讲师

王姝

2018-03-20 来源: 责任编辑: 作者:本站编辑查看:

教师简介:

       

姓名:王姝

职称:讲师

所属系材料科学系

邮箱:shuwang@swu.edu.cn

电话:18883748839


*本实验室长期招收硕士研究生

学习及工作经历

2023-04至今,388快餐3小时不限次数,388快餐3小时不限次数,讲师

2022-04至2023-03,阿尔伯塔大学,电子与计算机工程系,视觉与学习实验室,访问学者

2019-02至2022-04,388快餐3小时不限次数,388快餐3小时不限次数,讲师

2017-10至2019-02,388快餐3小时不限次数,材料与能源学部,讲师

2011-07至2017-09,兰州理工大学,材料与工程学院,副教授

2005-09至2011-06,兰州大学,物理科学与技术学院,材料物理与化学专业,博士

主要研究领域、方向

一直致力于从事①机器学习和材料及其器件的智能设计、应用等方面的研究;②高熵合金及其薄膜、高熵氮化物薄膜的制备、结构表征、性能;③低维纳米材料的制备与表征。主持国家自然科学基金面上项目1项、甘肃省自然科学基金项目1项、博士基金项目2项、横向项目1项,参与国家“新一代人工智能”重大科技专项子课题1项、国防重点基础研究项目(973计划)子课题1项、国家基金委地区项目1项、重庆市技术创新与应用发展专项重点项目1项等;已发表论文40余篇,其中SCI二区及以上论文30余篇,包括Scripta Materialia、Ceramics International, Journal of Alloys and Compounds、Vaccum, Thin Solid Films等材料学及薄膜类顶级期刊,以及Information Sciences、Neurocomputing、Pattern Recognition等人工智能顶级期刊;担任Applied Physics A、材料导报等材料学期刊的评审。

研究成果(200以内

采用随机森林、XGBoost、神经网络等机器学习模型对低成本、高硬度的高熵合金、难熔高熵合金的力学性能进行智能预测,预测拟合优度可达95%。成功制备出既韧且硬的高熵氮化物薄膜,硬度可达40GPa,韧性大于>3 MPa·m1/2

主讲课程

《材料物理学》、《材料物理基础实验》、《材料物理性能》、《固体物理》、《半导体物理与器件》等本科课程。

承担科研、教改和教学质量工程项目

1.      国家自然科学基金面上项目,No.62377040,基于柔性感知的临床技能学习认知负荷评测研究,50.00万元,2024年01月至2027年12月

2.      横向项目,大数据驱动的电网电力材料、设备及其智能化分析与应用,30万,2021年04月至2024年12月

3.      388快餐3小时不限次数博士基金项目,纳米氟化物固态电解质的制备和研究,10万,2018年3月至2020年12月

4.      教育部产学合作协同育人项目,No.220702557131536,基于“互联网”《材料物理学》课程混合式教学模式的探索与实践,5万,2023年2月至2024年6月

代表性论著(十篇以内

[1] Yifan Dong, Yiman Zhao, Jingchuan Li, Junyi Chen, Jia Zheng, Deen Sun, Sam Zhang, Shu Wang*, Super-hard and well-tough of (TiZrVCrCoNi)Nx high entropy nitride coatings with biphasic nanocomposite structure, Vaccum, 2024,224,113110.

[2] Jingchuan Li, Yiman Zhao, Xunwang Shi, Yifan Dong, Jia Zheng, Junyi Chen, Sam Zhang, Shu Wang*, (AlCrMoTiNi)1-XNX high entropy ceramic with high hardness and toughness prepared by co-filtered cathodic vacuum arc deposition, Ceramics International, 2023, 49, 40382-40391.

[3] Shu Wang, Hao Luo, Shanshan Huang, Qingsong Li, Li Liu, Guoxin Su, Ming Liu, Counterfactual-Based Minority Oversampling for Imbalanced Classication, Engineering Applications of Articial Intelligence, 2023, 122, 106024

[4] Shu Wang, Aiguo Wang, Mengyuan Ran, Li Liu, Yuxin Peng, Ming Liu, Guoxin Su, Adi Alhudhaif, Fayadh Alenezi, Norah Alnaim, Hand gesture recognition framework using a lie group based spatio-temporal recurrent network with multiple hand-worn motion sensors, Information Sciences, 2022, (606): 722-741

[5] Jingchuan Li, Yujie Chen, Yiman Zhao, Xunwang Shi, Shu Wang*, Sam Zhanga, Super-hard (MoSiTiVZr)Nx high-entropy nitride coatings, Journal od Alloys and Compounds, 2022, 926, 166807

