曦若若往
担任下列专家委员会委员:(1)中国计算机学会杰出会员、资深会员(2)中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员(3)中国计算机学会多值逻辑与模糊逻辑专委会常委委员(4)中国人工智能学会知识工程与分布式智能专业委员会委员(5)中国人工智能学会机器学学习专业委员会委员(6)中国人工智能学会粗糙集与软计算专业委员会常委委员(7)江苏省计算机学会人工智能专业委员会常委委员(8)江苏省计算机学会大数据专家委员会委员担任下列国际期刊编委:(1)《IJCI: International Journal of Collaborative Intelligence》主编(2)《JDCTA: Journal of Digital Contents Technology and Application》副主编(3)《JCIT: Journal of Convergence Information Technology》编委(4)《AISS: Advances in Information Sciences and Service Sciences》编委(5)《IJACT: International Journal of Advancements in Computing Technology》编委(6)《JCP: Journal of Computers》编委(7)《JSW: Journal of Software》编委(8)《IPL:CInformation Processing Letters》编委(9)《AMIS: Applied Mathematics & Information Sciences》编委担任下列国际期刊特约编辑:(1)《Applied Mathematics & Information Sciences》特约编辑(Guest Editor)(2)《INFORMATION》的特约编辑(Guest Editor)(3)《Neurocpmputing》特约编辑(Guest Editor)(4)《The Scientific World Journal》的特约编辑(Guest Editor)(5)《Mathematical Problems in Engineering》的特约编辑(Guest Editor)(6)《Journal of Computers (JCP)》特约编辑(Guest Editor)(7)《Journal of Software (JSW)》特约编辑(Guest Editor)(8)《Journal of Networks (JNW)》的特约编辑(Guest Editor)担任下列国际SCI源刊特约审稿专家:(1)《Journal of Information Science》(2)《Applied Soft Computing》(3)《Information Sciences》(4)《Computational Statistics and Data Analysis》(5)《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》(6)《International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence》(7)《Neurocpmputing》(8)《Soft Computing》(9)《Pattern Recognition》(10)《Pattern Recognition Letters》担任下列国内核心期刊审稿专家:(1)《计算机学报》(2)《软件学报》(3)《计算机研究与发展》(4)《中国科学》(5)《电子学报》(6)《模式识别与人工智能》(7)《计算机科学》(8)《小型微型计算机系统》(9)《计算机应用研究》(10)《计算机工程与科学》(11)《微电子学与计算机》担任下列国内外会议PC Chair or Member:(1)全国智能信息处理学术会议(NCIIP)程序委员会主席(2)江苏省人工智能学术会议程序委员会主席(3)2012\2013\2014年信息、智能与计算国际研讨会主席(4)粒度计算国际会议程序委员会委员(5)智能信息处理国际会议程序委员会委员(6)中国机器学习会议程序委员会委员(7)中国粗糙集与软计算、中国粒计算、中国Web智能联合会议程序委员会委员等。丁世飞.研究方向模式识别与人工智能机器学习与数据挖掘粗糙集与软计算粒度计算感知与认知计算丁世飞.学术成果已完成的项目:1. 2001-2003参加并完成国家自然科学基金项目“信息模式识别理论及其在地学中的应用”的研究(项目编号: 40074001)2. 1999-2001主持完成省教育厅项目“信息模式识别理论及其在害虫预测预报中的应用研究”3. 1998-2000主持完成省教育厅项目“农作物病虫害现代生物数学预报技术研究”4. 2005-2006主持中国博士后科学基金项目“视感知学习理论及其应用研究”()5. 2004-2006主持山东省作物生物学国家重点实验室开放基金项目“山东省玉米病虫害数字模式分类的研究”()6. 2006-2008参加国家自然科学基金项目“多元数据的信息模式研究与地学数据分析”()7. 2006-2009参加国家863高技术项目“基于感知机理的智能信息处理技术”(No. 2006AA01Z128)8. 2007-2010主持中国科学院智能信息处理重点实验室开放基金项目“基于认知的模式特征分析理论与算法研究”()9. 2010-2012主持江苏省基础研究计划(自然科学基金)项目“面向高维复杂数据的粒度知识发现研究”()主持北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室开放课题 “粒度SVM方法与应用研究”11. 2010-2012参加国家自然科学基金项目“分布式计算环境下的并行数据挖掘算法与理论研究”()12. 2011-2013主持中国科学院智能信息处理重点实验室开放基金项目“高维复杂数据的粒度支持向量机理论与算法研究”()目前正在进行的项目:1. 主持国家重点基础研究发展计划(973计划)课题“脑机协同的认知计算模型”()2. 