合肥工业大学计算机与信息学院导师：徐本柱

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合肥工业大学计算机与信息学院导师：徐本柱正文

　　
　　姓名：徐本柱
　　性别：男
　　出生年月：1972-12
　　职称：副教授
　　学院：计算机与信息学院
　　研究方向：
　　计算机辅助技术；
　　建模技术与软件工程。　
　　
　　简历
　　徐本柱，男，1972年生，安徽寿县人，博士、副教授、硕士生导师，1994年学士毕业于安徽理工大学，硕士、博士毕业于合肥工业大学计算机应用专业。从事程序设计艺术与方法、数据结构等课程的教学，同时从事校ICPC国际大学生竞赛指导工作，获得区域赛金、银奖及铜奖20多项，并带队参加2007世界总决赛。主持或参加包括国家/省自然基金、市科技局及企业委托在内的近20项科研项目，发表学术论文20余篇，2008年获省优秀教学成果一等奖。　
　　
　　研究方向
　　计算机辅助技术；
　　建模技术与软件工程。　　
　　
　　教学工作
　　从事过《程序设计方法与艺术》、《数据结构》、《程序设计语言》等课程的教学，校ICPC教练。
　　教学和学生竞赛工作：
　　1 2006年取得ICPC世界总决赛资格，成功参赛并取得名次，入选当年年校十大新闻；大学生参加ICPC区域赛获金奖2项，Java挑战赛第一名，银、铜奖15项；省大学生程序设计竞赛，获一等奖1项（第一名），二、三等奖3项；
　　2 指导研究生参加全国研究生数学建模竞赛，获二等奖1项，三等奖4项；
　　3 参加《数据结构》、《程序设计基础》精品课程建设，获国家级精品课程。
　
　　
　　获奖情况
　　1 “信息类专业大学生实践创新能力培养体系及基地建设”项目获省级教学成果一等奖，个人排第5名；
　　2 “基于信号量机制的生产调度及其可视化”通过省级鉴定。　　

　　主要论著
　　主持或参加的部分科研项目：
　　1 新发汽车线束工艺开发系统软件开发，企业委托，2010.8—2012.5，主持
　　2 基于信号量机制的生产调度及其可视化，市科技局，2008.1—2010.12，技术负责人
　　3 汽车线束工艺设计软件，企业委托，2005.10—2006.10，技术负责人
国家自然基金：面向样例创新的动画角色重构研究（项目编号61070124），2011.1 -2013.12，参加
　　4 科学计算中面向建模的多态机理研究，国家自然基金，2007.1—2009.12，参加
　　5 协同模板的设计机理与关键技术研究，国家自然基金，2003.1—2005.12，参加
　　6 三河古镇的数字化重建和真实感漫游，市科技局，2007.1—2007.12，参加
　　7 角色融合生成技术，企业委托，2009.4—2010.2，参加

　　部分发表论文：
　　1 刘晓平，徐本柱，彭军等. 工件工序可并行的作业车间调度模型与求解. 计算机辅助设计与图形学学报, 2012,24(1):120-127 (第二作者，导师第一)
　　2 徐本柱，刘晓平. 基于力导向算法的线束连接图自动布局研究.工程图学学报,2010,31(6):171-177
　　3徐本柱，刘晓平. 柔性线束工艺设计建模研究.工程图学学报, 2010,31(5): 47-52
　　4徐本柱，朱吉满，刘晓平. 汽车线束导通检测自动建模研究. 仪器仪表学报增刊，2010, 31(8):141-146
　　5 徐本柱，王浩，胡学钢. ACM/ICPC的教学与实践. 合肥工业大学学报(社会科学版）,2008,22(6):133-137
　　6徐本柱，王川，邓鋆. 基于Ajax的ACM/ICPC Online Judge系统的开发. 合肥工业大学学报(社会科学版）专辑，2007,21(Sup):102-105
　　7 Benzhu Xu, Xuegang Hu, Hao Wang. A general rough set model based on tolerance. The 8th International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design, Xiamen, 2004:770-774. EI
　　8 BenZhu Xu, Pei Li Zhou. An Agile Simulation Model Based On TDD. International Conference on Information Technology and Management, Hong Kong, 2007: 426-430
　　9 Hao Wang, Benzhu Xu, Bin Mu. Decision rule generalization algorithms on tolerance rough set model. Proceedings of 2004 International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Shanghai, 2004: 1228-1232. EI
 

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