合肥工業大學計算機與信息學院導師:徐本柱

發布時間:2021-10-28 編輯:考研派小莉 推薦訪問:
合肥工業大學計算機與信息學院導師:徐本柱

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合肥工業大學計算機與信息學院導師:徐本柱 正文

  
  姓名:徐本柱
  性別:男
  出生年月:1972-12
  職稱:副教授
  學院:計算機與信息學院
  研究方向:
  計算機輔助技術;
  建模技術與軟件工程。 
  
  簡歷
  徐本柱,男,1972年生,安徽壽縣人,博士、副教授、碩士生導師,1994年學士畢業于安徽理工大學,碩士、博士畢業于合肥工業大學計算機應用專業。從事程序設計藝術與方法、數據結構等課程的教學,同時從事校ICPC國際大學生競賽指導工作,獲得區域賽金、銀獎及銅獎20多項,并帶隊參加2007世界總決賽。主持或參加包括國家/省自然基金、市科技局及企業委托在內的近20項科研項目,發表學術論文20余篇,2008年獲省優秀教學成果一等獎。 
  
  研究方向
  計算機輔助技術;
  建模技術與軟件工程。  
  
  教學工作
  從事過《程序設計方法與藝術》、《數據結構》、《程序設計語言》等課程的教學,校ICPC教練。
  教學和學生競賽工作:
  1 2006年取得ICPC世界總決賽資格,成功參賽并取得名次,入選當年年校十大新聞;大學生參加ICPC區域賽獲金獎2項,Java挑戰賽第一名,銀、銅獎15項;省大學生程序設計競賽,獲一等獎1項(第一名),二、三等獎3項;
  2 指導研究生參加全國研究生數學建模競賽,獲二等獎1項,三等獎4項;
  3 參加《數據結構》、《程序設計基礎》精品課程建設,獲國家級精品課程。
 
  
  獲獎情況
  1 “信息類專業大學生實踐創新能力培養體系及基地建設”項目獲省級教學成果一等獎,個人排第5名;
  2 “基于信號量機制的生產調度及其可視化”通過省級鑒定。  

  主要論著
  主持或參加的部分科研項目:
  1 新發汽車線束工藝開發系統軟件開發,企業委托,2010.8—2012.5,主持
  2 基于信號量機制的生產調度及其可視化,市科技局,2008.1—2010.12,技術負責人
  3 汽車線束工藝設計軟件,企業委托,2005.10—2006.10,技術負責人
國家自然基金:面向樣例創新的動畫角色重構研究(項目編號61070124),2011.1 -2013.12,參加
  4 科學計算中面向建模的多態機理研究,國家自然基金,2007.1—2009.12,參加
  5 協同模板的設計機理與關鍵技術研究,國家自然基金,2003.1—2005.12,參加
  6 三河古鎮的數字化重建和真實感漫游,市科技局,2007.1—2007.12,參加
  7 角色融合生成技術,企業委托,2009.4—2010.2,參加

  部分發表論文:
  1 劉曉平,徐本柱,彭軍等. 工件工序可并行的作業車間調度模型與求解. 計算機輔助設計與圖形學學報, 2012,24(1):120-127 (第二作者,導師第一)
  2 徐本柱,劉曉平. 基于力導向算法的線束連接圖自動布局研究.工程圖學學報,2010,31(6):171-177
  3徐本柱,劉曉平. 柔性線束工藝設計建模研究.工程圖學學報, 2010,31(5): 47-52
  4徐本柱,朱吉滿,劉曉平. 汽車線束導通檢測自動建模研究. 儀器儀表學報增刊,2010, 31(8):141-146
  5 徐本柱,王浩,胡學鋼. ACM/ICPC的教學與實踐. 合肥工業大學學報(社會科學版),2008,22(6):133-137
  6徐本柱,王川,鄧鋆. 基于Ajax的ACM/ICPC Online Judge系統的開發. 合肥工業大學學報(社會科學版)專輯,2007,21(Sup):102-105
  7 Benzhu Xu, Xuegang Hu, Hao Wang. A general rough set model based on tolerance. The 8th International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design, Xiamen, 2004:770-774. EI
  8 BenZhu Xu, Pei Li Zhou. An Agile Simulation Model Based On TDD. International Conference on Information Technology and Management, Hong Kong, 2007: 426-430
  9 Hao Wang, Benzhu Xu, Bin Mu. Decision rule generalization algorithms on tolerance rough set model. Proceedings of 2004 International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Shanghai, 2004: 1228-1232. EI
 

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