Professor | 周济 | 数字化转型顾问

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Name	周济
Contact Information	Ji.Zhou@njau.edu.cn
Language ability	英语, 中文
Province	江苏

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Name

周济

Contact Information

Ji.Zhou@njau.edu.cn

Language ability

英语, 中文

Province

江苏

University/Lab Affiliation and Title	南京农业大学
Faculty	academy for adyanced interdisciplinary studies
Academic Background & Achievements	2006年10月-2011年7月计算机科学博士：英国东安格利亚大学 2003年9月-2005年7月信息系统硕士：英国东安格利亚大学 1995年9月-1999年7月工程学学士：上海市工程技术大学
Work Experience	2020年1月至今 - 英国国立农业植物研究所、剑桥作物研究中心 - 数据科学主管、农业创新实验室主任、博士生导师 2017年10月至今 - 南京农业大学 - 特聘教授、实验室主任、博士生导师 2016年11月至今 - 英国东安格利亚大学 - 副教授（计算机视觉、机器学习）、博士生导师 2014年11月至2019年11月 - 厄尔汉姆研究中心与约翰英纳斯研究中心 - 研究员、实验室主任、博士生导师 2011年3月至2014年10月 - 英国塞恩斯伯里实验室 - 资深博士后研究员 2005年8月至2009年3月 - 英国Aviva保险集团 - e-broking系统分析师、资深软件项目顾问 2002年7月至2003年7月 - 新加坡英华美教育集团（上海分部） - IT培训师、多媒体软件开发 1999年8月至2002年7月 - 上海市育才高级中学 - 计算机教师、多媒体软件开发
Awards	2021年：英国生物科学理事会评审委员会委员（计算生物学类，委员会B） 2020年：受邀为英国国家重大项目（创新英国）项目评审委员会委员 2019年：获选为英国皇家生物学会会士（计算生物学类，FRSB） 2018年：获选为英国皇家生物学会会员（MRSB） 2018年：英国皇家诺福克农业科技创新展入围奖 2017年：东部英国最有潜力科研产业农业科技提名，由Eastern Daily Press颁发 2016年：获全球科研合作奖（UK/US global scientific grant），由英美外交部和科技部联合授予 2013年：选为杰出年轻科学家在英国下议院为英国议员做学术报告 2010年：获得英国高等教育教学资格证

University/Lab Affiliation and Title

南京农业大学

Faculty

academy for adyanced interdisciplinary studies

Academic Background & Achievements

2006年10月-2011年7月计算机科学博士：英国东安格利亚大学
2003年9月-2005年7月信息系统硕士：英国东安格利亚大学
1995年9月-1999年7月工程学学士：上海市工程技术大学

Work Experience

2020年1月至今 - 英国国立农业植物研究所、剑桥作物研究中心 - 数据科学主管、农业创新实验室主任、博士生导师
2017年10月至今 - 南京农业大学 - 特聘教授、实验室主任、博士生导师
2016年11月至今 - 英国东安格利亚大学 - 副教授（计算机视觉、机器学习）、博士生导师
2014年11月至2019年11月 - 厄尔汉姆研究中心与约翰英纳斯研究中心 - 研究员、实验室主任、博士生导师
2011年3月至2014年10月 - 英国塞恩斯伯里实验室 - 资深博士后研究员
2005年8月至2009年3月 - 英国Aviva保险集团 - e-broking系统分析师、资深软件项目顾问
2002年7月至2003年7月 - 新加坡英华美教育集团（上海分部） - IT培训师、多媒体软件开发
1999年8月至2002年7月 - 上海市育才高级中学 - 计算机教师、多媒体软件开发

Awards

2021年：英国生物科学理事会评审委员会委员（计算生物学类，委员会B）
2020年：受邀为英国国家重大项目（创新英国）项目评审委员会委员
2019年：获选为英国皇家生物学会会士（计算生物学类，FRSB）
2018年：获选为英国皇家生物学会会员（MRSB）
2018年：英国皇家诺福克农业科技创新展入围奖
2017年：东部英国最有潜力科研产业农业科技提名，由Eastern Daily Press颁发
2016年：获全球科研合作奖（UK/US global scientific grant），由英美外交部和科技部联合授予
2013年：选为杰出年轻科学家在英国下议院为英国议员做学术报告
2010年：获得英国高等教育教学资格证

