个人简介
崔佳旭，吉林大学计算机科学与技术学院准聘副教授，博士生导师。主要研究方向为科学智能（AI for Science）。近年来，在Nature Communications、SCIENCE CHINA等高水平期刊和会议上发表学术论文20余篇，授权发明专利和软件著作权4件；曾入选吉林大学鼎新学者支持计划，主持国家自然科学基金青年科学基金项目、中国博士后科学基金面上项目、吉林省青年科技人才托举工程等省部级以上项目6项；参与科技部新一代人工智能国家科技重大专项、国家自然科学基金区域联合基金等多项国家级项目。先后获中国人社部颁发的第一届全国博士后创新创业大赛全国总决赛优胜奖、吉林省优秀博士学位论文奖、ACM China优秀博士学位论文、吉林省人社厅省域拔尖人才等；受邀担任国际知名期刊IJMLC特刊客座编辑、IJCAI\AAAI\NeurIPS\ICLR\WWW\KDD\ICML等CCF A类国际会议程序组织委员会委员、IEEE TNNLS\IEEE TBD\ACM TWEB\Scientific Reports等国际期刊审稿人；曾任2025年中国图机器学习大会海报论坛主席、ICDM 2025 workshop program co-chair。
项目组与香港浸会大学、美国德州农工大学、美国莱斯大学、中科院、西交大、华为、谷歌、吉大杨博教授团队等国内外高校/研究所/团队保持长期合作。
项目组每年可招收博士研究生1名，硕士研究生6名。请有意向的同学发送个人简历等材料至老师本人邮箱。
工作经历
2023.07 —— 至今 吉林大学计算机科学与技术学院 准聘副教授/研究员 博士生导师
2021.07 —— 2023.07 吉林大学 鼎新学者
访问经历
2020.10 —— 2021.01 华为松山湖研究所 博士实习生
2019.08 —— 2020.06 香港浸会大学 访问学者
2017.10 —— 2018.10 美国德州农工大学 访问学者（多次访问）
教育经历
2016.09 —— 2021.06 吉林大学 计算机科学与技术学院 博士
2013.09 —— 2016.06 吉林大学 软件学院 硕士
2009.09 —— 2013.06 吉林大学 软件学院 学士
科研项目
1. 吉林省自然科学基金，物理信息神经符号回归方法研究，20250102211JC，2025至2027，10万，主持；
2. 吉林省青年科技人才托举工程，2022-10至2024-12，10万，主持
3. 国家自然科学基金委员会，青年项目，62206105，复杂系统动力学机制的灰盒学习方法，2023-01至2025-12，30万元，主持；
4. 中国博士后科学基金会，面上项目，2021M701388，融合领域知识和深度贝叶斯优化的高效属性图优化方法研究，2021-11至2023-07，8万，主持
5. 吉林大学鼎新学者支持计划项目，2021-07至2023-07，60万，主持
6. 科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目，2021ZD0112500 (2021ZD0112501/2021ZD0112502)，复杂动态系统智能理论与方法研究，2022-01至2025-12，496.8万，参与
7. 国家自然科学基金委员会，重点项目，领域驱动的新型属性图优化理论、方法及应用研究，2023-01至2026-12，257万，参与
8. 国家自然科学基金委员会，面上项目，融合深度学习和贝叶斯优化的网络优化理论与方法，2022-01至2025-12，60万，参与
9. 湛江湾院士工作站项目，子课题：分布式光纤智能监测技术在深远海网箱中的应用研究，2022-10至2023-07，199万，参与
论文选
在智能优化、复杂系统学习等领域发表学术论文近20篇，部分论文信息如下：
[1] Jiao Hu, Jiaxu Cui*, Bo Yang*. Learning Interpretable Network Dynamics via Universal Neural Symbolic Regression. Nature Communications, 2025, Accepted
[2] Jiaxu Cui, Qipeng Wang, Yiming Zhao, Bingyi Sun*, Pengfei Wang, Bo Yang. State Feedback Enhanced Graph Differential Equations for Multivariate Time Series Forecasting. The 34th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-25), 2025 (CCF A)
[3] Jiaqi Liu, Shiang Sun, Yizhu Zhao, Jiaxu Cui*, Bo Yang*. Towards Generalizable Neural Simulators: Addressing Distribution Shifts Induced by Environmental and Temporal Variations. The 34th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-25), 2025 (CCF A)
[4] Jiaxu Cui, Qipeng Wang, Bingyi Sun, Jiming Liu, Bo Yang*. Learning Continuous Network Emerging Dynamics from Scarce Observations via Data-Adaptive Stochastic Processes. SCIENCE CHINA Information Sciences, 2024 (CCF A)
[5] Jiaqi Liu, Jiaxu Cui*, Jiayi Yang, Bo Yang*. Stochastic Neural Simulator for Generalizing Dynamical Systems across Environments. The 33rd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-24) , 2024 (CCF A)
