基本信息
史振坤 男 中国科学院天津工业生物技术研究所
电子邮件： zhenkun.shi@tib.cas.cn
通信地址： 天津市空港经济区西七道32号
邮政编码： 300308
电子邮件： zhenkun.shi@tib.cas.cn
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教育背景
2017-11--2019-12 澳大利亚昆士兰大学 访问
2016-09--2020-12 吉林大学 博士
2014-09--2016-08 吉林大学 硕士
2009-09--2013-06 河北农业大学 学士
2016-09--2020-12 吉林大学 博士
2014-09--2016-08 吉林大学 硕士
2009-09--2013-06 河北农业大学 学士
工作经历
工作简历
2023-11~现在, 中国科学院天津工业生物技术研究所, 副研究员
2020-12~2023-11,中国科学院天津工业生物技术研究所, 博士后
2020-12~2023-11,中国科学院天津工业生物技术研究所, 博士后
专利与奖励
奖励信息
（1） 中华全国工商业联合会科技进步奖, 二等奖, 部委级, 2017
专利成果
（ 1 ） 医疗时序数据缺失值处理方法, 发明专利, 2021, 第 1 作者, 专利号: CN202110955923.2
（ 2 ） 一种基于时间关系对文本包含的因果关系进行抽取的方法, 发明专利, 2021, 第 3 作者, 专利号: CN202011489612.3
（ 2 ） 一种基于时间关系对文本包含的因果关系进行抽取的方法, 发明专利, 2021, 第 3 作者, 专利号: CN202011489612.3
出版信息
发表论文
[1] Nucleic Acids Research. 2024, 第 1 作者
[2] Research. 2023, 第 1 作者
[3] Synthetic and Systems Biotechnology. 2023, 第 5 作者
[4] Information Sciences. 2023, 第 1 作者
[5] Genes. 2023, 第 3 作者
[6] Biomolecules. 2023, 第 5 作者
[7] Zhang, Yijia, Zuo, Wanli, Shi, Zhenkun, Adhikari, Binod Kumar. Integrating reviews and ratings into graph neural networks for rating prediction. JOURNAL OF AMBIENT INTELLIGENCE AND HUMANIZED COMPUTING. 2022, 第 3 作者 通讯作者 http://dx.doi.org/10.1007/s12652-021-03626-7.
[8] Liang, Shining, Zuo, Wanli, Shi, Zhenkun, Wang, Sen, Wang, Junhu, Zuo, Xianglin. A multi-level neural network for implicit causality detection in web texts. NEUROCOMPUTING[J]. 2022, 第 3 作者 通讯作者 481: 121-132, http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2022.01.076.
[9] BioDesign Research. 2022, 第 1 作者
[10] Nucleic Acids Research. 2022, 第 7 作者
[11] Neurocomputing. 2022, 通讯作者
[12] Information Sciences. 2021, 第 1 作者
[13] Shi, Zhenkun, Zuo, Wanli, Liang, Shining, Zuo, Xianglin, Yue, Lin, Li, Xue. IDDSAM: An Integrated Disease Diagnosis and Severity Assessment Model for Intensive Care Units. IEEE ACCESS[J]. 2020, 第 1 作者 通讯作者 8: 15423-15435, https://doaj.org/article/69166a4e7b5249db8e3bc5676c401a99.
[14] Li, Yuwen, Lin, Yaojin, Liu, Jinghua, Weng, Wei, Shi, Zhenkun, Wu, Shunxiang. Feature selection for multi-label learning based on kernelized fuzzy rough sets. NEUROCOMPUTING[J]. 2018, 第 5 作者318: 271-286, http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2018.08.065.
[2] Research. 2023, 第 1 作者
[3] Synthetic and Systems Biotechnology. 2023, 第 5 作者
[4] Information Sciences. 2023, 第 1 作者
[5] Genes. 2023, 第 3 作者
[6] Biomolecules. 2023, 第 5 作者
[7] Zhang, Yijia, Zuo, Wanli, Shi, Zhenkun, Adhikari, Binod Kumar. Integrating reviews and ratings into graph neural networks for rating prediction. JOURNAL OF AMBIENT INTELLIGENCE AND HUMANIZED COMPUTING. 2022, 第 3 作者 通讯作者 http://dx.doi.org/10.1007/s12652-021-03626-7.
[8] Liang, Shining, Zuo, Wanli, Shi, Zhenkun, Wang, Sen, Wang, Junhu, Zuo, Xianglin. A multi-level neural network for implicit causality detection in web texts. NEUROCOMPUTING[J]. 2022, 第 3 作者 通讯作者 481: 121-132, http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2022.01.076.
[9] BioDesign Research. 2022, 第 1 作者
[10] Nucleic Acids Research. 2022, 第 7 作者
[11] Neurocomputing. 2022, 通讯作者
[12] Information Sciences. 2021, 第 1 作者
[13] Shi, Zhenkun, Zuo, Wanli, Liang, Shining, Zuo, Xianglin, Yue, Lin, Li, Xue. IDDSAM: An Integrated Disease Diagnosis and Severity Assessment Model for Intensive Care Units. IEEE ACCESS[J]. 2020, 第 1 作者 通讯作者 8: 15423-15435, https://doaj.org/article/69166a4e7b5249db8e3bc5676c401a99.
[14] Li, Yuwen, Lin, Yaojin, Liu, Jinghua, Weng, Wei, Shi, Zhenkun, Wu, Shunxiang. Feature selection for multi-label learning based on kernelized fuzzy rough sets. NEUROCOMPUTING[J]. 2018, 第 5 作者318: 271-286, http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2018.08.065.
科研活动
科研项目
（ 1 ） 基于图神经网络的「酶-反应」预测及关联模式挖掘研究, 负责人, 国家任务, 2023-01--2025-12
（ 2 ） 基于对抗生成网络的高性能酶功能注释方法研究, 负责人, 国家任务, 2023-01--2024-12
（ 2 ） 基于对抗生成网络的高性能酶功能注释方法研究, 负责人, 国家任务, 2023-01--2024-12
参与会议
（1）DMMAM: Deep Multi-Source Multi-Task Attention Model for Intensive Care Unit Diagnosis 2019-04-22