个人简介：

陈常杰，博士，讲师，硕士生导师，信息工程学院教师。曾任央企及头部上市企业人工智能高级算法工程师，具有人工智能算法研究与产业研发经历。主要研究方向为人工智能与计算机视觉，包括图像融合、超分辨率、图像重建等。近年来在CCF A类、SCI一区等国内外高水平期刊和会议发表多篇学术论文。

研究方向：人工智能与计算机视觉：图像融合、图像超分辨率、图像重建、多模态图像处理等；大模型与多智能体技术：大模型驱动的多智能体协同与智能游戏开发。

电子邮件：chencjpro@163.com

教育经历：

[1] 2020.09-2024.12，江西财经大学，服务计算及应用，博士

[2] 2016.09-2019.06，南昌航空大学，电子与通信工程，硕士

[3] 2012.09-2016.07，南昌航空大学，电子信息科学与技术，硕士

工作经历：

[1] 2026- 至今，南昌航空大学，信息工程学院，讲师

学术兼职：

[1]  江西省计算机学会会员

[2]  江西省计算机与现代化青年编委，同时担任多个国际顶级期刊、会议审稿人，具有较丰富的学术评审经验。

代表性论文（10篇以内）：

[1] MMPN: Multi-supervised Mask Protection Network for Pansharpening （IJCAI-23：CCF- A 国际顶会，Oral）

[2] MFITN: A Multilevel Feature Interaction Transformer Network for Pansharpening（IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters， CCF- C 类期刊, IF:4.0）

[3] PDDM: Prior-guided Dual-branch Diffusion Model for Pansharpening[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing (中科院 2 区 TOP 期刊, CCF-C, IF: 4.6)

[4] STCP: Synergistic Transformer and Convolutional Neural Network for Pansharpening （IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, CCF-B 类期刊，SCI 1 区）

[5] CTCP: Cross Transformer and CNN for Pansharpening（ACM MM-23, CCF-A 国际顶会）