职务/职称
深圳市大数据研究院医疗大数据实验室 高级研究科学家
研究方向
生物信息学，统计学
电子邮箱
教育背景
博士, 统计学，加利福尼亚大学洛杉矶分校，2005
硕士，生物化学与分子生物学，清华大学，2000
学士，生物科学与技术，清华大学，1997
主要成果/荣誉：（如有）
于天维教授现任Scientific Reports, Biology, 和 Current Metabolomics and Systems Biology编委。曾任Frotiers in Genetics编委。他于2021年获教育部高等学校科学研究优秀成果（科学技术）二等奖（参与），指导的学生曾获得 David P. Byar Young Investigator Travel Award和ENAR Distinguished Student Paper Award。
个人介绍
于天维教授于1997年毕业于清华大学生物系，2000年获得清华大学生物化学与分子生物学硕士学位，2004年获得加利福尼亚大学洛杉矶分校生物化学与分子生物学硕士学位，并于2005年获得加利福尼亚大学洛杉矶分校的统计学博士学位。
在加入深圳市大数据研究院及香港中文大学（深圳）之前，于天维教授为埃默里(Emory)大学的生物统计学和生物信息学系终身教授。 于天维教授的研究重点集中于生物信息学，统计学与机器学习；其研究兴趣也包括代谢组学，药物基因组学和系统生物学的应用。在他的合作研究中，他致力于环境卫生、病毒学/疫苗学，营养学和癌症研究。
代表性论文
Jin Z, Kang J, Yu T (2021) Feature selection and classification over the network with missing node observations. Statistics in Medicine (Epub ahead of print)
Kong Y, Yu T (2020) forgeNet: a graph deep neural network model using tree-based ensemble classifiers for feature graph construction. Bioinformatics. 36(11):3507-3515.
Fei T, Yu T (2020) scBatch: Batch Effect Correction of RNA-seq Data through Sample Distance Matrix Adjustment. Bioinformatics. 36(10):3115-3123.
Cai Q, Kang J#, Yu T# (2020) Bayesian network marker selection via the thresholded graph Laplacian Gaussian prior. Bayesian Analysis 15(1): 79-102 (#Correspondence authors)
Kong Y, Yu T (2019) A hypergraph-based method for large-scale dynamic correlation study at the transcriptomic scale. BMC Genomics. 20:397.
Kong Y, Yu T (2018) A graph-embedded deep feedforward network for disease outcome classification and feature selection using gene expression data. Bioinformatics. 34(21):3727-3737.
职务/职称
深圳市大数据研究院医疗大数据实验室研究科学家
研究方向
计算机视觉，深度学习，医学影像分析
电子邮箱
zhangruimao@cuhk.edu.cn
教育背景
中山大学工学博士
中山大学工学学士
主要成果/荣誉
Outstanding Reviewer Award of NeurIPS, 2021； AIM Challenge on Learned Image Signal Processing Pipeline, Track 2, First Prize, 2020； Google Youtube 8M Video Understanding Challenge, Golden Metal, 2017
个人介绍
张瑞茂教授现为香港中文大学（深圳）数据科学学院的研究助理教授。张教授分别于2011年和2016年在中山大学数据科学与计算机学院获得学士与博士学位。2013年到2014年间以访问生的身份赴香港理工大学电子计算学系从事计算机视觉相关领域的研究。在2017年到2019年间，张教授在香港中文大学多媒体实验室担任博士后研究院。他于2019年加入商汤科技研究院，任高级研究员至2020年底。目前，张教授也作为研究科学家，于深圳市大数据研究院进行医疗影像数据的分析研究。
张教授的研究领域主要集中在计算机视觉、深度学习以及相关的多媒体应用上。场景理解分析与推理、弱监督与自监督学习、神经网络归一化技术、深度特征表达等。在医学影像分析方面，张教授的研究集中在面向医学数据的大规模深度模型预训练、多域多模态数据医疗数据联合分析等方向上。近年来，其著作多次被计算机视觉与模式识别领域顶级期刊和会议收录。
代表性论文
1. Ping Luo, Ruimao Zhang*, Jiamin Ren, Zhanglin Peng, Jingyu Li, "Differentiable Learning-to-Normalize via Switchable Normalization", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence ( T-PAMI ), 43(2):712-728, 2021 ( IF:17.73 )
