杨军超，男，1988年生，博士，js金沙3983总站，讲师。

2015年/2019年毕业于重庆邮电大学信息与通信工程学院

2018年美国华盛顿大学联合培养博士（导师：Jenq-Neng Hwang）

2019年入职华为技术公司：数据存储产品线，高级工程师

2020年入职js金沙3983总站：我院，讲师

主要研究领域为多媒体网络、计算机视觉、人工智能及行业应用等。主持承担重庆市科技局/教委课题等4项，在IEEE Transactions on Intelligent Vehicles、IEEE System Journal、Engineering Applications of Artificial Intelligence、Artificial Intelligence in Agriculture等期刊发表研究论文10余篇，获得授权专利10余件，参与出版专著1部，指导学生参加挑战杯、“互联网+”等各类学科竞赛，并获得省部级二等奖2项。

联系方式（邮件：yangjc@ctbu.edu.cn，微信/手机：19923690005），js金沙3983总站商智楼1321。

（一）近五年主持承担项目

[1].重庆市科学技术局,博士直通车项目, CSTB2022BSXM-JCX0117,面向移动VR的5G智能边缘计算资源优化算法研究, 2022-10至2024-08, 10万元,在研

[2].重庆市教育委员会,自然科学基金青年项目, KJQN202200829,面向元宇宙虚拟现实的云边端协同传输机制研究, 2022-10至2025-09, 5万元,在研

[3].重庆市教育委员会,自然科学基金青年项目, KJQN202300844,基于边缘计算的VR视频高效分发与缓存优化研究, 2023-10至2026-09, 5万元,在研。

[4].重庆市教育委员会,“成渝地区双城经济圈建设”科技创新项目, KJCX2020035, AI+5G边缘智能驱动的XR网络传输机制与优化策略研究, 2021-01至2023-12, 5万元,结题

[5].横向课题，重庆区域市场假烟分布扩散模型研究，2021-01至2022-12，50万，结题

（二）代表性研究论文

[1].Junchao Yang, Feng Lin et al, A Parallel Intelligence-driven Resource Scheduling Scheme for Digital Twins-based Intelligent Vehicular Systems,IEEE Transactions on Intelligent Vehicles. 2023, 8(4): 2770-2785.

[2].Junchao Yang，Lulu Jia, et al，Prediction and control of water quality in Recirculating Aquaculture System based on hybrid neural network，Engineering Applications of Artificial Intelligence.2023,121:106002.

[3].Junchao Yang;Ali Kashif Bashir, et al，Intelligent cache and buffer optimization for mobile VR adaptive transmission in 5G edge computing networks,Digital Communications and Networks.（In press，2024.03）

[4].Junchao Yang, Zhiwei Guo et al, Cloud-Edge-End Collaborative Caching based on Graph Learning for Cyber-Physical Virtual Reality.IEEE System Journal. 2023,17(4): 5097-5108.

[5].JunchaoYang, YutingZhou,et al. Deep learning-based intelligent precise aeration strategy for factory recirculating aquaculture systems.Artificial Intelligence in Agriculture, 2024:12, 57-71.

[6].Junchao Yang, Feng Lin et al，Energy-Efficient Computation Offloading and Resource Allocation in Delay-Constrained Vehicular Edge Network,International Journal of Communication Systems.2022, 1(1): 1-17.

[7].YutingZhou,JunchaoYang,et al. An indoor blind area-oriented autonomous robotic path planning approach using deep reinforcement learning.Expert Systems with Applications, 2024, 254: 124277.

[8].Lulu Jia, Xikun Xie,Junchao Yang,et al.Lightweight CNN-Based Image Recognition with Ecological IoT Framework for Management of Marine Fishes.J. Circuits Syst. Comput.2023,32(10): 2350169:1-2350169:22.