主持国家自然科学基金项目“面向大规模复杂数据的多粒度知识发现关键理论与技术研究” (No. 61379101)3. 参加国家自然科学基金项目“多元空间的模式分析方法研究及其在测量中的应用”()已出版著作:1. 丁世飞,靳奉祥,赵相伟著. 现代数据分析与信息模式识别. 北京:科学出版社,20122. 丁世飞编著. 人工智能. 北京: 清华大学出版社, 20103. 史忠植著. 知识工程. 北京: 清华大学出版社, 2011 (丁世飞等参编)4. 史忠植著. 神经网络, 北京: 高等教育出版社, 2009 (丁世飞, 许新征等参编)已发表论文: 2014年[1] Shifei Ding, Hongjie Jia, Liwen Zhang, Fengxiang Jin. Research of semi-supervised spectral clustering algorithm based on pairwise constraints. Neural Computing and Applications, 2014,24(1):211-219. (SCI, EI)[2] Shifei Ding, Hongjie Jia, Jinrong Chen, Fengxiang Jin. Granular Neural Intelligence Review, 2014,41(3): 373-384. (SCI, EI)[3] Shifei Ding, Huajuan Huang, Xinzheng Xu, Jian Wang. Polynomial Smooth Twin Support Vector Machines. Applied Mathematics & Information Sciences, 2014, 8(4) (SCI,EI)[4] Shifei Ding, Zhongzhi Shi. Track on Intelligent Computing and Applications. Neurocomputing, 2014, , 1-2.(SCI, EI)[5] Shifei Ding, Xiaopeng Hua. Recursive least squares projection twin support vector machines. Neurocomputing, 2014, , 3-9. (SCI, EI)[6]花小朋,丁世飞. 局部保持对支持向量机. 计算机研究与发展, 2014, 51(3)(EI)2013年[1] Xinzheng Xu, Shifei Ding, Weikuan Jia, Gang Ma, Fengxiang Jin. Research of assembling optimized classification algorithm by neural network based on Ordinary Least Squares (OLS). Neural Computing and Applications, 2013,22(1):187-193.(SCI, EI)[2] Shifei Ding, Hui Li, Chunyang Su, Junzhao Yu, Fengxiang Jin. Evolutionary artificial neural networks: a review. Artificial Intelligence Review, 2013, 39(3):251-260. (SCI, EI)[3] Li Hui, Ding Shifei. Research of Individual Neural Network Generation and Ensemble Algorithm Based on Quotient Space Granularity Clustering. Applied Mathematics & Information Sciences, 2013, 7(2):701-708. (SCI, EI)[4] Hui Li, Shifei Ding. Research and Development of Granular Neural Networks. Applied Mathematics & Information Sciences, 2013, 7(3):1251-1261.(SCI, EI)[5] Shifei Ding, Bingjuan Qi, Hongjie Jia, Hong Zhu. Research of Semi-supervised Spectral Clustering Based on Constraints Expansion. Neural Computing and Applications, 2013, 22 (Suppl 1):405-410. (SCI, EI)[6] Shifei Ding, Yanan Zhang, Jinrong Chen, Weikuan Jia. Research on Using Genetic Algorithms to Optimize Elman Neural Networks. Neural Computing and Applications, 2013, 23(2):293-297.(SCI, EI)[7] Hua-juan Huang, Shi-fei Ding, Zhong-zhi Shi. Primal least squares twin support vector regression. Journal of Zhejiang University SCIENCE C, 2013, 14(9):722-732. (SCI, EI)[8] Shifei Ding, Youzhen Han, Junzhao Yu, Yaxiang Gu. A fast fuzzy support vector machine based on information granulation. Neural Computing and Applications, 2013, 23(suppl 1):S139-S144(SCI, EI)[9] 黄华娟,丁世飞. 