2. Ruimao Zhang, Liang Lin, Guangrun Wang, Meng Wang, Wangmeng Zuo, “Hierarchical Scene Parsing by Weakly Supervised Learning with Image Descriptions”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence ( T-PAMI ), 41(3):596 - 610, 2019 ( IF:17.73 )
3. Ruimao Zhang, Jingyu Li, Hongbin Sun, Yuying Ge, Ping Luo, Xiaogang Wang, Liang Lin, “SCAN: Self-and-Collaborative Attention Network for Video Person Re-identification”, IEEE Transactions on Image Processing ( T-IP ), 28(10):4870-4882, 2019
4. Ruimao Zhang, Liang Lin, Rui Zhang, Wangmeng Zuo, Lei Zhang “Bit-Scalable Deep Hashing with Regularized Similarity Learning for Image Retrieval and Person Re-identification” IEEE Transactions on Image Processing ( T-IP ), 24(12):4766-4779, 2015 ( ESI Highly Cited Paper )
5. Ruimao Zhang, Zhanglin Peng, Lingyun Wu, Zhen Li, Ping Luo, " Exemplar Normalization for Learning Deep Representation ", Proc. of IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition ( CVPR ), 2020
职务/职称
深圳市大数据研究院医疗大数据实验室研究科学家
研究方向
医疗影像智能分析，计算机视觉，深度神经网络
电子邮箱
lhaof@sribd.cn
教育背景
香港大学计算机科学博士
中山大学计算机科学理学学士
主要成果/荣誉
NeurIPS 2022 细胞分割挑战赛全球亚军
主持中国国家自然科学基金项目
主持广东省基础与应用基础研究基金面上项目
个人介绍
李灏峰博士，现任深圳市大数据研究科学家，2015年于中山大学计算机系获理学学士学位，2020年于香港大学计算机系获博士学位。其研究方向包括医疗影像分析、脑核磁成像分析、组织病理学图像分析和计算机视觉等，在该方向著名国家期刊和会议发表论文20多篇，包括IEEE TMI, MedIA, MICCAI, ICCV, AAAI, ACM MM, IEEE TIP, IEEE TCyb, ISBI等。李灏峰博士是顶级期刊和会议IEEE TPAMI, IEEE TIP, IEEE TCYB, Pattern Regconition, Neurocomputing, NeurIPS 2022, MICCAI 2023等的审稿人。他是IEEE电气电子工程师学会、中国计算机学会和广东省卫生信息网络协会病理数字化应用分会的会员，被评为深圳市海外高层次人才，并入选深龙英才计划。他目前作为项目负责人主持中国国家自然科学基金项目一项，和广东省基础与应用基础研究基金面上项目一项。他曾带领他的团队于2022年12月获得NeurIPS 全球细胞分割挑战赛亚军（100多只参赛队伍）。更多细节详见 http://haofengli.net/
代表性论文
* 共同一作 # 通讯作者
1.Wei Lou, Haofeng Li#(通讯作者), Guanbin Li, Xiaoguang Han, Xiang Wan, Which Pixel to Annotate: a Label-Efficient Nuclei Segmentation Framework, IEEE Transactions on Medical Imaging (TMI, IF=11.037), 2022.11
2.Junjia Huang, Haofeng Li#(通讯作者), Guanbin Li#, Xiang Wan, Attentive Symmetric Autoencoder for Brain MRI Segmentation, Early Accept (top 13%) in MICCAI, 2022.09
3.Haofeng Li, Junjia Huang, Guanbin Li, Zhou Liu, Yihong Zhong, Yingying Chen, Yunfei Wang, Xiang Wan, View-Disentangled Transformer for Brain Lesion Detection, International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2022.03
4.Jiutao Yue*, Haofeng Li* (共同一作), Pengxu Wei, Guanbin Li, Liang Lin, Robust Real-World Image Super-Resolution against Adversarial Attacks, ACM Multimedia (CCF A), 2021.10
5.Hong-Yu Zhou*, Chengdi Wang*, Haofeng Li* (共同一作), Gang Wang, Shu Zhang, Weimin Li, Yizhou Yu, SSMD: Semi-Supervised medical image detection with adaptive consistency and heterogeneous perturbation, Medical Image Analysis (IF = 8.545), 2021.08
