2019年09月2023年06月，陕西科技大学轻化工过程系统工程专业毕业，获工学博士学位
2016年09月2019年06月，宁夏大学应用数学专业毕业，获理学硕士学位
2012年09月2016年06月，河西学院数学与应用数学专业毕业，获理学学士学位

2023年10月至今，宁夏大学数学统计学院，教师

科学计算、流体计算机器学习方法、图像质量评价

[1]国家自然科学基金(61461043，参与)；
[2]宁夏自然科学基金(NZ1616, 2018AAC03014，参与)；
[3]2021年陕西省青年创新团队, 基于新能源问题可计算建模有限元方法研究（参与）；
[4]2022年西电与陕西科技大学合作军工项目（保密，主要完成人）。

发表论文11篇，其中SCI检索7篇。
[1]Jing Yue, Jian Li, Efficient Coupled Deep Neural Networks for the Time-dependent Coupled Stokes-Darcy problems[J]. Applied Mathematics and Computation. 2023, 437: 127514.
[2]Jing Yue, Jian Li, Wen Zhang, CDNNs: The coupled deep neural networks for coupling of the Stokes and Darcy-Forchheimer problems[J]. Chinese Physics B. 2023, 32: 010201.
[3]Jian Li, Jing Yue, Wen Zhang, Wansuo Duan, The Deep Learning Galerkin Method for the General Stokes Equations[J]. Journal of Scientific Computing. 2022, 93: 5.
[4]Jing Yue, Jian Li, The Physics Informed Neural Networks for the unsteady Stokes problems[J]. International Journal for Numerical Methods in Fluids. 2022, 94(9): 1416-1433.
[5]Keyi Peng, Jing Yue, Wen Zhang, Jian Li, The Meshfree-based Physics-informed Neural Networks for the Unsteady Oseen Equations, Chinese Physics B, (2022): Doi.10.1088/ 1674-1056/ac9cb9.
[6]Jian Li, Wen Zhang and Jing Yue, A Deep Learning Galerkin Method for the Second-order linear elliptic equations[J]. International Journal of Numerical Analysis and Modeling. 2021, 18(4): 427-441.
[7]Jian Li, Qian Liu, Jing Yue, Numerical Analysis of Full discrete Finite element Methods for the stochastic Navier-Stokes Equations with Multiplicative Noise[J]. Applied Numerical Mathematics. 2021, 170: 398-417.
[8]岳靖, 刘国军, 付浩. 四元数谱余量彩色图像质量评价[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(3): 31009-1-8.
[9]马月梅,岳靖,刘国军.彩色图像质量评价的四元数梯度方法[J].数学的实践与认识,2021,51(10):106-113.
[10]陈文兴,岳靖,付浩.带有年龄信息的PCA人脸识别技术[J].数学的实践与认识,2018,48(06):118-130.
[11]Jing Yue, Guojun Liu, Lizhuan Huang, No-Reference Image Quality Assessment via Broad Learning System[C]. Image and Graphics: 11th International Conference, ICIG 2021, Haikou, China, August 6-8, 2021, Proceedings, Part III. 2021: 168-181.
发明专利：
[1]无参考图像的质量的评价方法（专利号：ZL201910626258.5）

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