个人简历：
彭绍亮，男，1979年3月出生，汉族，陕西宝鸡人。博士研究生学历，工学博士学位，长江学者，教授，博士研究生导师，现任国家超级计算长沙中心副主任。中央军委科技委生物交叉立项专家组成员、国家科技部/工信部/教育部会评专家、中国计算机学会理事、CCF计算机应用和生物信息专委副主任和YOCSEF总部AC委员、CCF高性能计算、大数据专委常委、区块链专委委员，CCF杰出会员和杰出讲者、湖南省生物信息学会理事长（发起人），担任多个SCI期刊和多个国际国内期刊主编副主编等。
1997.08-2001.08 国防科技大学理学院数学专业，获学士学位；
2001.09-2003.12 国防科技大学计算机学院计算机科学与技术专业，获硕士学位；
2004.02-2008.12 国防科技大学计算机学院计算机科学与技术专业,获博士学位；
2008.12-2013.11 在国防科技大学担任助理研究员；
2013.12-2017.06 在国防科技大学担任副研究员；
2017.06-至今 在湖南大学（国家超级计算长沙中心）从事教学、科研工作，现任国家超级计算长沙中心副主任。
获奖、荣誉称号：
2020年教育部“长江学者奖励计划”特岗学者；2019年湖南省杰出青年基金；2019年国家科技进步二等奖；2019年湖南省技术发明一等奖（排名1）；2013年军队科技进步一等奖；2021年CCF技术发明二等奖（排名1）；2018年CCF自然科学二等奖（排名1）；2016年荣立三等功；2021年全国高校人工智能大数据区块链教材建设一等奖；
科研项目：
国家重点研发计划：
1、科技部重点研发计划（2018YFC0910405）精准医学大数据的有效挖掘与关键信息技术研发-课题5高通量生物医学数据高效算法与并行计算，2018/06 - 2020/12，在研，课题5负责人；
2、国家重点研发计划（2017YFB0202602）基于E级高性能计算生物医药应用软件系统及应用-联合中山大学；
3、国家重点研发计划（2017YFC1311003）恶性肿瘤临床大数据平台及生物样本库建设研究-基于超级计算的肿瘤大数据分析技术与人工智能诊断标准研究—联合中国医学科学院肿瘤医院&中国肿瘤中心；
4、国家重点研发计划（2016YFC1302500）中国主要恶性肿瘤的危险因素监测及控制关键技术研究—联合中国医学科学院肿瘤医院；
5、国家重点研发计划（2016YFB0200400 ）E级计算机关键技术验证系统；
国家自然科学基金：
1、国家自然科学基金联合重点项目，U19A2067，面向复杂环境的边缘计算支撑关键技术，2020/01-2023/12，在研，项目负责人；
2、国家自然科学基金联合重点项目，U1435222，面向生物威胁快速反应的大数据分析方法研究，2015/01-2018/12，已结题，参与（子课题负责人）；
3、国家自然科学基金面上项目，61772543，面向大规模异构体系结构的生物医药大数据并行算法及优化关键技术研究，2018/01-2021/12，在研，主持；
4、国家自然科学基金面上项目，61272056，面向城市计算的协作认知无线电网络资源优化理论与关键技术研究，2013/01-2016/12，已结题，主持；
5、国家自然科学基金青年项目，60903223，传感器网络辅助下的认知无线电动态频谱资源管理研究，2010/01-2012/12，已结题，主持；
国家工信部项目：
基于5G的人工智能中医诊疗平台，2021-08至2024-08；
基于5G的远程重症智慧监护和精准外科，2021-08至2024-08；
其他科研基金项目
1、华为技术有限公司，YBN2020065023，XX语言兼容性实现，2020-06至2021-06，在研，主持;
2、湖南省杰出青年基金，2020JJ2009，基于超算的医疗大数据技术研究，2020/01-2022/12，在研，主持;
3、科技创新特区前沿科技创新项目，19***01，面向***的大数据智能挖掘技术研究，2019/06-2020/12,在研，项目负责人;
4、横向课题，同步并行优化新药快速发现的超算研发服务，2019/06-2020/12，在研，项目负责人;
5、湖南省自科发展基金，10631，无线传感器网络辅助下的动态数据驱动并行仿真技术研究;
6、广州超算应用研发项目，1488064512003，基于大规模异构高性能计算系统的生物信息分析软件;
7、国防科技大学预研项目，JC12-06-03，面向复杂系统的大规模动态数据驱动并行算法研究;
8、国家自然科学基金委员会-广东省人民政府大数据科学研究中心项目：基于天河二号超级计算机的智慧医学与健康大数据平台研究与构建;
9、2016年度广东省科技发展专项资金（协同创新与平台环境建设方向“基因大数据分析及产业化研究”-中国科学院深圳先进技术研究院+华大基因）;
10、深圳发改委项目“高技术服务业研发及产业化专项（专题二：信息技术服务）：面向PB级生物基因数据处理的国民健康服务平台”;
11、“天河1号”-国家863计划重大项目“千万亿次高效能计算机系统”项目;