6.Haofeng Li, Yirui Zeng, Guanbin Li, Liang Lin, Yizhou Yu, Online Alternate Generator against Adversarial Attacks, IEEE Transactions on Image Processing (TIP, CCF A, IF=10.856), 2020.09
7.Haofeng Li, Guanqi Chen, Guanbin Li, Yizhou Yu, Motion Guided Attention for Video Salient Object Detection, IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV, CCF A), 2019.11
8.Haofeng Li, Guanbin Li, Yizhou Yu, ROSA: Robust Salient Object Detection Against Adversarial Attacks, IEEE Transactions on Cybernetics (JCR Q1, IF=11.079), 2019
9.Haofeng Li, Guanbin Li, Liang Lin, Hongchuan Yu, Yizhou Yu, Context Aware Semantic Inpainting, IEEE Transactions on Cybernetics (JCR Q1), 2018
10.Xiang He, Sibei Yang, Guanbin Li, Haofeng Li, Huiyou Chang, Yizhou Yu, Non-Local Context Encoder: Robust Biomedical Image Segmentation against Adversarial Attacks, Oral Presentation in AAAI (CCF A), 2019
11.Kan Wu, Guanbin Li, Haofeng Li, Jianjun Zhang, Yizhou Yu, Harvesting Visual Objects from Internet Images via Deep Learning Based Objectness Assessment, ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications TOMM (CCF B), 2019
职务/职称
深圳市大数据研究院医疗大数据实验室研究科学家
研究方向
医疗影像智能分析，计算机视觉，深度神经网络
电子邮箱
lhaof@sribd.cn
教育背景
香港大学计算机科学博士
中山大学计算机科学理学学士
主要成果/荣誉
NeurIPS 2022 细胞分割挑战赛全球亚军
主持中国国家自然科学基金项目
主持广东省基础与应用基础研究基金面上项目
个人介绍
李灏峰博士，现任深圳市大数据研究科学家，2015年于中山大学计算机系获理学学士学位，2020年于香港大学计算机系获博士学位。其研究方向包括医疗影像分析、脑核磁成像分析、组织病理学图像分析和计算机视觉等，在该方向著名国家期刊和会议发表论文20多篇，包括IEEE TMI, MedIA, MICCAI, ICCV, AAAI, ACM MM, IEEE TIP, IEEE TCyb, ISBI等。李灏峰博士是顶级期刊和会议IEEE TPAMI, IEEE TIP, IEEE TCYB, Pattern Regconition, Neurocomputing, NeurIPS 2022, MICCAI 2023等的审稿人。他是IEEE电气电子工程师学会、中国计算机学会和广东省卫生信息网络协会病理数字化应用分会的会员，被评为深圳市海外高层次人才，并入选深龙英才计划。他目前作为项目负责人主持中国国家自然科学基金项目一项，和广东省基础与应用基础研究基金面上项目一项。他曾带领他的团队于2022年12月获得NeurIPS 全球细胞分割挑战赛亚军（100多只参赛队伍）。更多细节详见 http://haofengli.net/
代表性论文
* 共同一作 # 通讯作者
1.Wei Lou, Haofeng Li#(通讯作者), Guanbin Li, Xiaoguang Han, Xiang Wan, Which Pixel to Annotate: a Label-Efficient Nuclei Segmentation Framework, IEEE Transactions on Medical Imaging (TMI, IF=11.037), 2022.11
2.Junjia Huang, Haofeng Li#(通讯作者), Guanbin Li#, Xiang Wan, Attentive Symmetric Autoencoder for Brain MRI Segmentation, Early Accept (top 13%) in MICCAI, 2022.09
3.Haofeng Li, Junjia Huang, Guanbin Li, Zhou Liu, Yihong Zhong, Yingying Chen, Yunfei Wang, Xiang Wan, View-Disentangled Transformer for Brain Lesion Detection, International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2022.03
4.Jiutao Yue*, Haofeng Li* (共同一作), Pengxu Wei, Guanbin Li, Liang Lin, Robust Real-World Image Super-Resolution against Adversarial Attacks, ACM Multimedia (CCF A), 2021.10
5.Hong-Yu Zhou*, Chengdi Wang*, Haofeng Li* (共同一作), Gang Wang, Shu Zhang, Weimin Li, Yizhou Yu, SSMD: Semi-Supervised medical image detection with adaptive consistency and heterogeneous perturbation, Medical Image Analysis (IF = 8.545), 2021.08
