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    褚士兵

    • 副教授 硕士生导师
    • 性别：男
    • 毕业院校：兰州大学
    • 学历：博士研究生毕业
    • 学位：博士
    • 在职信息：在职
    • 所在单位：物理与电子工程学院
    • 入职时间： 2017-11-01
    • 学科：凝聚态物理
    • 办公地点：江苏大学实践楼411办公室
    • 电子邮箱：c@ujs.edu.cn

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    个人简介：






    褚士兵，博士，副教授，硕导。

    本科毕业于兰州大学理科人才培养“物理学”基地班，硕博毕业于兰州大学理论物理专业。

    2014年于意大利罗马第一大学从事博士后研究共3年，

    后于2017年入职江苏大学理学院。

    主要从事AI for Science、强关联电子体系、光合作用机理的算法和应用研究。在Advanced Functional Materials ，J. Chem. Theory Comput.，Applied Physics Letters， Int. J. Hydrogen Energy， J. Chem. Phy.， J. Magn. Magn. Mater.， Physics B等国际学术刊物上发表SCI论文数十篇。

    主持国家自然科学青年基金1项，理论物理专项1项，江苏大学高级人才启动基金1项。


    ★研究生培养：

    1.   培养从事物理与计算机交叉方向的科学研究人才

    2.     培养从事机器学习、深度学习、人工智能方向的IT行业人才

    欢迎有物理基础或者计算机基础的同学报考，本人爱好物理和计算机，是开源和技术爱好者，信奉科学至上，期待我们一同寻找科学中那不期而遇的美好(serendipity)。


    ★指导学生竞赛获奖


    1. 第十九届“挑战杯”竞赛2024年度“揭榜挂帅”专项赛,《红外小目标融合探测》（计算机视觉领域）国家三等奖

    2. 第十九届“挑战杯”竞赛2024年度“揭榜挂帅”专项赛,《5G赋能现代农业与智能农机》国家三等奖

    3. 《端云协同的5G智慧农业平台》在第十八届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛“揭榜挂帅”专项赛国家三等奖

    4. 《江大新农人科技—端云协同的农情智能检测平台》第九届江苏省“互联网+”大学生创新创业大赛产业命题赛道江苏省三等奖

    5. "基于深度学习的农情智能检测平台"在第五届中国研究生人工智能创新大赛”江苏大学校内选拔赛校级二等奖

    6. "端云协同的5G智慧农业平台"在第十二届“赢在江大 互联网+”大学生创业精英挑战赛校级二等奖

    7. "针对作物病虫害的端云协同农情智能检测系统"在第九届江苏大学智能农业装备创新大赛校级二等奖


    ★主持在研项目

    [1] 国家自然科学基金青年项目 (11904137)

    [2] 江苏大学高级人才启动基金(18JDG024)

    ★主持完成项目
    [1] 国家自然科学基金理论物理专项(11747081)

     

    ★项目简介：


    1. AI for Science：

    致力于通过人工智能技术解决复杂的科学问题。

    数据驱动的物理建模：结合深度学习和薛定谔方程（密度泛函方法，DFT），构建高效精准的物理模型，揭示自然界的奥秘。

    材料设计与优化：利用机器学习算法预测和优化新材料的结构和性能，加速材料开发进程。

    2. 生成模型方法：

    扩散模型以及条件控制扩散模型在材料和化学药物分子生成中的应用。研究生成模型在策略优化和奖励设计中的应用。

    3. AI Agent与强化学习

    构建特定领域智能体。



    ★代表性学术论文 (#同等贡献，*通讯作者)


    YOLO-MST: Multiscale deep learning method for infrared small target detection based on super-resolution and YOLO T Yue, X Lu, J Cai, Y Chen, S Chu arXiv preprint arXiv:2412.19878(to be published in Optics and Laser Technology)，2025


    Discovery of 2D Materials via Symmetry-Constrained Diffusion Model S Xu, S Chu, R Mrad, Z Zhang, Z Li, R Jiao, Y Chen arXiv preprint arXiv:2412.18414(to be published), 2025


    Generative design of crystal structures by point cloud representations and diffusion model Z Li, R Mrad, R Jiao, G Huang, J Shan, S Chu, Y Chen iScience 28 (1)，2025


    The studies of topological phases and energy braiding of non-Hermitian models using machine learning S Shi, S Chu, Y Xie, Y Chen Physica Scripta 100 (1), 015957，2024


    Universality of Optoelectronic and Thermoelectric Properties of Novel Two-Dimensional CrSiM2N (M= As, P and N= Se, Te) Monolayers and their vdWHs with MoTe2,S Chu*, Z Li, R Mrad, Q Gao, M Idrees* - Solid State Communications, 2024


