吴尽昭

2026.02－至今    广西民族大学数学科学学院，教授、博士生导师

2022.01－2026.01 桂林航天工业学院，教授、博士生导师

2017.12－2021.12 广西大学教授、博士生导师

2009.10－2017.12 广西民族大学教授、博士生导师

2001.06－2009.10 中科院成都计算所，研究员、博士生导师

2007.10－2009.09 北京交通大学，教授、博士生导师

2000.01－2005.12 德国 Mannheim 大学计算机科学系，研究员

1998.01－1999.12 德国 Max-Planck 计算机科学研究所，研究员

1997.01－1998.01 美国 Texas A&M 大学电气工程系，副研究员

1996.07－1996.12 北京大学数学科学学院信息科学系，副教授

1994.08－1996.07 北京大学数学科学学院，博士后

（1） 符号计算与自动推理

(1.1) Wu-Ritt 方法与 Groebner 基理论；

(1.2) 定理机器证明；

(1.3) 非经典逻辑自动推理。

（2） 逻辑程序设计与人工智能

(2.1) 推理数据库与人工智能大模型的代数结构及语义；

 (2.2) 非经典逻辑程序设计。

（3） 复杂并发系统形式化分析与验证

(3.1) 并发系统形式刻画语言和语义；

(3.2) 并发系统功能验证与性能评估；

(3.3) 微分半代数混杂系统近似分析与验证。

（1）教育教学

本科生课程：离散数学、 自动推理、可计算性理论，程序语言设计、算法分析与设计等；

研究生课程：进程代数、计算机代数、并发系统设计与验证、有限域、代数符号计算等。

（2）人才培养

指导毕业博士生35 名，博士后 2 人。

（1）德国“马普基金 ”获得者；

（2）中科院“ 百人计划（国外引进杰出人才）”入选者；

（3）国家“新世纪百千万人才工程 ”国家级人选；

（4）国务院政府特殊津贴；

（5）广西自治区优秀专家；

（6）广西自治区“八桂学者 ”；

（7）广西自治区科技进步奖二等奖2项（排名 1）；

（8）广西自治区高等教育教学成果奖一等奖2项（排名 1）。

曾任或现任兰州大学信息科学与工程学院萃英讲席教授、中国数学会计算机数学专业委员会副主任委员、教育部大学计算机课程教学指导委员会委员、广西计算机学会副理事长等。

承担国家自然科学基金、863、广西自然科学基金创新研究团队、广西科技创新重大专项等国家、省部级科研项目30余项。

在《中国科学》 《Acta Informatica》 《Formal Aspects of Computing》 《ISSAC》等国内外著名学术刊物和国际学术会议论文集上发表研究论文 240 余篇，出版学术专著 2 部，获得授权发明专利 21 项、软件著作权 19 项，部分论文发表情况∶

[1] Liang Yong jie, Hu Wujie, Wu Jinzhao*. K-bisimulation: A novel approach for simplifying heterogeneous information networks.Future Generation Computer Systems, 167:107749, 2025.

[2] Wujie Hu, Jinzhao Wu*, BSIN: A Behavior Schema of Information Networks Based on Approximate Bisimu lation. TSINGHUA SCIENCE AND TECHNOLOGY, 29(4): 1092-1104, 2024.

[3] Wu J, Jiang H, He M, et al. General strong fuzzy solutions of comp lex fuzzy matrix equations involving the Moore-Penrose weak group inverse. Information Sciences, 654: 119832, 2024.

[4] Hu, Wujie, Jinzhao Wu*, and Gong lin Yuan. Some Convergent ly Three-Term Trust Region Conjugate Gradient Algorithms under Gradient Function Non-Lipschitz Continuity. Scientific Reports, 14.1: 10851–15, 2024.

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[6] Liu D, Zhao J, Wu J, et al. Multi-category Classification with Label Noise by Robust Binary Loss. Neurocomputing, 2022(Apr.14): 482，2022.

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[9] D. Liang, J. Wu*, A. He, et al. A Novel Adaptive Attention Model for Image Captioning. Journal of Physics Conference Series, 1549: 032131, 2020.

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