张玉宏，男，1980.3，博士，副教授，硕士生导师，2009年~2011年美国西北大学访问学者，2019年~至2020年美国IUPUI高级访问学者，曾任YOCSEF郑州2018~2020年度副主席，CCF郑州分部执行委员。主要研究方向为人工智能、大数据、大语言模型（LLM）及科技哲学等，发表学术论文30余篇。出版著作教材20余部(英文2部)，触达读者数百万人；2016年独著河南省首部大数据著作《品味大数据》（北京大学出版社),荣登中国新间出版社广电网畅销书第5;
2018年独著 《深度学习之美》(电子工业出版社）,多次动态荣获京东人工智能类畅销榜前3名,重印9次,繁体版被中国台湾引进，荣获河南省第五届自然科学学术奖著作类一等奖2020年作为执行主编著写教材《人工智能》（高等教育出版社)2020年独著 《Python极简讲义》,名列京东TOP 10实战性强Python指南精选；2021年独著《深度与学习与TensorFlow实践》《人工智能极简入门》《大数据导论》等教材2018年、2020年、2023年共4人次获电子工业出版社优秀作者称号。先后在清华大学出版社、南开大学、南京理工大学、北京外国语大学、中国开发者大会、河南省仪器仪表学会年会、河南省计算机协会等多家单位做专题报告100余场次。2014-2015年度河南工业大学优秀教师； 2020-2021年度河南工业大学优秀教师。目前指导硕士生3名，海外留学生4名(其中1名博士毕业）.
联系邮箱：zhangyuhong001@gmail.com
招生学科：人工智能、智能科学与技术、计算机科学技术、信息与通信工程、电子信息。
一、代表性论文与论著（部分）
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.
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
二、主持或参加科研/教研项目（课题）
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-）
三、获得学术奖励
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
3.张玉宏（著）， 品味大数据，北京大学出版社，2018.09，河南省教育厅，教育信息化理论成果(理论研究专著类)一等奖
4.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（获河南省第五届自然科学学术奖河南省自然科学优秀学术著作一等奖）
5.河南省高等教育教学成果奖（省部级）一等奖，排名5/9,2019.11