多项式光滑孪生支持向量回归机. 微电子学与计算机, 2013, 30(10):5-8.[10] 丁世飞,黄华娟. 加权光滑CHKS孪生支持向量机. 软件学报, 2013, 24(11):2548-2557.[11] 贾洪杰,丁世飞.基于邻域粗糙集约减的谱聚类算法.南京大学学报.自然科学版,2013, 49(5):619-627.[12] Hong Zhu,Shifei Ding, Xinzheng Xu, Li Xu. A parallel attribute reduction algorithm based on Affinity Propagation clustering. Journal of Computers, 2013, 8(4):990-997. (EI)[13] Hong Zhu, Shifei Ding, Han Zhao, Lina Bao. Attribute granulation based on attribute discernibility and AP algorithm. Journal of Software, 8(4):834-841.(EI)[14] Yanan Zhang, Shifei Ding, Xinzheng Xu, Han Zhao, Wanqiu Xing. An Algorithm Research for Prediction of Extreme Learning Machines Based on Rough Sets. Journal of Computers, 2013, 8(5): 1335-1342.(EI)[15] Hui Li, Shifei Ding. A Novel Neural Network Classification Model based on Covering and Affinity Propagation Clustering Algorithm. Journal of Computational Information Systems, 2013, 9(7):2565-2573. (EI)[16] Shifei Ding, Junzhao Yu, Huajuan Huang, Han Zhao. Twin Support Vector Machines Based on Particle Swarm Optimization. Journal of Computers, 2013, 8(9): 2296-2303. (EI)[17] Huajuan Huang,Shifei Ding, Fulin Wu. Invasive Weed Optimization Algorithm for Optimizating the Parameters of Mixed Kernel Twin Support Vecotr Machines. Journal of Computers, 2013, 8(8): 2077-2084. (EI)[18] Hongjie Jia, Shifei Ding, Hong Zhu, Fulin Wu, Lina Bao. A Feature Weighted Spectral Clustering Algorithm Based on Knowledge Entropy. Journal of Software, 2013, 8(5): 1101-1108. (EI)[19] Tongfeng Sun, Shifei Ding, Zihui Ren Novel Image Recognition Based on Subspace and SIFT. Journal of Software, 2013, 8(5): 1109-1116.(EI)[20] Shifei Ding, Fulin Wu, Ru Nie, Junzhao Yu, Huajuan Huang. Twin Support Vector Machines Based on Quantum Particle Swarm Optimization. Journal of Software, 2013, 8(7): 1743-1750. (EI)[21] Ding Shifei, Zhang Yanan, Xu Xinzheng, Bao Lina. A novel extreme learning machine based on hybrid kernel function. Journal of Computers,2013, 8(8):2110-2117.(EI)[22] Shifei Ding, Huajuan Huang, Ru Nie. Forecasting Method of Stock Price Based on Polynomial Smooth Twin Support Vector Regression. Lecture Notes in Computer Science, 2013, Volume 7995, 2013, pp 96-105. (EI)2012年[1]Shifei Ding, Hong Zhu,Weikuan Jia,Chunyang Su. A survey on feature extraction for pattern Intelligence Review,2012, 37(3):169-180. (SCI, EI)[2] Shifei Ding,Li Xu,Chunyang Su,Fengxiang Jin. An optimizing method of RBF neural network based on genetic algorithm. Neural Computing and Applications, 2012, 21(2):333-336. (SCI, EI)[3] Shifei Ding,Bingjuan Qi. Research Of granular support vector machine. Artificial Intelligence