者5篇

sci收录源杂志录用2篇，正在出版

译著一本(第一作者)

支持向量机导论，电子工业出版社出版，XX.3

专著一本(算法部分，五万以上)

support vector machine in chemistry，singapore, world scientific publishing company，XX.9

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第一作者论文

************************************

学院工作

人工智能、软件工程等专业课

学术报告(二次)

计算机学院一次

化学系一次

本科生班主任(03级10班)，优秀生导师(5)

****************

其它条件

全国大学英语等级考试cet-6

合格，1997.6

上海市职称计算机能力考试

合格，XX.4

汇总

谢谢 !

请各位领导专家批评指正!

职称申请报告职称申请报告范文（2） | 职称申请报告姓名：李国正

申请级别：副研究员

计算机工程与科学学院

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7月7日

教育与工作经历

教育

1994.9-1998.7 上海大学机械自动化系本科

1998.9-.3 上海大学机械自动化系硕士

.3-.9 上海交通大学图像处理与模式识别研究所博士工作

.9-今上海大学计算机学院讲师

学术活动

兼职

中国计算机学会YOCSEF上海分坛学术秘书委员(.5~今） IEEE会员，IEEE计算机分会会员（.1~今）

上海市计算机学会会员（.1～今）

主持中国机器学习邮件列表（.1~今）

活动

机器学习及其挑战研讨会，上海，参与，.11

第十届中国机器学习会议，上海，口头报告，.10

环太平洋人工智能大会，Aucland，口头报告，.8

国际神经网络大会，大连，展板，.8

神经网络及其应用研讨会，北京，大会报告，.3

科研经历

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参与国家自然科学基金四项

基于数据挖掘和综合模型的脑磁共振图像分析和诊断（30170274）已结题

面向钢铁生产的数据挖掘和数据融合信息处理平台及应用(50174038)已结题

纳米氧化铝材料设计的支持向量机方法（20373040）进展顺利

分布式概念格数学模型及算法研究（60275022）进展顺利

参与上海市高校网格技术E研究院一期项目

数据挖掘在生物医学网格中的应用 (.7-.6)

主持软件新技术国家重点实验室（南京大学）开放课题一项

机器学习中冗余特征问题的研究（.5-.6）

已申请国家自然科学基金

合作者：化学系陆文聪教授

已申请上海市教委科技发展基金

正在申请上海市高校网格技术E研究院二期项目

研究方向

特征选择

结合学习器的研究

支持向量机

集成学习

多任务学习

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