任重
研究方向：
（1）人工智能、多模态智能感知联合分子光谱、光声技术在生物医学、食品、医药、农产品和材料等多学科交叉领域应用研究；
（2）分子光谱（可见-近红外光谱、高光谱、太赫兹光谱、拉曼光谱）、光声技术在生物医学（血糖，血管和肿瘤等）的无损检测和特征识别；
（3）分子光谱技术在食品、农产品和医药等质量评价、品质及缺陷检测及安全监测等领域的应用研究；
（4）光机电一体化、多模态智能传感及其在电子信息和装备制造领域的研究及产业化应用。
电子邮箱：renzhong0921@163.com
简要介绍：任重，男，中共党员，教授，工学博士，硕士生导师，江西省赣鄱俊才-高层次高技能领军人才、江西省杰出青年人才，江西科技师范大学青年拔尖人才、南昌市光电检测与信息处理重点实验室主任，国家自然科学基金函评专家，江西省、湖南省、云南省、河北省和黑龙江省科技项目函评专家，中国光学学会高级会员、中国光学工程学会会员、江西省光学学会理事，南昌市光电产业产教联合体导师。主持国家级、省部级和市厅级科技项目20余项。其中，主持国家自然科学基金项目3项、江西省赣鄱俊才-高层次高技能领军人才1项、江西省杰出青年人才计划1项、江西省自然科学基金5项（重点项目1项、杰出青年基金1项、面上2项、青年项目1项）、江西省科技支撑计划项目1项、江西省教育厅科技项目2项、江西省卫生厅科技项目1项、主持南昌市光电检测与信息处理重点实验室1项、横向项目1项，科研经费充足，具备较强的科研软硬件条件。相关科研成果在Photoacoustics、Biomed. Opt. Express、Foods、J. Biophoton.、Heliyon（Cell旗下）、Int. J. Optomechatroni.、Chin. Opt. Lett.等国际著名刊物上发表SCI和EI收录论文100余篇。授权专利40余件，其中授权发明专利17件，实用新型25件、外观设计2件。荣获江西省高校科技成果三等奖1次（第4），荣获校级研究生教学成果二等奖1次（第3），编著教材2本。近年来承担电子测量技术、大学物理、电子电路分析、研究生前沿讲座等本科生和研究生课程教学。
代表成果：
1. Ren Zhong*, Liu Tao, Liu Guodong. Classification and discrimination of real and fake blood based on photoacoustic spectroscopy combined with particle swarm optimized wavelet neural networks. Photoacoustics, 2021, 23, 100278, 1-15 (SCI收录, 中科院一区，IF=9.656, Top期刊)
(https://doi: 10.1016/j.pacs.2021.100278)
2. Xiong Chengxin, Ren Zhong*, Liu Tao. Quantitative blood glucose detection influenced by various factors based on the fusion of photoacoustic temporal spectroscopy with deep convolutional neural networks. Biomedical Optics Express, 2024, 15(5):2719-2740. (SCI收录, 中科院二区，IF=3.4)
(https://doi.org/10.1364/BOE.521059)
3. Ren Zhong*, Liu Tao, Xiong Chengxin, Huang Shuanggen*, Zhang Jia, Peng Wenping, Wu Junli, Liang Gaoqiang, Sun Binheng. Quantitative measurement of blood glucose influenced by multiple factors via photoacoustic technique combined with optimized wavelet neural networks. Journal of Biophotonics, 2023, e202200304, 1-18.(SCI收录, 中科院二区，IF=3.39)
(https://doi.org/10.1002/jbio.202200304)
4. Peng Wenping, Ren Zhong*, Wu Junli, Xiong Chengxin, Liu Longjuan, Sun Bingheng, Liang Gaoqiang, Zhou Mingbin. Qualitative and quantitative assessments of apple quality using Vis spectroscopy combined with improved particle-swarm-optimized neural networks. Foods, 2023,12(10), 1991 (SCI收录, 中科院二区，IF=5.2
(https://doi.org/10.3390/foods12101991)
5. Liu Tao, Ren Zhong*, Wu Junli, Xiong Chengxin, Peng Wenping. Photoacoustic identification of blood authenticity based on quantum-behaved particle swarm optimized wavelet neural network. Journal of Biophotonics, 2022, e202100309, 1-20. (SCI收录, 中科院二区，IF=3.39)
(https://doi.org/10.1002/jbio.202200304)