12、“天河2号”-国家863计划重大项目“天河新一代高性能计算机系统研制”项目;
13、广东省科技厅项目基金，2016B090918122;
14、广州天河飞腾项目，0702060112002;
15、银河工程项目基金，0302060112001;
科研成果：
代表论文
1、Bu, D., Peng, S.*, Luo, H., Li, X., Li, H., Sun, L., ... & Yi, Z. From big data to knowledge in precision medicine. Science. 2018:359(6375):P35-38. （并列第一作者）.
2、Peng, S., Yang, S.,Bo, X., & Li, F. paraGSEA: a scalable approach for large-scale gene expression profiling. Nucleic acids research. 2017,45(17),e155-e155（SCI一区，top期刊，IF=11.15，第一作者）.
3、Xiaoqi Wang, Bin Xin, Weihong Tan, Zhijian Xu, Kenli Li, Fei Li, Wu Zhong & Shaoliang Peng*. DeepR2cov: deep representation learning on heterogeneous drug networks to discover anti-inflammatory agents for COVID-19. Briefings in Bioinformatics, 2021.DOI:10.1093/bib/bbab226 (SCI 1区, IF=11.62, 通讯作者).
4、J Li, Y Li, W Li, H Luo, Y Xi, S Dong, M Gao, ... S Peng*, F Wu and W Yu. Guide Positioning Sequencingidentifies aberrant DNA methylation patterns that alter cell identity andtumor-immune surveillance networks. Genome Research. 2019, 29:270-280. (SCI一区, top期刊，IF=10.10，并列通讯作者).
5、Zhang, Z.,Zhao, Y., Liao, X., Shi, W., Li, K., Zou, Q*., Peng, S.* Deep Learning in omics: a survey and guideline. Briefings in Functional Genomics, 2019,18(1):41–57.（ESI高被引论文，并列通讯作者）.
6、Luo, R., Liu, B., Xie, Y.,Li, Z., Huang, W., Yuan, J., ... & Peng, S. SOAPdenovo2: an empirically improved memory-efficient short-read de novo assembler. Gigascience.2012, 1(1), 18.（ESI高被引论文，引用次数超过3840，SCI一区，top期刊）原文链接；
7、Shaoliang Peng* , Yingbo Cui , Shunyun Yang , Wenhe Su , Tenglilang Zhang , et al. A CPU/MIC Collaborated Parallel Framework for GROMACS on Tianhe-2 Supercomputer. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 2019,16(2):425 - 433.（JCR一区，CCF B类，第一作者、通讯作者）.
8、Guo, R., Zhao, Y., Zou Q., Fang X., & Peng, S.* Bioinformatics applications on Apache Spark. GigaScience. 2018,7(8):1-10.（SCI一区，top期刊，通讯作者）.
9、Liu, X., Li, M., Li, S., Peng,S*., Liao, X., & Lu, X. IMGPU: GPU-accelerated influence maximization in large-scale social networks. IEEE Transactions on Paralleland Distributed Systems. 2014,25(1):136-145.（JCR一区，CCF A类，并列通讯作者）.
