个人资料：
姓名：朱新山
职称：副教授/硕士生导师
学科专业：控制科学与工程
通讯地址：菠菜广告联盟菠菜广告联盟26E-531室
电子信箱：xszhu@tju.edu.cn; xszhu126@126.com
招生信息：
欢迎在软件开发、图像处理、计算机视觉等方面有良好基础，具有计算机、软件工程、人工智能等相关专业背景的学生申请读研（全日制和非全日制），以及工程博士。
主要经历：
(1) 2013.12至今，菠菜广告联盟菠菜广告联盟，模式识别与智能系统，副教授，硕士生/博士生导师
(2) 2016.03-2017.05，美国马里兰大学，电气与计算机工程系，访问学者
(3) 2007.10-2013.8，扬州大学信息工程学院，计算机应用，副教授，硕士生导师
(4) 2010.09-2011.02，University College London，计算机应用，访问学者
(5) 2005.10-2007.10，北京大学计算机科学技术研究所，计算机应用，博士后
主要研究方向：
(1) 图像、视频取证
(2) 语义分割、目标检测
(3) 深度学习、机器学习理论与应用
主要科研项目：
(1) 2020/01-2023/12，国家自然科学基金面上项目，61972282，面向图像修复的深度学习取证机理与网络模型研究，在研，主持
(2) 天津平高智能电气有限公司，2021GKF-1093，天津平高充电桩管理平台后端业务实现和功能测试服务项目，2022/01-2022/12，在研，主持
(3) 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院，2022GFW-0865，《输变电设施运行可靠性评价指标导则》实施指南编制，2022/12-2022/12，在研，主持
(4) 天津平高智能电气有限公司，2022GKF-0253，智能装配管理平台业务架构和报表设计，2022/06-2022/11，在研，主持
(5) 北京耐特威光电系统科技有限公司，2021GKF-0535，微光夜视仪软件平台 技术升级开发，2022/06-2022/08，在研，主持
(6) 国网河南省电力公司电力科学研究院，SGTYHT/19-JS-215，面向智能电网运维场景的视听觉主动感知与协同认知技术研究及应用，2020/10-2023/12，在研，参与
(7) 2019/03-2020/03，陆军******研究所，无人机开发，主持
(8) 2009/01-2011/12，国家自然科学基金青年基金，60803122，扩频水印和量化水印相结合的新型水印模型设计及理论研究，已结题，主持
(9) 2012/07-2015/06，江苏省自然科学基金面上项目，BK2012683，融合多域信息的二值文本图像水印技术研究，已结题，主持
(10) 2019/01-2020/12，数字出版技术国家重点实验室开放课题专项，Cndplab-2019-Z001，基于深度学习的图像修复取证机理与网络模型研究，已结题，主持
(11) 2017/1-2018/12，信息安全国家重点实验室开放课题基金，2017-MS-11，基于Lloyd-Max非均匀量化器和最优残差更新的运动矢量隐写技术， 已结题，主持
(12) 2021/7-2021/09，合肥耐特威科技发展有限公司，2021GKF-0535，微光夜视仪（显示、控制、分析）软件平台开发，已结题，主持
(13) 2017/06-2018/05，中国电力科学研究院，2017GKF-0318，复杂配电网新型元件建模与验证方法，已结题，主持
(14) 2018/01-2018/12，菠菜广告联盟自主创新基金，2018XZC-0033，机器人视觉定位及三维重建技术研究，已结题，主持
(15) 2017/01-2017/12，菠菜广告联盟自主创新基金，2017XZY-0090，基于气味识别的无人飞行器目标搜索与跟踪系统，已结题，主持
近年部分学术论文（一作或通讯）：
(1) Xinshan Zhu, Shuoshi Li, Yongdong Gan, Yun Zhang, and Biao Sun(*). Multi-stream Fusion Network with Generalized Smooth L1 Loss for Single Image Dehazing, IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 30, 2021, 7620-7635 (中科院一区, IF: 9.340)
(2) Xinshan Zhu, Jie Ding, Honghui Dong, Kongfa Hu and Xiaobin Zhang, Normalized Correlation based Quantization Modulation for Robust Watermarking, IEEE Transactions on Multimedia, Vol. 16, No. 7, Sept. 2014, pp. 1888-1904 (中科院二区, IF: 6.0511)
(3) Yun Zhang, Gen Yang, Jing Li, Zhiguo Kong, and Xinshan Zhu(*), A Modulation Scheme with Full Range ZVS and Natural Power Factor Correction for Bridgeless Single-Stage Isolated AC-DC Converter, IEEE Transactions on Power Electronics, Vol. 38, No. 1, 2023, pp. 195–205 (中科院一区, IF: 7.224)
(4) Leijiao Ge, Hangxu Liu, Jun Yan, Xinshan Zhu(*), Shuai Zhang, Yuanzheng Li, Optimal Integrated Energy System Planning with DG Uncertainty Affine Model and Carbon Emissions Charges, IEEE Transactions on Sustainable Energy, Vol. 13, No. 2, Sept. 2022, pp. 905-918 (中科院一区, IF: 7. 917)
(5) Biao Sun, Chaoxu Mu, Zexu Wu, and Xinshan Zhu(*). Training-Free Deep Generative Networks for Compressed Sensing of Neural Action Potentials，IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Vol. 33, No. 10, April 2022, pp. 5190-5199 (中科院一区, IF: 9.486)
