职称：讲师
个人信息：
吴东亚，男，1991年 ，计算机科学与技术、软件工程专业学硕、专硕导师
联系方式：
wudongya@nwu.edu.cn
教育经历：
2014-9至2019-7，中国科学院自动化研究所，模式识别与智能系统，博士
2010-9至2014-6，浙江大学，系统科学与工程，学士
科研与学术工作经历：
2019-7至现在，hg8868皇冠官方，hg8868皇冠官方，讲师
研究方向：
1. 高维统计学习与深度学习理论：研究深度学习的损失景观，包括临界点的分布及其嵌入结构、极小点的连通性等，深度学习中的非凸优化问题、优化算法的正则化理论和收敛行为，神经网络的过参数化和训练过程对于超参的依赖性问题，深度学习优化过程对泛化性能的影响等。
2. 脑机接口与深度学习：研究脑机接口中的关键深度学习算法，包括跨被试的迁移学习方法。研究基于深度学习的非侵入脑机接口应用，包括基于脑电信号的运动想象识别及其在运动康复中的应用，基于脑电信号的睡眠自动分期及其在睡眠监测中的应用。
3. 脑认知与深度学习：利用机器学习方法对神经影像数据进行分析，并利用机器学习方法对脑结构、脑功能和认知行为之间的关系进行分析。研究基于图神经网络的个体化脑连接组预测框架。
4. 脑科学启发的人工智能方法：发展对大脑信息整合与编码的定量数学刻画和计算方法，设计新一代脑启发的深度神经网络和循环神经网络，提高传统神经网络的表现性能；建立具有树突几何结构和计算功能的人工神经元数学模型，并用于发展包含生物神经元树突计算的深度神经网络和循环神经网络，提高传统神经网络的表现性能。
科研项目：
国家自然科学基金,青年项目,62103329，基于图神经网络的个体化脑结构连接与功能关系研究，2022.01至2024.12, 主持
国家自然科学基金委员会，国际(地区)合作与交流项目，31620103905，多模态人类脑图谱绘制，2017-01至2021-12，参与
国家自然科学基金委员会，面上项目，81471367，基于精神分裂症公认认知成套测验( MCCB)的多模态脑影像标志鉴定，2015-01至2018-12，参与
部分研究论文：
(1) Wu Dongya#; Fan Lingzhong#; Song Ming; Wang Haiyan; Chu Congying; Yu Shan; Jiang Tianzi*; Hierarchy of Connectivity-Function Relationship of the Human Cortex Revealed through Predicting Activity across Functional Domains, Cerebral Cortex, 2020, 30(8): 4607-4616.
(2) Wu Dongya; Li Xin; Jiang Tianzi*; Reconstruction of behavior-relevant individual brain activity: an individualized fMRI study，Science China Life Science, 2020, 63(3): 410-418.
(3) Wu Dongya; Jiang Tianzi*; Schizophrenia-related abnormalities in the triple network: a meta-analysis of working memory studies，Brain Imaging and Behavior, 2020, 14(4): 971-980.
(4) Wu Dongya; Li Xin*; Feng Jun*; Multi-Hops Functional Connectivity Improves Individual Prediction of Fusiform Face Activation via a Graph Neural Network, Frontiers in Neuroscience, 2021, 14: 596109.
(5) Wu Dongya; Li Xin*; Feng Jun*; Connectome-based individual prediction of cognitive behaviors via graph propagation network reveals directed brain network topology, Journal of Neural Engineering, 2021, 18(4): 0460a3.
