李飞，男，计算机应用技术博士，讲师，硕士生导师。主要研究方向为计算机技术在交叉学科的应用。

电子邮箱：843168906@qq.com

研究方向：

大数据挖掘，人工智能，深度学习，特征表征，特征选择，交叉学科

教育和工作经历：

1. 湖北汽车工业学院 智能网联汽车学院 讲师 2025.01---至今

湖北汽车工业学院 电气与信息工程学院 讲师 2024.12---2024.12

2.吉林大学 计算机应用技术专业 博士 2020.09---2024.12

3.北京百奥知信息科技有限公司 高级研发工程师 2019.07---2020.01

4.吉林大学 软件工程专业 硕士 2016.09---2019.06

5.吉林大学 软件工程专业 本科 2011.09---2016.06

讲授课程：

1.Python语言程序设计

2.编译原理

3.汽车产业大数据分析

近年来主持参与的主要科研项目:

1. 横向课题，生物医学大数据关键技术研发，2018.06-2023.06，260万，参与，结题

近年来发表的代表性论文:

1.Li F, et al. EpiTEAmDNA: Sequence feature representation via transfer learning and ensemble learning for identifying multiple DNA epigenetic modification types across species[J]. Computers in Biology and Medicine, 2023: 107030.（2023, IF:7.7, SCI中科院2区top）

2.Li F,et al. GANSamples-ac4C: Enhancing ac4C site prediction via generative adversarial networks and transfer learning[J]. Analytical Biochemistry, 2024, 689: 115495.（2024, IF:2.6, SCI中科院4区）

3.Yao Z,Li F, Xie W, et al. DeepSF-4mC: A deep learning model for predicting DNA cytosine 4mC methylation sites leveraging sequence features[J]. Computers in Biology and Medicine, 2024,171: 108166.（2024,IF:7.0, SCI中科院2区top）

4.Zhu G, Fan Y,Li F, et al. GSRNet, an adversarial training-based deep framework with multi-scale CNN and BiGRU for predicting genomic signals and regions[J]. Expert Systems with Applications, 2023, 229: 120439.（2023, IF:8.5, SCI中科院1区）

5.Zhang Y, Zhu G,Li K, et al. HLAB: learning the BiLSTM features from the ProtBert-encoded proteins for the class I HLA-peptide binding prediction[J]. Briefings in Bioinformatics, 2022, 23(5): bbac173.（2022, IF:13.9, SCI中科院2区top）

国内知名数据竞赛平台获奖：

1.DataFountain：2019 年第二届全国智慧气象服务创新大赛“神气大数据算法与应用赛（应用赛）” 三等奖（队长）,（4/372 队伍）

2.天池大赛：2020 年“AI 开发者创新应用赛”创新奖（队长），（12/1555 队伍）