王云江

个人信息:Personal Information

副教授 博士生导师 研究生导师

主要任职:中国电子学会信息论分会秘书长

性别:男

毕业院校:西安电子科技大学

学历:博士研究生毕业

学位:博士学位

在职信息:在岗

所在单位:通信工程学院

学科:通信与信息系统

联系方式:yunjiangw@xidian.edu.cn

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个人简介:Personal Profile

        工学博士,博士后,西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室(ISN)副教授,博士生导师。中国电子学会信息论分会秘书长,委员;中国电子学会标准化委员会委员;中国电子学会科技咨询委员会委员;中国密码学会量子密码专委会委员; 陕西量子通信产业协会理事。主要研究方向:机器学习/深度学习的信息理论及应用;量子计算及其应用研究(包括编译,优化,纠错编码,人工智能等领域);通信与信息处理,信息安全与工业互联网

        由河南师范大学附中保送到西安电子科技大学计算机学院,获计算机科学与技术学士学位后,继续攻读光学工程硕士学位,随后进入综合业务网理论及关键技术国家重点实验室师从王新梅教授攻读博士学位。2008年获国家留学基金委“高水平”项目资助赴加拿大卡尔加里大学(University of Calgary)师从Barry C. Sanders教授参加联合培养博士生项目。2010年回国,获博士学位后留校工作至今,期间,2011年-2013年赴加拿大卡尔加里大学作为Post-Doc Research Fellow开展合作研究。在此期间,赴加拿大滑铁卢大学(University of Waterloo),多伦多大学(University of Toronto), 麦吉尔大学(Macgill University),蒙特利尔大学(University of Montreal),英属哥伦比亚大学大学(UBC),西蒙-菲莎大学(Simon Fraser University)等知名高校访问交流。

       在包括IEEE Trans on Information Theory在内的国内外一流刊物,ISIT等国际一流学术会议上发表论文多篇。曾任npj quantum information, Physical Review A, Science China Information Science 、Science China Mathematics 、Journal of Communications and Networks等学术杂志审稿人。主持国家自然科学基金(青年,面上),教育部博士点基金,陕西省重点研发计划,广东省自然科学基金等多项课题,曾合作参与加拿大NSERC和AITF资助项目。

       多次获得中国电子学会“先进工作者”,中国电子学会第十届理事会“先进工作者”, Chair of 2017 International Symposium for Advanced Computing and Information Technology。 

       指导的研究生主要去向包括:华为,字节,百度,比亚迪,银行,研究所,高校,博士深造等   

2017年指导研究生在国际主流学术期刊 IEEE Communications Letters发表5G通信相关论文(相关成果已被某著名企业作为5G中的重要技术方案所采用);

2017年指导的本科生被国际计算机领域顶尖高校卡内基梅隆大学录取,毕设相关工作发表于国际学术期刊;

2018年指导课题组成员撰写的量子机器学习应用论文获2018年中国计算机学会生物信息学术年会最佳论文;

2018年指导研究生团队参加“华为杯”全国数学建模大赛,获得全国二等奖。

2021年指导研究生在国际主流学术期刊 IEEE Communications Letters发表量子量子计算方面的研究论文

2023年指导的本科生在国际主流学术期刊《Entropy》发表机器学习方面的研究论文

2024年指导研究生在国际一流学术期刊 IEEE Trans. on Commun. 发表量子计算方面的研究论文

2025指导研究生在国内一流学术期刊 《中国科学》发表量子机器学习方面的研究论文

2025指导研究生在国内一流学术期刊 《通信学报》发表量子机器学习方面的研究论文

2025年指导研究生在国际一流学术期刊 Physical Review A 发表量子计算方面的研究论文

  • 教育经历Education Background
  • 工作经历Work Experience
  • 研究方向Research Focus
  • 社会兼职Social Affiliations
  • 1. 在信息传输与编码,通信系统设计,信号与信息处理;物联网,工业互联网安全技术;AI开发及应用等方面与研究院所,企事业单位联合攻关。

    2. 可解释机器学习及应用:从信息论角度出发,将机器学习‘黑盒’从内部打开,找出符合人类认知判断的结果成因—解释并探索其新应用场景,侧重人工智能与信息论、量子计算等学科交叉研究。

    3. 量子信息于量子计算: 基于谷歌,IBM等量子模拟与仿真平台,开展量子计算线路的模拟与优化,硬件约束下的量子纠错编码;量子计算在信息安全领域的应用; 量子机器学习等。

    欢迎有上进心、有好奇心,有责任心、有理论或软硬件能力的同学邮件交流。