    Discovery of magnesium-aluminum alloys by generative model and automatic differentiation approach

    S Cheng, Z Li, H Zhang, X Yan, S Chu* - Modelling and Simulation in Materials Science and …, 2024


    Modulating electronic structure by interlayer spacing and twist on bilayer bismuthene

    H Zhang, S Cheng, Y Chen, S Chu* - Journal of Physics: Condensed Matter, 2024


    Unveiling the Low-Lying Spin States of [Fe3S4] Clusters via the Extended Broken-Symmetry Method

    S Chu*, Q Gao - Molecules, 2024


    Huang, Guan, et al. "A highly ductile carbon material made of triangle rings: A study of machine learning."
    Applied Physics Letters 124.4 (2024).


    Zhang, Duo, et al. "Algorithm Research on Detail and Contrast Enhancement of High Dynamic Infrared Images."
    Applied Sciences 13.23 (2023): 12649.


    Wang, Caihua, et al. "Revealing the Untapped Potential of Photocatalytic Overall Water Splitting in Metal Organic Frameworks."
    Advanced Functional Materials (2023): 2313596.


    S.B. Chu, D Bovi, F Cappelluti, AG Orellana, H Martin, L Guidoni*,Effects of static correlation between spin centers in multicenter transition metal complexes,
    Journal of chemical theory and computation 13 (10), 4675-4683,8,2017


    S.B. Chu, E Coccia, M Barborini, L Guidoni*,Role of electron correlation along the water splitting reaction,
    Journal of chemical theory and computation 12 (12), 5803-5810,42016


    S.B. Chu, L Hu, X Hu, M Yang, J Deng*,Titanium-embedded graphene as high-capacity hydrogen-storage media,
    International journal of hydrogen energy 36 (19), 12324-12328,67,2011


    S.B. Chu, X Hu, C Du, X Wu, Y Dai, L Hu, J Deng*, Y Feng,Open space for the physisorption of H2: cointercalation of graphite with Li, Ti metal atoms
    and ethylene molecules,International journal of hydrogen energy 35 (3), 1280-1284,17,2010


    XP Wei, JB Deng, GY Mao, SB Chu, XR Hu*,Half-metallic properties for the Ti2YZ (Y= Fe, Co, Ni, Z= Al, Ga, In) Heusler alloys: a first-principles study,
    Intermetallics 29, 86-91,106,2012


    XP Wei, JB Deng, SB Chu, GY Mao, LB Hu, MK Yang, XR Hu*,A first principles study on the full-Heusler compound Mn2CuSb,
    Computational Materials Science 50 (3), 1175-1178,30,2011


    XP Wei, JB Deng, SB Chu, GY Mao, T Lei, XR Hu*,Half-metallic ferrimagnetism in Full-Heusler alloy Mn2CuMg,
    Journal of magnetism and magnetic materials 323 (1), 185-188,23,2011


    X.P. Wei, S.B. Chu, GY Mao, H Deng, T Lei, XR Hu*,First-principles study of properties of Mn2ZnMg alloy,
    Journal of magnetism and magnetic materials 323 (17), 2295-2299,15,2011


    详细列表见：

    1.   谷歌学术：   https://scholar.google.com/citations?user=2evllU0AAAAJ&hl=en

    2.   Researchgate: https://www.researchgate.net/profile/Shibing_Chu



      

    其他联系方式

    邮箱 :

    通讯/办公地址 :

    教育经历

    2009.9 -- 2014.6
    兰州大学       理论物理       博士研究生毕业       理学博士学位

    2005.9 -- 2009.6
    兰州大学       物理学       大学本科毕业       理学学士学位

    工作经历

    2017.11 -- 至今

    江苏大学      物理与电子工程学院      副教授

    2014.10 -- 2017.9

    罗马大学      物理学院      博士后

    研究方向

  • 1.    AI for Science：
    致力于通过人工智能技术解决复杂的科学问题。
    数据驱动的物理建模：结合深度学习和薛定谔方程（密度泛函方法，DFT），构建高效精准的物理模型，揭示自然界的奥秘。
    材料设计与优化：利用机器学习算法预测和优化新材料的结构和性能，加速材料开发进程。
    2.    生成模型方法：
    扩散模型以及条件控制扩散模型在材料和化学药物分子生成中的应用。研究生成模型在策略优化和奖励设计中的应用。
    3.    AI Agent与强化学习
    构建特定领域智能体。


    • 20240218