Review, 2012, 38(1):1-7. (SCI, EI)[4] Xin-zheng XU, Shi-fei DING, Zhong-zhi SHI, Hong ZHU. Optimizing radial basis function neural network based on rough sets and affinity propagation clustering algorithm. Journal of Zhejiang University-SCIENCE C (Computers & Electronics), 2012,13(2):131-138. (SCI, EI)[5] Bingjuan Qi,Shifei Ding, Huajuan Huang, Junzhao Yu. A Support Vector Extraction Method based on Clustering Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2012, 6(13):1-10. (EI)[6] Chang Tong, Shi-fei Ding, Hong Zhu, Hongjie Jia. A Granularity Attribute Reduction Algorithm Based on Binary Discernibility Matrix. International Journal of Advancements in Computing Technology, 2012, 4(12):213-221. (EI)[7] Xiaopeng Hua, Shifei Ding. Matrix Pattern Based Projection Twin Support Vector Machines. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2012, 6(20):172-181. (EI)[8] Junzhao Yu, Shifei Ding, Huajuan Huang. Twin Support Vector Machines Based on Rough Sets. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2012, 6(20):493-500. (EI)[9] Huajuan Huang, Shifei Ding. A Novel Granular Support Vector Machine Based on Mixed Kernel Function. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2012, 6(20):484-492. (EI)[10] Shifei Ding(Guest editorial). Special Issue: Advances in Information and Computers, Journal of Computers, 2012, 7(10):2351-2353.(EI)[11] Shifei Ding(Guest editorial). Special Issue: Advances in Information and Networks. Journal of Networks, 2012, 7(7):1007-1008.(EI)(被EI收录, 收录号:20123415368412)[12] Shifei Ding(Guest editorial). Special Issue: Advances in Information and Networks. Journal of Software, 7(9):1923-1924. (EI)[13] Shifei Ding, Zhentao Yu (Guest editorial). Special Issue: Advances in Computers and Electronics Engineering. Journal of Computers, 2012, 7(12):2851-2852. (EI)[14]丁世飞, 朱红, 许新征, 史忠植. 基于熵的模糊信息测度研究. 计算机学报, (4):796-801(EI).[15] 朱红,丁世飞, 许新征. 基于改进属性约简的细粒度并行AP聚类算法. 计算机研究与发展, 2012, 49(12):2638-2644 (EI)[16] 许新征,丁世飞,史忠植,赵作鹏,朱红.一种基于QPSO的脉冲耦合神经网络参数的自适应确定方法. 模式识别与人工智能, 2012,25(6): 909-915(EI)[17] 马刚,丁世飞, 史忠植. 基于极速学习的粗糙RBF神经网络. 微电子学与计算机, 2012, 29(8):年[1]Shifei Ding, Weikuan Jia, Chunyang Su, et al. Research of Neural Network Algorithm Based on Factor Analysis and Cluster Analysis. Neural Computing and Applications, 2011, 20(2): 297-302 (SCI,EI).[2]Shifei Ding, Chunyang Su, Junzhao Yu. An Optimizing BP Neural Network Algorithm Based on Genetic Algorithm. Artificial Intelligence Review, 2011, 36Algorithm. Artificial Intelligence Review, 2011, 36(2): 153-162 (SCI, EI).[3]Shifei Ding, Weikuan Jia, Chunyang Su, et al. Research of Neural Network Algorithm Based on Factor Analysis and Cluster Analysis. Neural Computing and Applications, 2011, 20(2): 297-302 (SCI, EI).