张玉宏，男，1980.3月生，博士，副教授。
电子邮箱：yhily@126.com
研究方向：人工智能、大模型，类脑计算、科技哲学.
教育经历：
1997.09~2001.07，西安工业大学，机械电子工程，本科，工学学士学位
2001.09~2004.06，长安大学，交通工程及控制，硕士研究生，工学硕士学位
2008.09~2012.06，电子科技大学，信息与通信工程，博士，工学博士学位
2009.10~2011.10，美国西北大学（Northwestern University）,访问学者
2019.10~2020.10 ，Indiana University-Purdue University Indianapolis，访问学者
代表性教科研学术成果：
发表论文列表（部分）：
1.Zhang Y, Zhong K, Xie X, et al. VMD-ConvTSMixer: Spatiotemporal channel mixing model for non-stationary time series forecasting[J]. Expert Systems with Applications, 2025: 126535.（SCI 中科院TOP 1区）
2.Umer N, Deng M, Zhang Y, et al. FRDNAC: A Future-Ready DNA Cryptography Paradigm for Secure Cloud Data Transmission Using Deep Learning-Enhanced Key Generation[J]. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences, 2026: 1-35.
3.Li Y, Zhu C, Wang X, Zhang Y, et al. Entropy-regularized multimodal fusion for robust and explainable knowledge graph completion[J]. Data Mining and Knowledge Discovery, 2026, 40(3): 31.
4.Umer N, Deng M, Zhang Y, et al. Quantum resilient security framework for privacy preserving AI in Apple MM1 on device architecture[J]. Scientific Reports, 2025, 15(1): 38297.
5.Nauman U, Deng M, Zhang Y, et al. Q-ECS: quantum-enhanced cloud security with attribute-based cryptography and quantum key distribution[J]. Quantum Information Processing, 2025, 24(6): 173.
6.Nauman U, Deng M, Zhang Y, et al. FSDS-OTS: A quantum-resistant, AI-optimized one-time signature scheme for secure distributed ledgers[J]. Cluster Computing, 2025, 28(11): 749.
7.Deng M, Nauman U, Zhang Y. NS-OWACC: nature-inspired strategies for optimizing workload allocation in cloud computing[J]. Computing, 2025, 107(1): 12.
8.Nauman U, Zhang Y, Li Z, et al. Secured VM Deployment in the Cloud: Benchmarking the Enhanced Simulation Model[J]. Applied Sciences, 2024, 14(2): 540.
9.Nauman U, Zhang Y, Li Z, et al. "Securing Mobile Cloud-Based Electronic Health Records: A Blockchain-Powered Cryptographic Solution with Enhanced Privacy and Efficiency" - Journal of Intelligent Medicine and Healthcare (JIMH），2024
10.Nauman U, Deng M, Zhang Y, et al. Q-ECS: quantum-enhanced cloud security with attribute-based cryptography and quantum key distribution[J]. Quantum Information Processing, 2025, 24(6): 1-32.
11.Nauman U, Zhang Y, Li Z, et al. Systematic Cloud-Based Optimization: Twin-Fold Moth Flame Algorithm for VM Deployment and Load-Balancing[J]. Intelligent Automation & Soft Computing, 2024, 39(3).
12.Deng M, Nauman U, Zhang Y. NS-OWACC: nature-inspired strategies for optimizing workload allocation in cloud computing[J]. Computing, 2025, 107(1): 1-52.
13.Zhong, K., Li, W., Jin, L., & Zhang, Y. (2023, July). VMD-HHO-DELM: Decomposition and Optimization Model with Based Deep Extreme Learning Machine Algorithm for Predicting Short-Term Traffic Flow. In 2023 IEEE 5th International Conference on Power, Intelligent Computing and Systems (ICPICS) (pp. 1149-1157). IEEE.
14.Zhang, Y., Zhong, K., & Liu, G. (2023, June). A Novel Method for Medical Semantic Word Sense Disambiguation by Using Graph Neural Network. In 2023 9th International Symposium on System Security, Safety, and Reliability (ISSSR) (pp. 263-272). IEEE.
15.Zhang Y, Nauman U. Deep learning trends driven by temes: a philosophical perspective[J]. IEEE Access, 2020, 8: 196587-196599.
