研究主题和方向(但不限于)如下:
· 研究多模态(文本、音视频、行为及生理信号)信息融合的时序数据的智能分析,包括计算行为分析、情境认知与推演方法、复杂场景态势预测等;
· 研究数据驱动和知识驱动相结合的表征模型架构和训练优化方法,实现融合计算智能模型算法(数据挖掘和深度学习)和领域知识、经验和启发的混合增强智能,决策支持策略;
· 针对具体问题,开展应用研究和技术创新。如在智能座舱、自动/无人驾驶等典型动态、开放、复杂情景下人机协同、实时控制;工业及商业过程自动化中数字工人(eworker)的概念;基于模型和仿真的人类健康预测、精准医疗和慢病管理等。
· 研究探索数据分析算法、模型的通用性、可解释性、可信性以及分析和演化过程中的隐私和安全保护机理。
为支持上述研究和创新,将建立1)智能信息物理系统实验室用于仿真典型应用场景的信息物理空间和应用,包括IoT(传感器及智能装置)网络、边缘计算技术平台(数据采集及底层共享处理功能模块)、人机交互(可操作性及用户体验)各种应用接口及具体应用专用功能模块,为快速搭建应用场景、开展理论及技术验证提供支持。2)数据孪生(Digital Twin)国际联合实验室,由中外学者兼任实验室主任,作为国际合作平台,与欧美著名学者和国际一流实验室开展合作交流,包括互访、博士生联合培养、联合学术会议沙龙等。
目前团队教授1位、博士生4名、硕士生9名。仍在招聘硕士、博士、博士后、副教授及教授岗位,围绕感知-认知-决策主题在数据科学和人工智能领域开展创新性理论和应用研究。团队拥有优越科研环境,充足科研资金支持,以英国科研模式管理,鼓励自由选题,提供与国外著名大学合作交流机会,欢迎广大英才加入!
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陈老师:LimingChen0922@dlut.edu.cn