[4]Shifei Ding, Chunyang Su, Junzhao Yu. An Optimizing BP Neural Network Algorithm Based on Genetic Algorithm. Artificial Intelligence Review, 2011, 36(2): 153-162 (SCI, EI).[5]Ding Shifei, Qian Jun, Xu Li, Zhao Xiangwei, Jin Fengxiang. A Clustering Algorithm Based on Information Visualization. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2011, 5(1): 26-31 (EI).[6]Shifei Ding, Yu Zhang, Li Xu, Jun Qian. A Feature Selection Algorithm Based on Tolerant Granule. Journal of Convergence Information Technology, 2011, 6(1): 191-195 (EI).[7]Ding Shifei, Li Jianying, Xu Li, Qian Jun. Research Progress of Granular Computing (GrC). International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2011, 5(1): 162-172 (EI).[8]Ding Shifei, Qian Jun, Xu Li, Zhao Xiangwei, Jin Fengxiang. A Clustering Algorithm Based on Information Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2011, 5(1): 26-31 (EI).[9]Shifei Ding, Yu Zhang, Li Xu, Jun Qian. A Feature Selection Algorithm Based on Tolerant Granule. Journal of Convergence Information Technology, 2011, 6(1): 191-195 (EI).[10]Ding Shifei, Li Jianying, Xu Li, Qian Jun. Research Progress of Granular Computing (GrC). International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2011, 5(1): 162-172 (EI).[11]Shifei DING, Jinrong CHEN, Xinzheng XU, Jianying LI. Rough Neural Networks: A review. Journal of Computational Information Systems, 2011, 7(7): 2338-2346(EI).[12]Shifei Ding, Xinzheng Xu, Hong Zhu. Studies on Optimization Algorithms for Some Artificial Neural Networks Based on Genetic Algorithm (GA). Journal of Computers, 2011, 6 (5):939-946 (EI).[13]Shifei DING, Yaxiang GU. A Fuzzy Support Vector Machine Algorithm with Dual Membership Based on Hypersphere. Journal of Computational Information Systems, 2011, 7(6): 2028-2034 (EI).[14]丁世飞, 齐丙娟, 谭红艳. 支持向量机理论与算法研究综述. 电子科技大学学报,2011, 40(1): 2-10 (EI).[15] 贾伟宽, 丁世飞, 许新征, 苏春阳, 史忠植. 基于Shannon熵的因子特征提取算法研究. 模式识别与人工智能, 2011, 24(3): 327-331 (EI).2010年以前[1] Shifei Ding, Weikuian Jia, Xinzheng Xu, et al. Neural Networks Algorithm Based on Factor Analysis. Lecture Notes in Computer Science, , (EI).[2] Shifei Ding, Weikuan Jia, Chunyang Su, et al. An improved BP Neural Netwok Algorithm Based on Factor Analysis. Journal of Convergence Information Technology, 2010, 5(4): 103-108 (EI).[3] Shifei Ding, Li Xu, Hong Zhu, Liwen Zhang. Research and Progress of Cluster Algorithms based on Granular Computing. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2010, 4(5): 96-104 (EI).