[6] Haihong Zhao, Bo Yang*, Jiaxu Cui, Qianli Xing*, Jiaxing Shen, Fujin Zhu, Jiannong Cao. Effective Fault Scenario Identification for Communication Networks Via Knowledge-Enhanced Graph Neural Networks. IEEE Transactions on Mobile Computing (IEEE TMC) , 2023 (CCF A)
[7] Bingyi Sun, Xiaohui Wei, Jiaxu Cui*, Yan Wu. Social Activity Matching with Graph Neural Network in Event-Based Social Networks. International Journal of Machine Learning and Cybernetics (IJMLC), 2023. (JCR Q1，IF=5.6)
[8] Xiaohui Wei, Bingyi Sun, Jiaxu Cui*, Meikang Qiu. Location-and-Preference Joint Prediction for Task Assignment in Spatial Crowdsourcing. EEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems (IEEE TCAD), 2023, 42(3):928-941. (CCF A)
[9] Chunxu Zhang, Ximing Li, Zijian Zhang, Jiaxu Cui, Bo Yang*. BO-Aug: Learning Data Augmentation Policies via Bayesian Optimization. Applied Intelligence, 2023, 53: 8978–8993. (CCF C，IF=5.3)
[10] Jinglong Ji, Fujin Zhu, Jiaxu Cui, Haihong Zhao, Bo Yang*. A Dual-system Method for Intelligent Fault Localization in Communication Networks. IEEE International Conference on Communications (ICC 2022) (CCF C)
[11] Jiaxu Cui, Bo Yang*, Bingyi Sun, Xia Hu, Jiming Liu. Scalable and Parallel Deep Bayesian Optimization on Attributed Graphs. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), 2022, 33(1):103-116. (中科院1区，IF=10.4)
[12] Jiaxu Cui, Qi Tan, Chunxu Zhang, Bo Yang*. A Novel Framework of Graph Bayesian Optimization and Its Applications to Real-World Network Analysis. Expert Systems with Applications (ESWA), 2021, 170:114524. (中科院1区, IF=8.5)
[13] Jiaxu Cui, Bo Yang*, Bingyi Sun, Jiming Liu. Cost-Aware Graph Generation: A Deep Bayesian Optimization Approach. AAAI 2021, Vol.35, No.8, 18 May 2021. (CCF A, Acceptance rate: 1692/7911=21%)
[14] Lizheng Ma, Jiaxu Cui, Bo Yang*. Deep Neural Architecture Search with Deep Graph Bayesian Optimization. WI 2019 Special Session on AI for Social Good in the Connected World, 2019.
[15] Jiaxu Cui, Bo Yang*, Xia Hu. Deep Bayesian Optimization on Attributed Graphs. AAAI 2019 (CCF A, Acceptance rate: 1150/7095=16.2%)
[16] 崔佳旭, 杨博. 贝叶斯优化方法和应用综述. 软件学报. 2018,29(10). (CCF中文A)“软件学报2020年高影响力论文”“中国知网高被引论文”
获奖情况
第一届全国博士后创新创业大赛优胜奖、吉林省优博、ACM China优博、软件学报2020年高影响力论文奖等
报告交流
受邀在第十届全国智能信息处理学术会议神经符号AI专题论坛（广东广州）、第33届人工智能国际联合会议（韩国济州岛）、第二届中国多智能体系统会议（山西太原）、第十届中国数据挖掘会议（山东泰安）、2024 年复杂系统交叉学科论坛（吉林长春） 、 第109期CCF领航计划（线上） 、百度飞桨大模型人工智能师资培训、复杂动态系统智能理论方法与应用研讨会、东北地区计算机科学科研特色工作论坛、第四届全国博士后数字技术发展论坛、第三十五届 AAAI 国际人工智能大会、第三十三届 AAAI 国际人工智能大会等国内外重要会议上，做分会报告或主题报告，向国内外同行分享了研究进展。
社会兼职
受邀担任国际知名期刊IJMLC客座编辑、AAAI、IJCAI等国际顶级会议的程序委员会委员、IEEE TNNLS、IEEE TBD、TWEB 等国际著名期刊的审稿人。