10、Peng, S., Xing, G.,Li, S., Jia, W., & Peng, Y. Fast release/capture sampling inlarge-scale sensor networks. IEEE Transactions on Mobile Computing. 2012,11(8),1274-1286 (JCR一区，CCF A类，第一作者、通讯作者).
11、Peng, S., Lu, Y., Liao, X., Lu, K., Yang, C., ... & Wei, D. High-scalable Collaborated Parallel Framework for Large-scale Molecular Dynamic Simulation on Tianhe-2 Supercomputer. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 2018,13:1-1（JCR一区，CCF B类，第一作者、通讯作者）.
12、Cui, Y., Peng, S.*,Lu, Y., Zhu, X., Wang, B., Wu, C., & Liao, X. mSNP: A Massively Parallel Algorithm for Large-Scale SNP Detection. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems. 2018,29(11):2557-2567. (JCR一区，CCF A类，通讯作者).
13、Xiaoqi Wang, Yaning Yang, Kenli Li, Wentao Li, Fei Li, and Shaoliang Peng*. BioERP: biomedical heterogeneous network based self-supervised representation learning approach for entity relationship predictions. Bioinformatics, 2021.
14、Deshan Zhou, Zhijian Xu, WenTao li, Xiaolan Xie & Shaoliang Peng*. MultiDTI: Drug-target interaction prediction based on multi-modal representation learning to bridge the gap between new chemical entities and known heterogeneous network. Bioinformatics, 2021.
15、Gaole An, Jiaqi Sun, Chao Ren, Zhangyi Ouyang, Lingyun Zhu, Xiaochen Bo, Shaoliang Peng*, Wenjie Shu. LIVE: a manually curated encyclopedia of experimentally validated interactions of lncRNAs. Database. 2019:1-6.（JCR一区，通讯作者）.
16、Dong, D., Su, W., Shi, W.,Zou, Q., & Peng, S.* (2018). VCSRA: A fast and accurate multiple sequence alignment algorithm with a high degree of parallelism. Journal of Genetics and Genomics. 2018,45(7): 407–410.（JCR一区，通讯作者）.
17、Liao, X., Zhu,H., Li, K., Shi, B., & Peng, S.* A novel algorithm for detecting co-evolutionary domains in protein and nucleotide sequences. In 2017 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine(BIBM) (pp. 56-61). (CCF B类会议，第一作者、并列通讯作者).
18、Xiao, M., Li, J., Li, W.,Wang, Y., Wu, F., Xi, Y., ... & Peng, S. .MicroRNAs activategene transcription epigenetically as an enhancer trigger. RNAbiology. 2017,14(10),1326-1334（JCR一区，通讯作者）.
19、Peng, S. High performance computational biology and drug design on TianHe Supercomputers. In 2016 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine(BIBM) (pp. 7-7).(CCF B类会议，第一作者、通讯作者).
20、Peng, S., Lu, Y., Liao, X., Lu, K., Yang, C., ... & Wei, D. mAMBER:A CPU/MIC collaborated parallel framework for AMBER on Tianhe-2 supercomputer. In 2016 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine(BIBM) (pp. 651-657). (CCF B类会议，第一作者）.