[4] Shifei Ding, Li Xu, Chunyang Su, Hong Zhu. Using Genetic Algorithms to Optimize Artificial Neural Networks, Journal of Convergence Information Technology, 2010, 5(8): 54-62 (EI).[5] Shifei Ding, Yongping Zhang, Xiaofeng Lei et al. Research on a principal components decision algorithm based on information entropy. Journal of Information Science, 2009, 35(1):120-127 (SCI, EI).[6]Shifei Ding, Chunyang Su, Weikuan Jia, Fengxiang Jin, Zhongzhi Shi. Several Progress of Semi-Supervised Learning. Journal of Information & Computational Science, 2009, 6(1): 211-217 (EI).[7] Shi-Fei Ding, Shi-Xiong Xia, Feng-Xiang Jin, Zhong-Zhi Shi. Novel Fuzzy Information Proximity Measures. Journal of Information Science, 2007, 33 (6):678-685 (SCI, EI).[8] Ding Shifei, Shi Zhongzhi. Supervised Feature Extraction Algorithm Based on Improved Polynomial Entropy. Journal of Information Science, 32(4): 309-315, (SCI, EI)[9] Ding Shifei, Shi Zhongzhi. Studies on Incidence Pattern Recognition Based on Information Entropy. Journal of Information Science, 31(6):497-502, (SCI, EI).[10] Ding Shifei, Jin Fengxiang. Information characteristics of discrete K-L transform based on information entropy. Transactions Nonferrous Metals Society of China, (SCI ,EI).[11] Shifei Ding, Zhongzhi Shi, Xiaoying Wang. Symmetric Cross Entropy and Information Feature Compression Algorithm. Journal of Computational Information Systems, 1(2): 247-252 , (EI).[12] Ding Shifei, Shi Zhongzhi. Studies on Information Clustering Algorithm Based on MID. Chinese Journal of Electronics, , , 2006 (SCI, EI).[13] Ding Shifei, Shi Zhongzhi. Divergence-based Supervised Information Feature Compression Notes in Computer Science, Vol. 3971/2006, pp. 1421-1426(SCI, EI).[14] Shifei Ding, Zhongzhi Shi. A Novel Supervised Information Feature Compression Algorithm. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3991/2006, pp. 777-780 (SCI, EI).[15] Shifei Ding, Zhongzhi Shi, Yuncheng Wang,and Fengxiang Jin. Optimization Feature Compression and FNN Realization. Lecture Notes in Control and Information Science, Vol. 344/2006, pp. 951-956(SCI, EI).[16] Shifei Ding, Zhongzhi Shi, and Fengxiang Jin. Supervised Feature Extraction Algorithm Based on Continuous Divergence Criterion. Lecture Notes in Artificial Inteligence, Vol. 4114/2006, (SCI, EI).[17] 丁世飞, 贾伟宽, 许新征, 苏春阳. 基于PLS的Elman神经网络算法研究. 电子学报, 2010, 38(2A): 71-75 (EI).[18] 许新征, 丁世飞, 史忠植, 贾伟宽. 图像分割的新理论何新方法. 电子学报, 2010, 38(2A): 76-82(EI).[19] 丁世飞,靳奉祥. Fuzzy-Grey信息集成模式识别算法的研究. 计算机辅助设计与图形学学报, 2004, 16(3):275-278 (EI).[20] 丁世飞,靳奉祥,史忠植. 基于PLS的信息特征压缩算法. 计算机辅助设计与图形学学报, 2005, 17(2):368-371 (EI).[21] 丁世飞,史忠植. 基于广义距离的直接聚类算法研究.计算机研究与发展,2007, 44(4): 674-679(EI).[22] 丁世飞,黄华娟. 加权光滑CHKS孪生支持向量机. 软件学报, 2013, 24(11):2548-2557(EI).丁世飞,获奖情况1. 2007年获全国优秀博士学位论文提名奖2. 2006年获山东省优秀博士学位论文奖3. 2007年获山东高等学校优秀科研成果二等奖,第1位4. 2006年获中国科学院计算技术研究所优秀博士后出站报告4. 2004年获山东高等学校优秀科研成果二等奖,第1位5. 2001年获山东省省级教学成果三等奖,第4位
