工作经历:
2019/02-至今，闽南师范大学，计算机学院，讲师 2011/07-2014/05中国直升机设计研究所，电气设计工程师
学习经历: 2004/09-2008/07 厦门大学，测控技术及仪器，工学学士 2008/09-2011/07 厦门大学，测试计量技术及仪器，工学硕士 2014/09-2018/12 厦门大学，电子科学系，理学博士
目前承担的科研项目 1.轻量型神经网络实现医学磁共振相位图的脑铁信息提取，福建省自然科学基金面上项目，2021J01476，时间：2021,08-2024.07,主持。 2.磁共振定量磁化率图像的快速重建，中青年教育科研项目（科技类），JAT190361，时间：2019,01-2021.12,主持。 3.磁共振定量磁化率的非线性全局场快速反演，福建省等离子体与磁共振研究重点实验室开放课题，时间：2019,12-2022.11,主持。 4.基于深度学习方法实现定量磁化率重建，校长基金项目，时间：2019,05-2023.05,主持。
近年发表的代表性成果 1. Zhang H, Fang J, Hu S, et al. A sparse lightweight attention network for image super-resolution[J]. The Visual Computer, 2023: 1-12. 2. Zeng K, Lin H, Yan Z, et al. Densely connected transformer with linear self-attention for lightweight image super-resolution[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023. 3. Fang J, Lin H, Chen X, et al. A hybrid network of cnn and transformer for lightweight image super-resolution[C]//Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. 2022: 1103-1112. 4. An Amalgamated CNN-Transformer Network for Lightweight Image Super-Resolution[J]. Journal of Network Intelligence. 2024:3(9). 5. 方金生, 陶余昊, 朱古沛, 等. 复杂场景下显著性目标检测注意力金字塔网络[J]. 计算机工程与应用, 2023, 59(22). 6. 方金生,朱古沛.轻型金字塔池化注意力机制网络实现图像超分[J].计算机工程与应用, 2022, 58(20). 7. 陈新宇，方金生.轻型多注意力融合网络实现图像超分辨率重建[J].闽南师范大学学报自然版.2023. 8. 方金生，张会冉.轻量化网络模型实现相位的快速解缠绕[J].闽南师范大学学报自然版.2022. 9. J. Fang, et al. Background field removal using a region adaptive kernel for quantitative susceptibility mapping of human brain. Journal of Magnetic Resonance, 2017，281：130-140. 10. J. Fang et al. Background field removal for susceptibility mapping of human brain with large susceptibility variations. Magnetic Resonance in Medicine. 2018,00:1-13.https:doi.org/10.1002/mrm.27492. 11. L. Chen, Z. Zheng, L. Bao, J. Fang, T. Yang, S. Cai, C. Cai. Weighted total variation using split Bregman fast quantitative susceptibility mapping reconstruction method. Chinese Physics B. 2018. 27(8): 088701.
讲授课程 本科《计算机组成原理》、《传感器原理与应用》、《物联网概论》 研究生：《数字图像处理》、《深度学习技术》
联系方式 邮箱：fjs1867@mnnu.edu.cn | 
