导航

  • 个人资料
  • 个人概况
  • 研究领域
  • 开授课程
  • 科研项目
  • 论文
  • 科技成果
  • 荣誉及奖励
  • 招生信息
头像

213 访问

相关教师

个人资料

  • 院部/部门：数学科学学院
  • 联系电话：
  • 性别：男
  • 电子邮箱：jqluo@suda.edu.cn
  • 专业技术职务：
  • 办公地址：
  • 毕业院校：苏州大学
  • 通讯地址：
  • 学位：理学博士
  • 邮编：
  • 学历：博士研究生
  • 传真：

个人简介

个人简介：个人简介：

于苏州大学数学科学学院分别获得本科和博士学位，导师为杨周旺教授。毕业后前往昆山杜克大学Data Science Research Center从事数学与人工智能落地研究，合作导师为徐士鑫教授。后去加拿大Fields数学研究所做博士后，合作导师为黄华雄教授和Arvind Gupta教授。


主要从事人工智能与数学的交叉融合及其在医疗、工业、科学计算等领域的应用。相关工作发表在Pattern Recognition, Journal of Computational Physics, Neurocomputing等期刊上。



Please refer to the EngCV.pdf for the English CV.

教育经历

教育经历：
  • 2011.9-2015.6,苏州大学,本科
  • 2015.9-2020.6,苏州大学,博士

工作经历

工作经历：
  • 2020.7-2023.10,昆山杜克大学,研究员
  • 2023.11-2024.11,The Fields Institute for Research in Mathematical Sciences,博士后
  • 2025.2-至今,苏州大学, 数学科学学院,讲师

社会职务

社会职务：社会职务：

个人简介

个人简介：个人简介：

于苏州大学数学科学学院分别获得本科和博士学位，导师为杨周旺教授。毕业后前往昆山杜克大学Data Science Research Center从事数学与人工智能落地研究，合作导师为徐士鑫教授。后去加拿大Fields数学研究所做博士后，合作导师为黄华雄教授和Arvind Gupta教授。


主要从事人工智能与数学的交叉融合及其在医疗、工业、科学计算等领域的应用。相关工作发表在Pattern Recognition, Journal of Computational Physics, Neurocomputing等期刊上。



Please refer to the EngCV.pdf for the English CV.

社会职务

社会职务：社会职务：

研究领域

研究方向：

1, 稀疏优化，数值优化

2, 机器学习，深度学习，计算机视觉，多模态学习

3, AI for Science,  AI for Medicine,  Science for AI

开授课程

开授课程：
  • 1、Python程序设计
  • 2、非结构化数据分析
课程教学（旧版）：

科研项目

科研项目：

论文

论文：
  • 1、Jiaqi Luo, Hongmei Kang, and Zhouwang Yang. Knot calculation for spline fitting based on the unimodality property. Computer Aided Geometric Design 73 (2019): 54-69.
  • 2、Jiaqi Luo, Hongmei Kang, and Zhouwang Yang. Knot placement for B-spline curve approximation via l_{infty, 1}-norm and differential evolution algorithm. Journal of Computational Mathematics 40(4) (2021): 592-609.
  • 3、Zepeng Wen, Jiaqi Luo, and Hongmei Kang. The deep neural network solver for B-spline approximation. Computer-Aided Design 169 (2024): 103668.
  • 4、Jiaqi Luo, Zihao Wei, Junkai Man, and Shixin Xu. TRBoost: A Generic Gradient Boosting Machine based on Trust-region Method. Applied Intelligence 53.22 (2023): 27876-27891
  • 5、Jiaqi Luo and Shixin Xu. NCART: Neural Classification and Regression Tree for Tabular Data. Pattern Recognition 154 (2024): 110578.
  • 6、Jiaqi Luo, Yuan Yuan, and Shixin Xu. Improving GBDT Performance on Imbalanced Datasets: An Empirical Study of Class-Balanced Loss Functions. Neurocomputing 634 (2025) : 129896.
  • 7、Jiaqi Luo, Yahong Yang, Yuan Yuan, Shixin Xu, and Wenrui Hao. An Imbalanced Learning-based Sampling Method for Physics-informed Neural Networks. Journal of Computational Physics 534 (2025): 114010.
  • 8、Jiaqi Luo, Yuan Yuan, and Shixin Xu. TIME: TabPFN-Integrated Multimodal Engine for Robust Tabular-Image Learning. arXiv:2506.00813
  • 9、Jiaqi Luo, Yuedong Quan, and Shixin Xu. Robust-GBDT: Leveraging Robust Loss for Noisy and Imbalanced Classification with GBDT. Knowledge and Information Systems. 2025

科技成果

软件著作 著作： 专利 专利：

荣誉及奖励

荣誉及奖励：

招生信息

招生信息： 招生信息（旧版）：