曰月無塵
(一)专著1.刘云《汉语篇名的篇章化研究》,华中师范大学出版社,2005年11月。2.刘云《汉语虚词知识库的建设》,华中师范大学出版社,2009年5月。(二)编著1. 参编邢福义主编《文化语言学》(增订本),湖北教育出版社,2000年。2. 参编邢福义、吴振国主编《语言学概论》,华中师范大学出版社,2002年。3. 参编俞士汶、黄居仁主编《计算语言学前瞻》,商务印书馆,2005年。4. 参编国家语言资源检测与研究中心编《中国语言生活状况报告(2005)》,商务印书馆,2006年。5. 参编李宇明主编《语言学概论》(第2版),高等教育出版社,2008年10月。6. 参编邢福义、吴振国主编《语言学概论》(第2版),华中师范大学出版社,2010年6月。(三)论文1. 李晋霞、刘云,修辞上的点面格,《修辞学习》1998年第4期,P35-36。2. 刘云,“除了”究竟除不除,《武汉教育学院学报》1998年第4期,P41-44。3. 刘云、李晋霞,“动宾式动词+宾语”的变换形式及宾语的语义类型,《江汉大学学报》1998年第5期,P44-48。4. 刘云,重叠论文索引,《汉语学报》1999年2期。5. 刘云,定标性状小句,《江汉大学学报》2000年第2期,P51-55。6. 刘云、俞士汶、朱学锋,现代汉语合成词结构数据库的开发及应用,张普主编《现代化教育技术与对外汉语教学》,广西师范大学出版社,2000年11月,P273-278。7. 刘云、李晋霞,“偶尔”与“偶然”,《语文知识》2000年第6期,P30-33。8. 刘云,汉语构词的计量研究,《语文建设通讯》(香港)2001年第2期,P27-33。9. 刘云,歧义的潜在性及其自动消解,《高等函授学报》2001年3期,P2-4,12。10. 刘云,施受关系自动识别中的语义句法问题,黄昌宁、张普主编《自然语言理解与机器翻译》——全国第六届计算语言学联合学术会议,清华大学出版社,2001年7月,P21-26。11. 刘云,自足的性状小句与成活的性状小句,《华中师范大学学报》2001年第5期,P95-100。12. 刘云,计算机技术与现代汉语语法研究,《汉语学报》2001年1期,P88-93。13. 刘云,反语的生成机制,《高等函授学报》,2001年5期,P29-30,33。14. 刘云,格式歧义及其消解和分解,张全、萧国政主编《HNC与语言学研究》,武汉理工大学出版社,2001年10月。15. 刘云、李晋霞,“V双N1的N2”格式转化为粘合式偏正结构的制约因素,《世界汉语教学》2002年第2期,P21-27。——人大复印资料《语言文字学》2002年第10期全文转载,P75-81。16. 刘云,中文期刊刊名的构成研究,《汉语学报》2002年第1期,P162-166。17. 刘云,篇名中的隐含,《华中科技大学学报》2002年第5期,P113-116。18. 刘云,篇名中的冒号,《江汉大学学报》2002年第6期,P58-61。19. 刘云,篇名中的隐含型并列,《汉语学报》2002年第2期,P73-82。20. 刘云,新词新义集萃,《辞书研究》2001年5期、2002年3、4、5、6期、2003年3、5、6期。21. 刘云,汉语的七音节篇名,《语言文字应用》2003年第2期,P122-127。22. 刘云,篇名中的隐含性孤立结构,《华中师范大学学报》2003年第3期,P120-123。23. 刘云,篇名的篇章化,《语言研究》2003年第3期,P29-32。24. 刘云,语词的篇名标记及其作用,《语文建设通讯》(香港)2003年2期,P3-10。25. 俞士汶、朱学锋、刘云,现代汉语广义虚词知识库的建设,《汉语语言与计算学报》(新加坡)2003年第1期,P89-97。选入徐杰、钟奇主编《汉语词汇·句法·语音的相互关联——第二届肯特岗国际汉语语言学圆桌会议论文集》,北京语言大学出版社,2007年7月第1版,90-101。26. 刘云,一个新的前缀——零,《辞书研究》2003年5期,P136-139。27. 刘云,篇名的话题性说略,《暨南大学华文学院学报》2003年2期,P69-76。28. 李晋霞、刘云,面向计算机的二重复句层次划分研究,《语言计算与基于内容的文本处理》——全国第七届计算语言学联合学术会议,清华大学出版社,2003年8月,P147-153。29. 李晋霞、刘云,从“如果”与“如果说”的差异看“说”的传信义,《语言科学》2003年3期,P59-70。30. 刘云,篇名的称名性说略,《云南师范大学学报》(对外汉语教学版)2003年3期,P73-76。31. 刘云,新闻篇名运用引号实现的各种转换,《修辞学习》2003年4期,P46-47,49。32. 刘云,新闻标题中的人名艺术,《当代传播》2003年4期,P92。33. 刘云,论篇名语言的标记性,《云梦学刊》2003年4期,P104-107。34. 李晋霞、刘云,论定中V双+N双词汇化的制约因素,《当代语言学》2003年4期,P289-298。——人大复印资料《语言文字学》2004年第3期全文转载。35. 刘云,篇名中的结构助词“的”,《语言文字应用》2004年第1期,P88-95。36. 李晋霞、刘云,新版《现代汉语语法信息词典详解》的贡献,《辞书研究》2004年第3期,P64-70。37. 刘云,篇名中的省略号,《汉语学习》2004年第3期,P32-36。38. 李晋霞、刘云,“由于”与“既然”的主观性差异,《中国语文》2004年2期,P123-128。39. 刘云,术语泛化的途径、特点和动因,《修辞学习》2004年4期,P14-17;选入《第三届全国语言文字应用学术研讨会论文集》,香港科技联合出版社(2004年12月),P342-350。40. 刘云、俞士汶,“句管控”与中文信息处理,《汉语学报》2004年第2期,P56-62。