张晓彤，博士，教授，博士生导师。中国计算机学会（CCF）、中国人工智能学会（CAAI）及 IEEE 高级会员。2000 年于北京科技大学研究生毕业，获工学博士学位。2010—2011 年作为国家公派访问学者赴美国里海大学（Lehigh University）计算机科学与工程系开展合作研究，主要从事计算机网络与信息物理系统等方向的研究工作。

2000 年至今任教于北京科技大学，长期从事计算机科学与技术、电子信息以及计算机与材料、医学等交叉学科的教学与科研工作。主持国家重点研发计划项目（首席/负责人）等多项国家级科研任务。

曾先后担任计算机科学与技术系副主任、（原）信息工程学院副院长、计算机与通信工程学院副院长、顺德研究生院院长等职务，在教学、科研、学科建设、人才培养和科研管理等方面有丰富的经验。

近5年部分代表性论文：

[1] Yang, W., He, J., & Zhang, X. (2025). Efficient extraction of experimental data from line charts using advanced machine learning techniques. Graphical Models, 139, 101259.

[2] Wang, R., Xu, C., Sun, J., Duan, S., & Zhang, X. (2024). Cooperative localization for multi-agents based on reinforcement learning compensated filter. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 42(10), 2820-2831.

[3] Wang, R., Xu, C., Zhang, S., Ye, F., Tang, Y., Tang, S., ... & Zhang, X. (2024). MatSwarm: trusted swarm transfer learning driven materials computation for secure big data sharing. Nature communications, 15(1), 9290.

[4] Wang, R., Xu, C., & Zhang, X. (2024). Toward materials genome big-data: A blockchain-based secure storage and efficient retrieval method. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems.

[5] Wang, R., Xu, C., Ye, F., Tang, S., & Zhang, X. (2024). S-MBDA: A Blockchain-Based Architecture for Secure Storage and Sharing of Material Big Data. IEEE Internet of Things Journal, 11(15), 25505-25519.

[6] Wang, X., Zhang, X., Chen, Y., & Yang, X. (2024). IFC-GNN: Combining interactions of functional connectivity with multimodal graph neural networks for ASD brain disorder analysis. Alexandria Engineering Journal, 98, 44-55.

[7] Wang, R., Xu, C., Li, R., Duan, S., & Zhang, X. (2023). Cooperative localization and mapping based on UWB/IMU fusion using factor graphs. IEEE Sensors Journal, 24(14), 21931-21940.

[8] Wan, J., Xu, C., Chen, W., Wang, R., & Zhang, X. (2023). Abrupt moving target tracking based on quantum enhanced particle filter. ISA transactions, 138, 254-261.

[9] Wang, X., Wang, P., Zhang, X., Wan, Y., Liu, W., & Shi, H. (2023). Efficient and robust Levenberg–Marquardt Algorithm based on damping parameters for parameter inversion in underground metal target detection. Computers & Geosciences, 176, 105354.

[10] Wang, R., Xu, C., Dong, R., Luo, Z., Zheng, R., & Zhang, X. (2023). A secured big-data sharing platform for materials genome engineering: State-of-the-art, challenges and architecture. Future Generation Computer Systems, 142, 59-74.

[11] Gong, H., Zhang, D., & Zhang, X. (2023). TOAST: A novel method for identifying topologically associated domains based on graph auto-encoders and clustering. Computational and Structural Biotechnology Journal, 21, 4759-4768.

[12] Liang, T., Wang, L., Shi, S., Glossner, J., & Zhang, X. (2023). TCX: A RISC style tensor computing extension and a programmable tensor processor. ACM Transactions on Embedded Computing Systems, 22(3), 1-27.

[13] Wang, R., Xu, C., Wu, H., Shi, Y., Duan, S., & Zhang, X. (2023). Gaussian condensation filter based on cooperative constrained particle flow. IEEE Internet of Things Journal, 10(15), 13533-13543.

[14] Gong, H., He, J., Zhang, X., Duan, L., Tian, Z., Zhao, W., ... & Wan, J. (2022). A repository for the publication and sharing of heterogeneous materials data. Scientific Data, 9(1), 787. https://www.nature.com/articles/s41597-022-01897-z.

[15] Liang, T., Glossner, J., Wang, L., Shi, S., & Zhang, X. (2021). Pruning and quantization for deep neural network acceleration: A survey. Neurocomputing, 461, 370-403.

[16] Liu, S., Su, Y., Yin, H., Zhang, D., He, J., Huang, H., ... & Zhang, X. (2021). An infrastructure with user-centered presentation data model for integrated management of materials data and services. Npj Computational Materials, 7(1), 88. https://www.nature.com/articles/s41524-021-00557-x.