(6) Yun Zhang, Jian Fang, Fei Gao, Shenghan Gao, Daniel Rogers, and Xinshan Zhu(*), Integrated High and Low Frequency Current Ripple Suppressions in A Single-Phase Onboard Charger for EVs, IEEE Transactions on Power Electronics, Vol. 36, No. 2, 2020, pp. 1717-1729 (中科院一区, IF: 7.224)
(7) Xinshan Zhu, Junyan Lu, Honghao Ren, Hongquan Wang, Biao Sun, A transformer–CNN for deep image inpainting forensics, Visual Computer, 2022, DOI: https://doi.org/10.1007/s00371-022-02620-0 (中科院三区)
(8) Yun Zhang, Chuanheng Yao, Fei Gao, Tianbao Song, Yu Tang, Xinshan Zhu(*), Motor Driver Based Topology of Integrated On-board Charging System and Data-Driven Inductance Identification Method, IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems, Vol. 12, no. 1, 2022, pp. 310-319 (中科院三区, IF: 3.916)
(9) Jun Zhang, Yixin Liao, Xinshan Zhu(*), Hongquan Wang, and Jie Ding. A Deep Learning Approach in the Discrete Cosine Transform Domain to Median Filtering Forensics. IEEE Signal Processing Letters, Vol. 27, 2020, pp. 276-280 (中科院三区，IF: 3.268)
(10) Xinshan Zhu（#）, Yongjun Qian, Xianfeng Zhao, Biao Sun(*), Ya Sun. A Deep Learning Approach to Patch-based Image Inpainting Forensics. Signal Processing: Image Communication, 2018, 67: 90~99 (中科院三区, EI, IF: 2.073)
(11) Sun, Biao, Zhao, Wenfeng, Zhu, Xinshan(*). Training-free compressed sensing for wireless neural recording using analysis model and group weighted l1-minimization. Journal of Neural Engineering, Vol. 14, no. 3 , 2017, pp. 036018 (中科院二区, EI, IF: 3.920)
(12) Xinshan Zhu, Jiayu Wang, Biao Sun, Chao Ren, Ting Yang and Jie Ding. An Efficient Ensemble Method for Missing Value Imputation in Microarray Gene Expression Data. BMC Bioinformatics, 2021, Vol. 22, No. 188, 2021, 1-25 (中科院三区，IF: 3.242)
(13) Xinshan Zhu, Xianwen Gao, Jie Ding, Xujun Peng and Honghui Dong, Performance Analysis of Random Angle based Quantization Modulation, International Journal of Electronics and Communications, Vol. 68, No. 8, Aug. 2014, pp. 737–746 (中科院三区, IF: 3.183)
(14) Xin-Shan Zhu, Ya Sun, and Qing-Hao Meng, et al.. Optimal watermark embedding combining spread spectrum and quantization 2016, DOI: 10.1186/s13634-016-0373-8, pp. 1-12, 2016:74 (SCI)
(15) 朱新山（#），钱永军，孙彪(*)，任超，孙亚，姚思如，基于深度神经网络的图像修复取证算法, 光学学报, Vol. 38, No. 11, 2018, pp. 1110005-1-1110005-9 (EI)
(16) 朱新山, 陈砚鸣, 董宏辉(*)，丁杰,基于多域信息融合的二值文本图像水印, 计算机学报, Vol. 37, No. 6, pp. 1352-1364, 2014.6 (EI)
(17) 朱新山,丁杰. 一种采用随机归一化相关系数调制的量化水印. 计算机学报, 2012. 9, Vol. 35, No. 9, pp. 1959-1970 (EI)
专利申请与授权：
(1) 朱新山, 郝惠婷, 任超, 杨璐. 一种结合离散余弦变换与神经网络的图像修复取证方法, 发明专利，申请时间：2019.5.16, 专利号：CN201910410095.7（授权）
(2) 朱新山,杨璐, 郝惠婷, 陈曦, 任超. 一种基于深度神经网络的车道线检测方法, 发明专利，申请时间：2019.5.16, 专利号：CN201910410108.0（授权）
(3) 朱新山, 徐永瑞, 褚献献. 一种改进的GBDT预测电力系统负荷方法, 发明专利, 申请时间：2019.11.03, 专利号：2019112445691（授权）
(4) 朱新山，汤帜. 基于局部质量评价的自适应水印方法，发明专利，专利号：ZL 200610065223.1，授权公告日：2008.3.26（授权）
(5) 朱新山. 一种改进的扩展变换抖动调制水印方法，发明专利，专利号：200810124018.7，授权公告日：2011.8.24（授权）
主要讲授课程：
(1) 电气工程学概论（本科生）
(2) 电工技术基础（本科生）
(3) 电工学实验（本科生）
(4) 人工智能及应用 （研究生）
主要学术成就、奖励及荣誉：
(1) 省部级二等奖，天津市科学技术进步奖，2018年，排名3/8
(2) 省部级二等奖，天津市高等院校电工学青年教师讲课竞赛，2021年，个人
(3) 校级三等奖，菠菜广告联盟第二届新工科项目式课程设计大赛，2022年，排名1/5
(4) 省部级一等奖，天津市大学生信息技术“新工科”工程实践创新技术竞赛，2022年，指导教师排名1/2