41. 刘云、俞士汶、朱学锋、段慧明,现代汉语虚词知识库的建设,《语言文字应用》2005年第1期,P130-136。42. 刘云,“语言学概论”课程教学的问题与措施,载李克武主编《教学改革与教学管理研究》,华中师范大学出版社,2005年,P203-211。43. 龙海平、刘云,《世界语法化词典》述评,《当代语言学》2005年第3期。44. 刘云、李菡,标题中的语词标记面面观,《江汉大学学报》(人文科学版)2006年第1期,P83-87。45. 刘云,“PK”来了,《语文建设》2006年第1期,P58。46. 李晋霞、刘云,《现代汉语:历史与社会语言学》述评,《当代语言学》2006年第3期,P265-271。47. 李晋霞、刘云,从概念域看单音方位词语法化的非匀质性,《语言科学》2006年第4期,P3-13。48. 刘云,“被”字结构宾语隐现的制约因素,载邢福义主编《汉语被动表述问题研究新拓展》,华中师范大学出版社2006年,P207-216。49. 刘云、何婷婷,网络语言的前世今生,《网络传播》2006年第7期,P42-43。50. 刘云,现代汉语中的对举现象及其作用,《汉语学报》2006年第4期,P75-85。51. 俞士汶、朱学锋、刘云,面向自然语言理解的汉语虚词研究,载嘎日迪、吾守尔·斯拉木、德熙嘉措主编《民族语言文字信息技术研究——第十一届全国民族语言文字信息处理学术研讨会论文集》,270-279,北京:西苑出版社,2007年2月第一版。52. 何婷婷、刘云,网络语言研究蓄势待发,《长江学术》2007年第1期,P8。53. 李晋霞、刘云,复句类型的演变,《汉语学习》2007年第2期,P20-26。54. 刘云,“中文信息处理”课程教学改革探索,《江汉大学学报》(社科版)2008年第1期,P93-95。55. 刘云,新兴的“开X”词语模,《辞书研究》2008年第2期,P152-154。56. 罗耀华、刘云,揣测类语气副词主观性与主观化,《语言研究》2008年第3期,P44-49。57. 龙海平、刘云,《变化中的欧洲语言》述介,《外语教学与研究》2008年第4期,P314-316。58. 刘云,说“X门”,《汉语学报》2008年第4期,P80-86。59. 刘云,复句关系词语的离析度考察,《语言教学与研究》2008年第6期,P15-21。60. 刘云,汉英机器翻译中汉语自动分析的难点,《长江学术》2009年第1期,P103-107。61. 刘云、龙海平,《语言接触与语法变化》简介,《当代语言学》2009年第1期,P86-88。62. 刘云,汉语词汇统计研究述评,《汉语学习》2009年第1期,P62-69。63. 刘云,“裸”族新词探微,《辞书研究》2009年第2期,P149-154。64. 刘云,复句自动分析的目标和意义,《宁夏大学学报》(人文社会科学版)2009年第3期,P40-44。65. 刘云、李晋霞,论频率对词感的制约,《语言教学与研究》2009年第3期,P1-7。66. 刘云,双音节词重叠类型的功能解释,载汪国胜、谢晓明主编《汉语重叠问题》,华中师范大学出版社,2009年5月,P110-119。67. 刘云、杨红,重叠论文索引(增补),载汪国胜、谢晓明主编《汉语重叠问题》,华中师范大学出版社,2009年5月,P536-580。68. 李晋霞、刘云,论推理语境“如果说”中“说”的隐现,《中国语文》2009年第4期,P359-364。69. 刘云,汉语书面语的语码夹用现象及其语用价值,《河南师范大学学报》(哲学社会科学版)2009年第5期,P190-193。中国社会科学院《中国社会科学文摘》2010年第2期以论点摘要形式转载(P154)。70. 龙海平、刘云,《语法的起源:一种重构》述评,《当代语言学》2010年第1期。(P75-79)71. 刘云,“之X”的词汇化及其动因,《语言教学与研究》2010年第3期。(P64-70)72. 罗耀华、刘云、樊城呈,《认知语言学与第二语言习得手册》(2008)介绍,《外语教学与研究》2010年第4期。(P317-319)73. 刘云、王耿,现代汉语词汇的嬗变与中国当代社会的变迁,《华中学术》2010年第1期。(P313-319)74. 刘云,“语言学概论”课程教学改革刍议,《咸宁学院学报》2010年第2期。(P81-83)75. 刘云,新兴的“被X”词族探微,《华中师范大学学报》2010年第5期。(P102-106) 2008年荣获霍英东教育基金会第十一届高等院校青年教师基金。2005-2006学年度获华中师范大学教师教学工作优秀奖二等奖。2007-2008学年度获华中师范大学教师教学工作优秀奖二等奖。2005年获湖北省优秀学士学位论文指导奖,指导的学士学位论文《方块壮字的编码输入》 (韦名应)获湖北省优秀学士学位论文一等奖。2006年获湖北省优秀学士学位论文指导奖,指导的学士学位论文《浅析人名中的修辞》 (黄丽丽)获湖北省优秀学士学位论文二等奖。2008年获湖北省优秀学士学位论文指导奖,指导的学士学位论文《系统功能语法视角下的体育新闻标题》(王耿)获湖北省优秀学士学位论文三等奖。2008年获湖北省优秀学士学位论文指导奖,指导的学士学位论文《当代新词“X门”探析》(曾李)获湖北省优秀学士学位论文一等奖。
河北科技大学是一本,河北科技大学坐落于河北省石家庄市,学校为教育部第二批卓越工程师教育培养计划高校。 河北科技大学入选国家级大学生创新创业训练计划、全国高校实践
省人民政府学位委员会 省教育厅关于公布2011年全省优秀博士 硕士 学士学位论文评选结果的通知
是个挺好的老师据了解刘再聪老师是一个非常有爱的老师,对待班上的学生跟自己的孩子一样。同学们都很喜欢她。刘再聪,男,1967年生,甘肃白银市平川区人。厦门大学历史
担任下列专家委员会委员:(1)中国计算机学会杰出会员、资深会员(2)中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员(3)中国计算机学会多值逻辑与模糊逻辑专委会常委委
学院现有国际经济与贸易和经济学2个湖南省重点本科专业。国际经济与贸易专业在2005年教育部全国本科专业排名中排名第3,获A++等级。学院现有在校本科生学生870