个人简介

       严建祺，男，籍贯广东云浮，博士毕业于澳门科技大学创新工程学院，获理学博士学位；在澳门科技大学获应用数学与数据科学硕士学位；现为中山大学科研博士后。主要从事人工智能与天体物理、医学、材料学等多学科的交叉应用和科学研究。目前以第一作者（含共同一作）发表JCR Q1 SCI论文3篇，研究成果发表在MNRAS、APJ、PR系列等天体物理国际主流期刊。

教育背景

2021.09-2024.12 澳门科技大学，计算机科学及其应用，博士

2019.09-2021.06 澳门科技大学，应用数学与数据科学，硕士

2016.09-2019.11 Southern Cross University，信息技术，学士

2015.09-2019.06 广西科技大学，软件工程，学士

工作经历

2025.09 至今  中山大学，理学院，科研博士后

2025.01-2025.07 香港大学，理学院，高级研究助理

部分代表性成果

#表示共同第一作者，*表示通讯作者

[1]. Yan, J., Leung, A. P., & Hui, C. Y. (2022). On improving the performance of glitch classification for gravitational wave detection by using Generative Adversarial Networks. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 515(3), 4606-4621.

[2]. Yan, J.#, Luo, J.#, Zeng, Y., Leung, A. P., Feng, J., Zhang, H. H., & Lin, W. (2024). Modeling the Time Evolution of Compact Binary Systems with Machine Learning. The Astrophysical Journal, 973(2), 163.

[3]. Tu, D., Yan, J., Xie, Y., Li, J., Feng, S., Xia, M., ... & Leung, A. P. (2022). Accelerated design for magnetocaloric performance in Mn-Fe-P-Si compounds using machine learning. Journal of Materials Science & Technology, 96, 241-247.

[4]. Kim, S., Hui, C. Y., Yan, J., Leung, A. P., Oh, K., Kong, A. K. H., ... & Li, K. L. (2024). Autoregressive search of gravitational waves: Denoising. Physical Review D, 109(10), 102003.