专著：
1、2021 Blockchain for Big Data: AI, IoT and Cloud Perspectives, CRC Press；
2、2021年出版《生物医药大数据与智能分析》，中国邮电出版社；
3、2021年出版《医学预测学》，科学出版社；
4、2019年出版《云计算与大数据技术理论及应用》，清华大学出版社；
5、2018年出版《大数据导论》，高等教育出版社；
6、2013年出版《大规模社会网络中影响最大化高效处理技术》，国防工业出版社；
7、2010年出版《无线传感器网络中高效传输技术》，国防科技大学出版社。
专利
1、2021年授权 专利号 ZL202011226196.8 一种基于网络表征的抗新冠炎症药物发现方法；
2、2021年授权 专利号 ZL202110364101.7 一种基于区块链的主节点公平选举方法；
3、2021年授权 专利号 ZL202010029068.8 一种基于自编码器的基因表达谱特征学习方法；
4、2021年申请 申请号 202110159089.6 一种基于人工智能的龋病诊断系统；
5、2021年申请 申请号 202011532299.7 一种基于子空间随机化单细胞集成聚类方法；
6、2020年申请 申请号 202011419796.6 一种基于多源数据融合和网络结构扰动的药物靶标预测方法；
7、2020年申请 申请号 202011299895.5 一种基于区块链技术的智慧城市路边停车管理系统；
8、2020年申请 申请号 202011226195.3 一种基于元路径和双向编码器的生物网络链接预测方法；
9、2020年申请 申请号 202011225115.2 一种基于全局特征关系的卷积神经网络压缩方法；
10、2020年申请 申请号 202010803336.7 一种基于深度学习的多方位X光胸片肺炎诊断方法；
11、2020年申请 申请号 202010803348.X 一种基于局部有偏的蛋白质结构预测方法；
12、2020年申请 申请号 202010725014.5 基于图表示学习的新冠病毒靶标预测和药物发现方法；
13、2020年申请 申请号 202010531562.4 一种基于深度学习多源异构网络的药物重定位方法；
14、2020年申请 申请号 202010288303.3 一种基于异构信息的药物-靶标相互作用预测方法；
15、2020年申请 申请号 202010241653.4 一种细菌中功能性前噬菌体及其位置与序列的检测方法；
16、2020年申请 申请号 202010029057.X 一种基于注意力的卷积神经网络分频特征提取方法；
17、2020年申请 申请号 202010030316.0 一种基于深度学习的CRISPR脱靶效应预测方法；
18、2019年申请 申请号 201910970181.3 一种基于区块链的药企监管方法；
19、2019年申请 申请号 201910539449.8 一种基于机器学习的基因表达谱聚类方法；
20、2019年申请 申请号 201910506027.0 一种基于高通量测序数据的溶源性噬菌体预测方法；
21、2019年申请 申请号 201910407569.2 基于RNN神经网络的可迁移病人分类系统；
22、2019年申请 申请号 201910399732.5 一种基于卷积神经网络的阴道病理图像分类方法；
23、2019年申请 申请号 201910381347.8 一种基于区块链的疫苗生产监管方法；
24、2019年申请 申请号 201910296276.1 一种基于深度学习的基因表达谱距离度量方法；
25、2019年申请 申请号 201910296287.X 一种基于共享字典学习的基因表达谱分类方法；
26、2018年授权 专利号 ZL201510960149.9 基于动态数据划分和冲突消解的高通量药物虚拟筛选方法；
27、2017年授权 专利号 ZL201410745667.4 基于众核协处理器的三级流水序列比对方法；
28、2017年授权 专利号 ZL201310343007.9 一种基于MapReduce的非精确任务并行处理方法；
29、2016年授权 专利号 ZL201410029703.7 一种基于内容分块的远程文件实时更新方法；
30、2016年授权 专利号 ZL201310294071.2 一种减少无线通信丢包率的方法和设备；
31、2015年授权 专利号 ZL201210248732.3 一种基于图形处理单元的影响最大化并行加速方法；
32、2014年授权 专利号 ZL201210370492.4 一种基于超级计算机的HLA仿真程序的对象调度方法；
33、2014年授权 专利号 ZL201110459479.1 移动传感器网中利用管道的节点部署方法；
34、2014年授权 专利号 ZL201218001015.1 一种虚拟试验运行控制方法；
35、2012年授权 专利号 ZL201110008407.5 一种支持差异度量的角色动态转化方法[W用1]；
36、2012年授权 专利号 ZL201010510055.9 基于社区特性的并行离散事件仿真对象分发方法；
研究领域及方向：
高性能计算、大数据、生物信息、人工智能、区块链。
讲授课程：
研究生课程：并行算法分析与设计，分布式与云计算系统，高级并行程序设计等。
本科生课程：计算机程序设计，数据库原理与技术，人工智能导论等。
联系方式：
邮箱：slpeng@hnu.edu.cn
办公室电话：0731-88664153