纵向项目：

在“十三五”“十四五”期间，主持国家重点研发计划项目 1 项、国家科技重大项目 1 项、国家自然科学基金项目 1 项，并负责或参与其他国家级、省部级及地方政府和企业合作项目8项。

围绕多源异构科学数据的存储与管理关键问题，提出动态容器存储技术，研发了由用户自主定义数据模式的混合数据库系统，实现对结构化、半结构化与非结构化数据的统一建模、灵活组织存储、快速索引、安全管控与高效管理。针对科学数据中图像等复杂数据类型，研发智能化语义解析算法与软件系统，有效提升科研数据质量及人工智能模型的高可用性。

进一步面向大模型与智能体技术，开展科研数据质量评价与管控方法研究，提出异构数据模式的智能生成与智能推荐技术，支撑科学数据存储模式的自动化演化与优化。相关技术已多次应用于国家科学数据中心、国家新材料大数据中心等重要数据平台建设，累计服务 100 余项国家重点研发项目、国家重大科技项目，以及上百所高校、中国科学院及科研企事业单位，广泛支撑材料、物理、化学、医学、钢铁、有色、化工、交通、航空、航天、核能等领域的数据驱动型创新研究。

围绕自主研发的动态容器存储技术体系，系统提出容器化数据存储模式的定义、实例化模型及操作算法，研发异构数据索引优化方法、半结构化数据存储模式的抽象模型与理论解释，为相关模型与算法的工程化应用提供了严格的形式化范式。同时，提出并实现了支持非原子属性数据的声明式查询语言，相关成果已获得国家发明专利授权。

此外，还在数据库理论、人机交互、区块链、系统架构与科学数据智能处理等方向开展交叉研究，相关成果发表于 Nature Communications 等国际和国内期刊，为科研数据基础设施的智能化与体系化演进提供了具有原创性的技术路径。

部分近年代表性成果：

获“国家技术发明奖”（二等奖）1项、“天津市科技进步奖” （二等奖）1项、“北京市高等教育教学成果奖”（二等奖）1项，授权国家发明专利60项，软件著作权30项。

 材料基因工程方向代表性专利：

[1] 张晓彤.庄雨.等. 混合结构的多模态数据查询语言的方法及系统[P].中国专利: CN119149561B,2025-09-12.

[2] 张晓彤.杨伊.等. 一种Hi-C数据拓扑相关结构域划分方法及装置[P].中国专利: CN114864006B,2025-09-02.

[3] 张晓彤.龚海燕.等. 一种Hi-C数据分辨率增强方法及装置[P].中国专利: CN113628112B,2024-07-12.

[4] 张晓彤.王然.等. 基于区块链的材料基因工程大数据安全共享方法及系统[P].中国专利: CN116860707B,2024-02-13.

[5] 张晓彤.王然.等. 一种基于区块链的可验证检索方法及系统[P].中国专利: CN116860825B,2024-01-26.

[6] 张晓彤.石浩东.等. 一种基于不均衡数据集的地下金属目标分类方法及系统[P].中国专利: CN115795353B,2023-04-21.

[7] 张晓彤.石浩东.等. 一种抗噪的高精度测距方法及装置[P].中国专利: CN113780573B,2023-04-07.

[8] 张晓彤.刘雯.等. 一种基于神经网络的宽带近场电磁定位方法及装置[P].中国专利: CN113702719B,2022-11-29.

[9] 张晓彤.刘世龙.等. 材料基因工程数据的存储方法及系统[P].中国专利: CN107766494B,2021-11-30.

[10] 张晓彤.雷玉婷.等. 一种道路全局信息实时提取与表示系统[P].中国专利: CN110210384B,2021-10-22.

[11] 张晓彤.杜晗.等. 一种科学数据服务平台的数据对象多标识符自动生成方法[P].中国专利: CN109583231B,2021-03-19.

[12] 张晓彤.李志远.等. 一种数据存储实体关系图提取方法[P].中国专利: CN109885621B,2020-12-29.

[13] 张晓彤.王小芬.等. 一种基于NSCT变换域的图像复原方法及装置[P].中国专利: CN109949258B,2020-11-27.

[14] 张晓彤.张德恩.等. 一种多参数优化方法[P].中国专利: CN107145066B,2020-09-11.

[15] 张晓彤.苏伟.等. 一种机器人定位导航系统[P].中国专利: CN109001676B,2020-08-21.

[16] 张晓彤.刘知洋.等.一种介质中近场超宽带测距方法[P].中国专利: CN108387888B,2020-02-07.