杨凡
研究方向：模式识别与人工智能基础理论、机器学习算法与应用、生物信息学、生物医学图像处理
电子邮箱：kooyang@aliyun.com
简要介绍：杨凡，男，中共党员，教授，美国哈佛大学博士后（2018.12-2020.07，CSC公派面上项目），博士毕业于上海交通大学，江西省青年井冈学者。现任江西科技师范大学信息与机电工程学院党委副书记、院长。中国人工智能学会（CAAI）生物信息学与人工生命专业委员会委员、中国计算机学会（CCF）生物信息学专委会委员、中国自动化学会（CAA）智能健康与生物信息专委会委员。近五年，主持国家自然科学基金2项，教育部产学合作协同育人项目1项，主持江西省自然科学基金2项，省部级科研项目2项，市厅级科研项目3项，横向课题3项；在《Angew. Chem. Int. Ed.》《Bioinformatics》《Neurocomputing》《Remote Sensing》等国际著名期刊发表SCI/EI论文共计30余篇。承担数值分析（研究生课程）和机器学习（本科生课程）教学。
代表成果：
1. Liujuan Zhou, Fan Yang*, Zhaoshuai Bai, Xiaohui Zhou, Zhihai Zhang, Zhihang Li, Junyuan Gong, Junqi Yu, Liqiang Pan, Chan Cao*, James J. Chou. Self-Assembled L–DNA Linkers for Rapid Construction of Multi-Specific Antibody-Drug Conjugates Library. Angew. Chem. Int. Ed., 2023, 62(27): e202302805.
（Published on: 3 July, 2023）
（https://doi.org/10.1002/anie.202302805）
2. Quanchao Ma, Kai Zou, Zhihai Zhang, Fan Yang*, GLTM: A Global-Local Attention LSTM Model to Locate Dimer Motif of Single-Pass Membrane Proteins. Frontiers in Genetics, 2022, 13(2022): 571-581.
（Published on: 15 March, 2022）
（https://doi.org/10.3389/fgene.2022.854571）
3.Zou Kai, Wang Simeng, Wang Ziqian, Zhang Zhihai and Yang Fan*, HAR_Locator: a novel protein subcellular location prediction model of immunohistochemistry images based on hybrid attention modules and residual units, Frontiers in molecular biosciences, 2003, 10: 1171429.
（Published on: 17 August, 2023）
（https://doi.org/10.3389/fmolb.2023.1171429）
4.Tao Zhang, Puzhao Zhang, Weilin Zhong, Zhen Yang, Fan Yang*, JL-GFDN: A Novel Gabor Filter-Based Deep Network Using Joint Spectral-Spatial Local Binary Pattern for Hyperspectral Image Classification, Remote Sensing, 2020, 12(12), 2016-2031.
（Published on: 23 June, 2020）
（https://doi.org/10.3390/rs12122016）
5. Kai Zou, Ziqian Wang, Suwan Zhu, Simeng Wang and Fan Yang*, IDRnet: A Novel Pixel-enlightened Neural Network for Predicting Protein Subcellular Location Based on Interactive Pointwise Attention, Current Bioinformatics, 2023, 18(10): 805-816.
（Published on: 18 August, 2023)
（https://doi.org/10.2174/1574893618666230525124954）