[6] Yiman Zhao, Weiqing Yan, Yujie Chen, Wenling Xie, Shunian Chen, Shuai Wu, Shu Wang, Jun Luo, Sam Zhang, Bin Liao, Influence of N concentration on structure and properties of (AlCrMoTiV)Nx films by co-filter cathodic vacuum arc deposition, surface & Coating Technology, 2023, 459, 129366

[7] Jiawei Liu, Xiaohu Li, Shanshan Huang, Rui Chao, Zhidong Cao, Shu Wang, Aiguo Wang, Li Liu, A review of wearable sensors based fall-related recognition systems, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2023, 121, 105993

[8] Jiawei Liu, Xiaohu Li, Shu Wang, Li Liu, MCTN: A Multi-Channel Temporal Network for Wearable Fall Prediction, ECML PKDD 2023, LNAI 14174, 394–409

[9] Yiman Zhao; Xiaomin Zhang; Hui Quan; Yujie Chen; Shu Wang, and Sam Zhang, Effect of Mo addition on structures and properties of FeCoNiCrMn high entropy alloy film by direct current magnetron sputtering. Journal of Alloys and Compounds,2022, 895, 162709 (1-8).

[10] Yiman Zhao; Shunian Chen; Yujie Chen; Shuai Wu; Wenling Xie; Weiqing Yan; Shu Wang; Bin Liao, and Sam Zhang, Super-hard and anti-corrosion (AlCrMoSiTi)Nx high entropy nitride coatings by multi-arc cathodic vacuum magnetic filtration deposition. Vacuum, 2022, 195, 110685 (1-10).

[11] Yande Li, Lulan Yu, Jun Liao, Guoxin Su, Hashmi Ammarah, Li Liu, Shu Wang fA single smartwatch-based segmentation approach in human activity recognition, Pervasive and Mobile Computing, 2022, 83, 101600.

[12] Kunxia Wang, Ruixiang He, Shu Wang, Li Liu, Takashi Yamauchi, The Efficient-CapsNet model for facial expression recognition, Applied Intelligence, 2022

[13] Wenling Xie, Yiman Zhao, Bin Liao, Shu Wang, Sam Zhang, Comparative tribological behavior of TiN monolayer and Ti/TiN multilayers on AZ31 magnesium alloys, Surface & Coatings Technology, 2022, 441, 128590.

[14] Kunxia Wang, Guoxin Su, Li Liu, Shu Wang*, Wavelet packet analysis for speaker-independent emotion recognition. Neurocomputing, 2020, 398, 257-264.

[15] Fengji Li, Yuehua Huang, Shu Wang, and Sam Zhang, Structure-sensitive principle in silicon nanowire growth. Thin Solid Films, 2020, 697: 137814 (1-6).

[16] Fengji Li, Yuehua Huang, Shu Wang, and Sam Zhang, Critical review: Growth mechanisms of the self-assembling of silicon wires. Journal of Vacuum Science & Technology A, 2020, 38: 080102: (1-19).

[17] Bolong Wang, Fucheng Yu, Haishan Li, Tianyun Song, Dongmei Nan, Ling He, Hongyan Duan, Shu Wang, and Xianxi Tang, The preparation and photocatalytic properties of Na doped ZnO porous film composited with Ag nano-sheets. Physica E: Low-dimensional Systems and Nanostructures, 2020, 117: 113712(1-8).

[18] 陈志谦,王姝,李春梅,覃礼钊,材料物理性能学,科学出版社,2023年第一版

[19] 王姝、李冠男、唐剑锋,“互联网+”时代下《材料物理学》课程的混合式教学改革与实践,《教育科学》,2023/03,15-18

专利

(1)刘礼; 王丹妮; 王姝; 廖军 ; 一种大数据分析模型预测发动机性能的方法, 2021-6-1, 中国,ZL201811476008.X (专利)

(2) 王姝; 刘礼; 李静川; 李凤吉; 向芸颉; 叶晋 ; 一种固态电解质材料、氟离子电池及其制备方法, 2020-11-12, 中国, CN202011260200.2 (专利)

(3) 王姝; 刘礼; 李静川; 李凤吉; 向芸颉; 叶晋 ; 一种固态电解质材料、固态电解质层及其制备方法, 2020-11-12, 中国, CN202011260211.0 (专利)

(4) 刘礼; 杨宁; 王姝; 王丹妮 ; 一种大数据分析发动机冷试检测数据与工位相关性的方法, 2020-8-4, 中国, ZL201811474787.X (专利)

(5) 向荟颉; 王国景; 王姝 ; 一种旋涂仪托盘及旋涂仪, 2021-11-30, 中国, ZL202121300657.X (专利)