16.Nauman, U., Zhang, Y. (2019, August). EDN: An Efficient Educational Network for Optimizing Education Resources. In 2019 IEEE International Conference on Computer Science and Educational Informatization (CSEI) (pp. 301-304). IEEE.
17.Zhang Y, Nauman U. Intelligence’s Dilemma: AI Algorithms May Cause Anti-Intelligence[C]//International Conference on Cognitive Systems and Signal Processing. Singapore: Springer Singapore, 2018: 385-392.
18.张玉宏,秦志光,肖乐.大数据算法的歧视本质[J].自然辩证法研究,2017,33(05):81-86.DOI:10.19484/j.cnki.1000-8934.2017.05.015.（CSCI，CNKI他引400+次，知网高被引论文）
19.Wei W, Zhang Y, Liu Y, et al. FRP: a fast resource placement algorithm in distributed cloud computing platform[J]. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 2016, 28(5): 1399-1416.
获奖：
1. 张玉宏. 品味大数据（著作）. 2018年河南省教育厅教育信息化理论成果奖，一等奖
2. 深度学习之美：AI时代的数据处理与最佳实践（著作），2021年河南省教育厅教育信息化理论成果一等奖
3. 深度学习之美：AI时代的数据处理与最佳实践（著作），2021年河南省第五届自然科学学术奖著作类一等奖
著作：
1.张玉宏等著 大模型导论，清华大学出版社，2026.7
2.张玉宏等著 人工智能极简入门(第二版，通识课版)，清华大学出版社，2025.9
3.张玉宏，杨铁军，从深度学习到图神经网络：模型与实践,电子工业出版社，2023.6.
4.张玉宏、樊超、侯惠芳，数据分析与可视化（规划教材），电子工业出版社，2022
5. 张玉宏（著），大数据导论（通识课版），清华大学出版社，2021.8
6. 张玉宏（著），人工智能极简入门，清华大学出版社，2021.04
7. 张玉宏（著），深度学习与TensorFlow实践（教材），电子工业出版社，2021.01 (获全国高校人工智能与大数据创新联盟“2021优秀教材建设奖”二等奖)
8. 张玉宏（著），Python极简讲义：一本书入门数据分析与机器学习，电子工业出版社，2020.05
9. 刘鹏、张玉宏（副主编，执行主编），人工智能，高等教育出版社，2020.05
10. 张玉宏（主编），Java编程技术大全，人民邮电出版社，2019.03
11. 张玉宏（著），Java从入门到精通（精粹版），人民邮电出版社，2018.08
12. 张玉宏（著），深度学习之美：AI时代的数据处理与最佳实践，电子工业出版社，2018.07
13. 张玉宏（著），品味大数据，北京大学出版社，2016.10
14. 张玉宏（主编）， Java从入门到精通，人民邮电出版社，2015.03
15. 张玉宏，Transition of HPC Towards Exascale Computing，book chapter（国外学术专著章节），IOS Press . 2013.10
16. 张玉宏，Biological data mining and its application in healthcare，book chapter（国外学术专著章节），Word Scientific . 2013.7
科研项目：
1.脑启发的动态混合神经网络多模态时空特征融合机制 （主持，2026.1-，河南省自然科学项目，在研）
2.大数据环境下的高性能长读段数据挖掘系统 （主持，2018.11，河南省科技厅，结项）
3.面向大规模测序的读段纠错与压缩回帖快速算法（主持，2020.09，河南省科技厅，结项）
4.面向新一代测序的大规模长读段回帖模型与高性能并行挖掘系统（主持，2018.05，河南省教育厅，结项）
5. 基于图神经网络的大规模医学文献语义理解与知识图谱构建 （主持，2024.6，河南省教育厅，结项）
6.基于Boosting 集成方法的小麦芽变早期检测方法研究（排名2，2020.09，河南省科技厅，结项）
7.基于数据挖掘的软件错误定位（排名2，2020.09，河南省科技厅，结项）
8.水电机组全工况健康状态双向认知建模与不确定性量化预测 （国家自然科学基金，主要成员，2024-）
教学成果：
1. 大数据视域下高等学校专业动态调整机制构建与实践——以工科为例。2020年河南省高等教育教学成果一等奖，排名5/9
2. 2023 中国人工智能学会，全国高校人工智能教师教学竞赛三等奖
