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北京交通大学硕士研究生导师信息:耿阳李敖

2024-12-16 23:46:00来源:网络

  在读研期间,所有与你读研相关的事情,可能都需要经过你的导师同意,所以说,选择导师真的很重要,也希望大家能够认真对待这件事,怎样才能选择适合自己的导师呢?这就要我们提前做足功课,尽可能多的搜集有关你准备报考的导师的信息,下面新东方在线考研频道为大家分享:“北京交通大学硕士研究生导师信息:耿阳李敖”文章。

  北京交通大学硕士研究生导师信息:耿阳李敖

  耿阳李敖

  博士、助理研究员

  基本信息

  办公电话:电子邮件: ylageng@bjtu.edu.cn

  通讯地址:北京交通大学逸夫楼111室邮编:100044

  教育背景

  2019.10 - 2020.11 美国匹兹堡大学,时空数据挖掘,导师:Prof. Heng Huang

  2018.03 - 2018.08 台湾清华大学,凸优化理论与应用,导师:祁忠勇 教授

  2015.09 - 2021.06 北京交通大学,计算机科学与技术,博士(硕博连读),导师:李清勇 教授

  2010.09 - 2014.07 郑州大学,信息管理与信息系统,本科

  工作经历

  2023 - 今 北京交通大学,气象时空数据挖掘与大模型,讲师

  2021 - 2023 清华大学,图神经网络与大模型,博士后,合作导师:唐杰 教授

  研究方向

  计算机技术

  软件工程

  大数据技术与工程

  人工智能

  机器学习与认知计算

  智能感知与具身智能

  新一代电子信息技术

  招生专业

  计算机技术硕士

  软件工程硕士

  大数据技术与工程硕士

  人工智能硕士

  计算机科学与技术硕士

  新一代电子信息技术(含量子技术等)硕士

  科研项目

  主持 红果园省部级"企事业"(新):复杂数据局部特征智能挖掘算法研究, 2023-2024

  主持 红果园(横):基于机器学习的多体分离网格规划及干扰气动力建模方法研究, 2023-2024

  主持 国家自然科学基金"青年基金": 基于气象预训练模型知识蒸馏的中小尺度灾害性天气预报, 2024-2026

  主持 自然科学横向项目: 基于盘古气象大模型的雷电预报方法研究, 2023-2024

  主持 中国博士后科学基金:基于机理与数据驱动的神经网络灾害性天气预报方法研究,2022-2023

  参与 基于设备指纹的无线物联网设备身份识别研究,2020-2023

  参与 国家重点研发计划子课题:雷暴结构和闪电多维度特征与雷电预警预报方法研究,2018-2022

  参与 北京市自然基金“轨道交通联合”:轨道线路可靠性分析的视觉感知和缺陷识别技术研究,2019-2022

  参与 国家重点实验室:基于机器学习的高速铁路时变非平稳信道多径跟踪与分簇算法研究,2018-2020

  参与 北京交通大学基本科研业务: 基于电场探空数据的电荷结构多数据融合反演算法研究,2018-2019

  参与 北京市自然基金:轨道交通基础设施服役状态检测的物联网关键技术研究,2016-2018

  参与 北京交通大学基本科研业务:无线信道多径自动归簇算法设计,2016-2018

  教学工作

  论文/期刊

  代表性期刊论文:

  Yangli-ao Geng, Chong-Yung Ch, Wenju Sun, et al., Disentangling Clusters from Non-Euclidean Data via Graph Frequency Reorganization. Information Sciences, 120288, 2024.

  Wenju Sun, Qingyong Li, Jing Zhang, Wen Wang, Yangli-ao Geng*, A zero-shot learning framework via cluster-prototype matching. Pattern Recognition, vol. 140, 109561, 2023.

  Wenju Sun, Qingyong Li, Jing Zhang, Wen Wang, YangLi-ao Geng*, Class Incremental Learning based on Identically Distributed Parallel One-Class Classifiers. Neurocomputing, vol. 556, 126579, 2023.

  Jing Zhang, Qingyong Li, Yangli-ao Geng, Qingyong Li, et al., A zero-shot learning framework via cluster-prototype matching. Pattern Recognition, vol. 124, 10846, 2022.

  Jing Zhang, Yangli-ao Geng, Wen Wang, Wenju Sun, Zhirong Yang, Qingyong Li. Distribution and gradient constrained embedding model for zero-shot learning with fewer seen samples. Knowledge-Based Systems, vol. 251, 109218, 2022.

  Xinyuan Zhou, Yangli-ao Geng, Haomin Yu, Qingyong Li, Liangtao Xu, Wen Yao, Dong Zheng, Yijun Zhang. LightNet+: A dual-source lightning forecasting network with bi-direction spatiotemporal transformation. Applied Intelligence, vol. 52, no. 10, pp. 11147-11159, 2022.

  Yangli-ao Geng, Qingyong Li, Tianyang Lin, et al., A deep learning framework for lightning forecasting with multi‐source spatiotemporal data. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, vol. 147, no. 741, pp. 4048-4062, 2021.

