姓名：羊洁明 职称：副研究员
生日：1995-02-17 户籍：四川绵阳
电话：18861822629 邮箱：jmyang@zzu.edu.cn
教育经历：
本科：江南大学，物联网工程学院，自动化；
博士 (硕博连读)：江南大学，物联网工程学院，控制科学与工程专业；
工作经历：
2022年6月-2024年12月，海南大学，计算机科学与技术学院，讲师；
2025年1月-2026年12月，郑州大学，计算机与人工智能学院，博士后；
研究经历：
研究方向为计算机视觉、多模态学习、边缘智能、大模型参数高效微调与推理加速。以第一或者通讯作者在Information Fusion、BDMA、ESWA、Applied Intelligence等国际期刊和会议上发表高水平论文多篇，申请专利10项，主持了国家自然科学基金青年基金项目1项，曙光-先进计算关键技术研发与应用示范-子课题项目1项，河南省博士后科研资助项目1项。参与了科技创新2030“新一代人工智能(2030)”重大项目一项（排名第7），国家自然科学基金地区基金项目1项。
主持项目：
[1]面向边缘场景服务的多目标跟踪张量深度计算模型研究。国家自然科学基金青年基金C，30万元。
[2]广域网大文件传输技术。曙光-郑大合作横向项目，20万元。
[3]面向边缘智能的开放词汇多目标跟踪关键技术研究。河南省博士后科研项目资助，10万元。
发表论文：
[1]Jieming Yang, Yongpeng He, Jing Yang, Laurence T. Yang, Yuan Gao, Cheng Dai. Modality-aligned anchor learning based on multi-level fusion for accurate scene graph generation. Information Fusion, 2025. (中科院1区Top，IF: 15.5，第一单位：郑州大学）
[2]Jieming Yang, Dezhen Feng, Yuan Gao, Cong Liu. Online Multi-Object Tracking Based on Record Confidence and Hierarchical Association for Cyber-Physical Social Intelligence. Big Data Mining and Analytics, 2025. (中科院1区Top，IF: 6.2，第一单位：郑州大学)
[3]Yuan Gao, Jieming Yang(共一), Yujie Pan, Jing Yang, Shundong Yang. Enhancing Contrastive Graph Clustering with Reliable Sample Selection. Expert Systems With Applications, 2026. (中科院1区Top，IF: 7.5，第一单位：郑州大学)
[4]Jieming Yang, Shundong Yang, Leyu Fang, Yuan Gao, Jing Yang, Laurence T. Yang. Referring Multi-Object Tracking with Conflict-Free Decoder Learning for Intelligent Visual Retrieval in Consumer Electronics. IEEE Transactions on Consumer Electronics, 2026. (中科院2区，IF=9.9，第一单位：郑州大学)
[5]Runbo Zhang, Jie Li, Dongyu Xin, Jieming Yang*(通讯作者), Knowledge-Enhanced Visual Question Answering Via Global Prompt Learning for Intelligent Consumer Electronics. IEEE Transactions on Consumer Electronics, 2026. (中科院2区，IF=9.9，第一单位：郑州大学)
[6]Jieming Yang, Hongwei Ge, Jinglong Yang, Yuting Tong, Shuzhi Su. Online multi-object tracking using multi-function integration and tracking simulation training. Applied Intelligence, 2022.（中科院2区，IF=5.3）
[7]Jieming Yang, Hongwei Ge, Shuzhi Su, Gguoqing Liu. Transformer-based two-source motion model for multi-object tracking. Applied Intelligence, 2022.（中科院2区，IF=5.3）
[8]Xiangli Yang, Yuanfang Zhou, Jieming Yang*(通讯作者), Ao liu, Na Song. Dual-Channel Graph Contrastive Learning with Tensor Hadamard Fusion for Cyber-Physical-Social Recommendations. IEEE Transactions on Computational Social Systems, 2025.（CCF C类推荐期刊，IF=4.9，第一单位：郑州大学）
[9]Jieming Yang, Hongwei Ge, Jinlong Yang, Yubing Tong, Shuzhi Su. online pedestrian multiple object tracking with prediction refinement and track classification, In Neural Process Letters, 2022.（中科院3区，IF=3.1）
申请专利：
[1]羊洁明，高源，杨静.基于多模态信息增强与交互的外部知识视觉问答方法[P]. CN118690852B. 2025-04-18.（国家发明专利，已授权）
[2]羊洁明，何永朋，高源，杨静. 基于多尺度原型网络的场景图生成方法[P]. CN118799426A. 2024-10-18.（国家发明专利，已公开）
[3]江明，羊洁明，葛洪伟等.一种基于可逆网络的单一图像超分辨率方法[P]. CN110060204B,2020-12-29.（国家发明专利，已授权）
[4]葛洪伟，羊洁明，杨金龙等.基于多功能聚合和跟踪模拟训练的在线多目标跟踪方法[P]. CN112651995A,2021-04-13.（国家发明专利，已公开）
[5]葛洪伟，羊洁明，王双喜等.一种基于可逆网络的图像分辨率压缩及重建方法[P]. CN110782393A,2020-02-11.（国家发明专利，已公开）
[6]葛洪伟，肖逸清，羊洁明等.一种基于自适应相关滤波的长时视频跟踪方法[P]. CN110472577B,2022-02-15.（国家发明专利，已授权）
[7]葛洪伟，张莹莹，羊洁明等.一种基于改进图模型的图像显著性检测方法[P]. CN110188763B,2021-04-30.（国家发明专利，已授权）
[8]葛洪伟，姜道银，羊洁明等.一种基于信息交流策略连续域蚁群算法的电力系统经济调度方法[P].CN108565857A,2018-09-21.（国家发明专利，已公开）
[9]杨静，王晓芬，高源，羊洁明等. 基于耦合矩阵张量分解的可学习模式感知实体嵌入方法. CN118861309A. 2024-10-29.（国家发明专利，已公开）
[10]杨静，赵昱杰，高源，羊洁明等. 基于张量的时序知识图谱表示学习的智能问答方法. CN118606457A. 2024-09-06. （国家发明专利，已公开）
教学：
[1]Python语言程序设计。
[2]C++语言程序设计。
[3]计算机与人工智能基础。
[4]并行与分布式。
[5]算法设计与分析。
[6]智能感知与应用。