Areas of Focus	多尺度作物表型组学基于人工智能的表型分析作物基因组学与育种
Publications	SeedGerm: a cost‐effective phenotyping platform for automated seed imaging and machine‐learning based phenotypic analysis of crop seed germination, Colmer J, O'Neill CM, Wells R, Bostrom A, Reynolds D, et al., Penfield S, Zhou J, 2020 室内植物表型平台及性状鉴定研究进展和展望, 徐凌翔, 陈佳玮, 丁国辉, 卢伟, 丁艳锋, 朱艳, 周济, 2020 An exploration of deep learning based phenotypic analysis to detect spike regions in field conditions for UK bread wheat, Alkhudaydi T, Reynolds D, Griffiths S, Zhou J, De La Iglesia B, 2019 Combining computer vision and deep learning to enable ultra-scale aerial phenotyping and precision agriculture: a case study of lettuce production, Bauer A, Bostrom A, Ball J, Applegate C, Laycock S, Kirwan J, Zhou J, 2019 What is cost-efficient phenotyping – optimizing costs for different scenarios, Reynolds D, Baret F, Welcker C, Bostrom A, Ball J, Cellini F, Lorence A, Chawade A, Khafif M, Noshita K, Mueller-Linow M, Zhou J, Tardieu F, 2019 CropSight: a scalable open data and distributed data management system for crop phenotyping and IoT based crop management, Reynolds D, Ball J, Bauer A, Griffiths S, Zhou J, 2019 植物表型组学: 发展、现状与挑战, 周济, Tardieu F, Pridmore T, 等, 2018 Speed breeding: a powerful tool to accelerate crop research and breeding, Watson A, Ghosh S, Williams M, Cuddy WS, Simmonds J, Rey M-D, Hatta MAM, Hinchliffe A, Steed A, Reynolds D, et al, 2018 Leaf-GP: An Open and Automated Software Application for Measuring Growth Phenotypes for Arabidopsis and Wheat, Zhou J, Applegate C, et al., 2017 CropQuant: the next-generation automated field phenotyping platform for breeding, crop research and agriculture, Zhou J, Reynolds D, et al., Griffiths S*, 2017 An automated quantitative image analysis approach for identifying microtubule patterns, Faulkner C#, Zhou J#, Evrard A, Bourdais G, MacLean D, Häweker H, Garcia M, Bakal C, Eckes P, Robatzek S, 2017 Genomic innovation for crop improvement, Bevan M. W., Uauy C., Wulff B. B. H., Zhou J., Krasileva K., Clark M. D., 2017 A developmental framework for complex plasmodesmata formation revealed by large-scale imaging of the Arabidopsis leaf epidermis, Fitzgibbon J, Beck M, Zhou J, Faulkner C, Robatzek S, and Oparka K, 2013 CalloseMeasurer: a novel software solution to measure callose deposition and callose patterns, Zhou J, Spallek, T., Faulkner, C., Robatzek, S., 2013 Spatio-temporal cellular dynamics of Arabidopsis flagellin receptor reveal activation status-dependent endosomal sorting, Beck, M., Zhou J, et al., Robatzek, S., 2012

Areas of Focus

多尺度作物表型组学
基于人工智能的表型分析
作物基因组学与育种

Publications

SeedGerm: a cost‐effective phenotyping platform for automated seed imaging and machine‐learning based phenotypic analysis of crop seed germination, Colmer J, O'Neill CM, Wells R, Bostrom A, Reynolds D, et al., Penfield S*, Zhou J*, 2020
室内植物表型平台及性状鉴定研究进展和展望, 徐凌翔, 陈佳玮, 丁国辉, 卢伟, 丁艳锋, 朱艳, 周济*, 2020
An exploration of deep learning based phenotypic analysis to detect spike regions in field conditions for UK bread wheat, Alkhudaydi T*, Reynolds D, Griffiths S, Zhou J*, De La Iglesia B, 2019
Combining computer vision and deep learning to enable ultra-scale aerial phenotyping and precision agriculture: a case study of lettuce production, Bauer A, Bostrom A, Ball J, Applegate C, Laycock S, Kirwan J, Zhou J*, 2019
What is cost-efficient phenotyping – optimizing costs for different scenarios, Reynolds D, Baret F, Welcker C, Bostrom A, Ball J, Cellini F, Lorence A, Chawade A, Khafif M, Noshita K, Mueller-Linow M, Zhou J*, Tardieu F*, 2019
CropSight: a scalable open data and distributed data management system for crop phenotyping and IoT based crop management, Reynolds D, Ball J, Bauer A, Griffiths S, Zhou J*, 2019
植物表型组学: 发展、现状与挑战, 周济*, Tardieu F, Pridmore T, 等, 2018
Speed breeding: a powerful tool to accelerate crop research and breeding, Watson A, Ghosh S, Williams M, Cuddy WS, Simmonds J, Rey M-D, Hatta MAM, Hinchliffe A, Steed A, Reynolds D, et al, 2018
Leaf-GP: An Open and Automated Software Application for Measuring Growth Phenotypes for Arabidopsis and Wheat, Zhou J*, Applegate C, et al., 2017
CropQuant: the next-generation automated field phenotyping platform for breeding, crop research and agriculture, Zhou J*, Reynolds D, et al., Griffiths S*, 2017
An automated quantitative image analysis approach for identifying microtubule patterns, Faulkner C#, Zhou J#, Evrard A, Bourdais G, MacLean D, Häweker H, Garcia M, Bakal C, Eckes P, Robatzek S, 2017
Genomic innovation for crop improvement, Bevan M. W., Uauy C., Wulff B. B. H., Zhou J., Krasileva K., Clark M. D., 2017
A developmental framework for complex plasmodesmata formation revealed by large-scale imaging of the Arabidopsis leaf epidermis, Fitzgibbon J, Beck M, Zhou J, Faulkner C, Robatzek S, and Oparka K, 2013
CalloseMeasurer: a novel software solution to measure callose deposition and callose patterns, Zhou J, Spallek, T., Faulkner, C., Robatzek, S., 2013
Spatio-temporal cellular dynamics of Arabidopsis flagellin receptor reveal activation status-dependent endosomal sorting, Beck, M., Zhou J, et al., Robatzek, S., 2012

表型组学人工智能基因组学育种作物数据融合机器学习遥感农业创新

徐山 - 南京农业大学

Area of Focus
遥感 | 植被 | 作物生长 | 监测 | 光谱分析 | 表型提取 | 生理 | 定量 | 农业 | 传感技术

金时超 - 南京农业大学

李盛本 - 南京农业大学

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