  Yangli-ao Geng, Qingyong Li, Mingfei Liang, et al., Local-Density subspace distributed clustering for high-dimensional data. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems (TPDS), vol. 31, no. 8, pp. 1799-1814, 2020.

  Haomin Yu, Qingyong Li, Rao Wang, Zechuan Chen, Yingjun Zhang, Yangli-ao Geng, et al. A deep calibration method for low-cost air monitoring sensors with multilevel sequence modeling. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 69, no. 9, pp. 7167-7179, 2020.

  Chen Huang, Andreas F Molisch, Yangli-ao Geng, et al. Trajectory-joint clustering algorithm for time-varying channel modeling. IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 69, no. 1, pp. 1041-1045, 2019.

  Yangli-ao Geng, Qingyong Li, Rong Zheng, et al., RECOME: A new density-based clustering algorithm using relative KNN kernel density, Information Sciences, vol. 436-437, pp. 13–30, 2018.

  Chen Huang, Ruisi He, Zhangdui Zhong, Bo Ai, Yangli-ao Geng, et al. A power-angle-spectrum based clustering and tracking algorithm for time-varying radio channels. IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 68, no. 1, pp. 291-305, 2018.

  Haomin Yu, Qingyong Li, Yunqiang Tan, Jinrui Gan, Jianzhu Wang, Yangli-ao Geng, et al. A coarse-to-fine model for rail surface defect detection. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 68, no. 3, pp. 656-666, 2018.

  Ruisi He, Qingyong Li, Bo Ai, Yangli-ao Geng, et al. A kernel-power-density-based algorithm for channel multipath components clustering. IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 16, no. 11, pp. 7138-7151, 2017.

  代表性会议论文:

  Wenju Sun, Qingyong Li, Jing Zhang, Wen Wang, Yangli-ao Geng*. Decoupling Learning and Remembering: A Bilevel Memory Framework With Knowledge Projection for Task-Incremental Learning. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2023.

  Zhen Yang, Tinglin Huang, Ming Ding, Yuxiao Dong, Rex Ying, Yukuo Cen, Yangliao Geng, and Jie Tang. BatchSampler: Sampling Mini-Batches for Contrastive Learning in Vision, Language, and Graphs. ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 2023.

  Ming Zhou, Dan Zhang, Yuandong Wang, Yangli-ao Geng, Jie Tang. Detecting Social Bot on the Fly using Contrastive Learning. ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM), 2023.

  Dong Li, Haomin Yu, Yangli-ao Geng, Xiaobao Li, Qingyong Li. Ddgnet: A dual-stage dynamic spatio-temporal graph network for pm 2.5 forecasting. IEEE International Conference on Big Data, 2021.

  Yangli-ao Geng, Qingyong Li, Tianyang Lin, Jing Zhang, Liangtao Xu, Wen Yao, Dong Zheng, Weitao Lyu, Heng Huang. A heterogeneous spatiotemporal network for lightning prediction. IEEE international conference on data mining (ICDM), 2020.

  Haomin Yu, Qingyong Li, Yangli-ao Geng, Yingjun Zhang, Zhi Wei. AirNet: A calibration model for low-cost air monitoring sensors using dual sequence encoder networks, AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2020.

  Jing Zhang, Yangli-ao Geng, Qingyong Li, Chuan Shi. More than one: A cluster-prototype matching framework for zero-shot learning. ACM International Conference on Information & Knowledge Management (CIKM), 2020.

  Yangli-ao Geng, Qingyong Li, Tianyang Lin, Lei Jiang, Liangtao Xu, Dong Zheng, Wen Yao, Weitao Lyu, Yijun Zhang. Lightnet: A dual spatiotemporal encoder network model for lightning prediction. ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery & data mining (KDD), 2019.

  Mingfei Liang, Qingyong Li, Yangli-ao Geng, Jianzhu Wang, Zhi Wei. REMOLD: an efficient model-based clustering algorithm for large datasets with spark. IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS), 2017.

  Ruisi He, Qingyong Li, Bo Ai, Yangli-ao Geng, Andreas F Molisch, Vinod Kristem, Zhangdui Zhong, Jian Yu. An automatic clustering algorithm for multipath components based on kernel-power-density. IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), 2017.

  专著/译著

  专利

  唐杰, 耿阳李敖, 东昱晓. 面向学术网络节点分类方法和装置. 申请号:CN202311064423

  唐杰, 张丹, 耿阳李敖, 东昱晓. 一种基于双重对比学习的物品推荐方法及装置. 申请号: CN202310521595

  何睿斯, 艾渤, 李清勇, 王琦, 耿阳李敖, 陈瑞凤, 钟章队, 于剑. 一种基于核功率密度的无线信道多径分簇方法. 申请号: CN201610978957

  软件著作权

  获奖与荣誉

  教育部高教司重点领域教学资源建设优秀专家,2023

  34届国际无线电科学联盟青年科学家奖,2021

  中国铁道学会科学技术奖二等奖,2020

  北京交通大学教学成果一等奖,2020

  国家留学基金委公派出国奖学金,2019

  以上就是小编为大家分享的:“北京交通大学硕士研究生导师信息:耿阳李敖”,更多研究生导师信息,欢迎继续浏览新东方在线研究生导师频道。


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