吴达胜

吴达胜，博士，教授，硕士生导师。中国工程教育认证专家；CCF杰出会员、CCF教育专委会委员、CCF数字农业专委会首批执行委员；中国林学会林业计算机分委会常务理事；浙江省高等教育学会计算机教育分会常务理事；浙江省林学会森林康养专委会副主任；浙江省大学计算机课程教学指导委员会委员。林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室林业大数据技术方向负责人。美国Oklahoma大学访问学者。长期从事农林业物联网、农林业信息系统、农林业大数据与人工智能建模等学科交叉研究。

一、人才培养：

1.主讲《森林资源信息管理学》《Database Theory and Technology》等本科生课程，以及《农业信息技术》等研究生课程。

2.主持浙江省线上一流课程《森林资源信息管理学》课程（2021年认定）；主持浙江省国际化线上线下一流课程《Database Theory and Technology》（2022年认定）。

3.带领我校计算机科学与技术专业通过工程教育专业认证。

4.指导学生学科创新和学科竞赛，获得国家创新创业训练计划项目、浙江省大学生程序设计竞赛金银铜奖等多项。

二、科研工作：

（一）科研项目：

1.开化县林下经济数字化应用场景建设项目设计方案, 2022-2023,横向, 1/6

2.多尺度森林数字化监测与度量关键技术研究与应用, 2023-2025,厅局级, 1/17

3.庆元县实验林场数字化苗圃建设项目设计方案, 2022-2022,横向, 1/2

4.基于鲲鹏IN220智能网卡的Docker-IN220网络卸载CNI插件开发, 2022-2023,横向, 1/10

5.水产养殖病害知识图谱语料数据抓取与预处理, 2022-2023,横向, 1/2

6.百山祖国家公园数字化建设与发展规划, 2021-2022,横向, 3/6

7.森林专项调查技术标准研究, 2020-2021,横向, 1/11

8.森林资源动态感知关键技术及产品研究与应用, 2017-2021,省部级, 3/18

9.森林资源动态监测与产权交易关键技术研究及产品开发, 2011-2012,省部级, 1/7

（二）学术论文：

1.TBC-YOLOv7: a refined YOLOv7-based algorithm for tea bud grading detection, 2023, Frontiers in Plant Science, SCI-2区TOP,通讯作者

2.Detection of Chrysanthemums Inflorescence Based on Improved CR-YOLOv5s Algorithm, 2023, SENSORS, SCI-3区,,通讯作者

3.Comparison of Multiple Machine Learning Models for Estimating the Forest Growing Stock in Large-Scale Forests Using Multi-Source Data, 2022, Forests, SCI-2区,通讯作者

4.基于多源数据及三层模型的小班林型识别, 2022,南京林业大学学报(自然科学版)，通讯作者

5.运用Sentinel-2遥感影像数据估测森林蓄积量, 2021,东北林业大学学报,通讯作者

6.基于Boruta和极端随机树方法的森林蓄积量估测, 2020,林业资源管理,通讯作者

7.Estimation of DBH at Forest Stand Level Based on MultiParameters and Generalized Regression Neural Network, 2019, Forests, SCI-2区,通讯作者

8.A Levenberg–Marquardt Backpropagation Neural Network for Predicting Forest Growing Stock Based on the Least-Squares Equation Fitting Parameters, 2018, Forests, SCI-2区,通讯作者

（三）社会服务：

1.积极投身中国工程教育认证工作，参与多所学校计算机类专业的工程教育认证申报审核、自评材料审核、进校考查等。

2.积极参加林业计算机类活动，连续主持中国林学会计算机应用分会的分会场。

3.积极参与省内计算机教育内会议并做专题报告。

（四）获奖与荣誉：

1.论文《工程教育认证与课程思政有机融合案例研究——以森林资源信息管理学课程为例》获得2022年中国高校计算机教育大会二等奖。

2.“《森林资源信息管理这》教学案例”获2023年浙江省高等院校计算机类优秀教学案例二等奖及2023年CCF中国软件大会优秀教学案例三等奖。