6.Haofeng Li, Yirui Zeng, Guanbin Li, Liang Lin, Yizhou Yu, Online Alternate Generator against Adversarial Attacks, IEEE Transactions on Image Processing (TIP, CCF A, IF=10.856), 2020.09
7.Haofeng Li, Guanqi Chen, Guanbin Li, Yizhou Yu, Motion Guided Attention for Video Salient Object Detection, IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV, CCF A), 2019.11
8.Haofeng Li, Guanbin Li, Yizhou Yu, ROSA: Robust Salient Object Detection Against Adversarial Attacks, IEEE Transactions on Cybernetics (JCR Q1, IF=11.079), 2019
9.Haofeng Li, Guanbin Li, Liang Lin, Hongchuan Yu, Yizhou Yu, Context Aware Semantic Inpainting, IEEE Transactions on Cybernetics (JCR Q1), 2018
10.Xiang He, Sibei Yang, Guanbin Li, Haofeng Li, Huiyou Chang, Yizhou Yu, Non-Local Context Encoder: Robust Biomedical Image Segmentation against Adversarial Attacks, Oral Presentation in AAAI (CCF A), 2019
11.Kan Wu, Guanbin Li, Haofeng Li, Jianjun Zhang, Yizhou Yu, Harvesting Visual Objects from Internet Images via Deep Learning Based Objectness Assessment, ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications TOMM (CCF B), 2019
职务/职称
深圳市大数据研究院 医疗大数据实验室研究科学家
研究方向
医学影像分析，生物识别安全，计算机视觉，深度学习
电子邮箱
siqiliu@sribd.cn
教育背景
香港浸会大学 计算机科学博士
中山大学 理学学士
个人介绍
刘斯奇博士现为深圳大数据研究院医疗大数据实验室研究科学家。他在中山大学获得学士学位，后赴香港浸会大学深造，于2021年获计算机科学博士学位并继续博士后研究工作至2022年。刘斯奇博士在2014年于京都大学进行访问交流。他的研究兴趣包括胃肠镜影像分析，病例图像分析等医学影像分析相关方向，生物识别安全，计算机视觉和深度学习。他在ECCV, AAA, IJCAI, IEEE TIFS 等计算机视觉与模式识别领域顶级会议和期刊发表文章数篇，并连续担任CVPR、ICCV、ECCV、ICLR、AAAI、IJCAI、WACV、IEEE TPAMI、TIP、TIFS、TDSC、TBIOM等顶级会议和期刊审稿人。
主要论文：
- SQ. Liu, X. Lan, and PC. Yuen, “Learning Temporal Similarity of Remote Photoplethysmography for Fast 3D Mask Face Presentation Attack Detection,” IEEE Transactions on Information Forensics and Security (TIFS), 2022.
- SQ. Liu, X. Lan, and PC. Yuen, “Multi-Channel Remote Photoplethysmography Correspondence Feature for 3D Mask Face Presentation Attack Detection,” IEEE Transactions on Information Forensics and Security (TIFS), 2021.
- SQ. Liu, and PC. Yuen, “A General Remote Photoplethysmography Estimator with Spatiotemporal Convolutional Network,” FG, 2020.
- SQ. Liu, X. Lan, and PC. Yuen, “Temporal Similarity Analysis of Remote Photoplethysmography for Fast 3D Mask Face Presentation Attack Detection,” WACV, 2020.
- SQ. Liu, X. Lan, PC. Yuen, “Remote Photoplethysmography Correspondence Feature for 3D Mask Face Presentation Attack Detection” in ECCV, 2018.
- SQ. Liu, PC. Yuen, S. Zhang, G. Zhao,”3D Mask Face Anti-spoofing with Remote Photoplethysmography” in ECCV, 2016.
- SQ. Liu, B. Yang, PC. Yuen, G. Zhao, “A 3D Mask Face Anti-spoofing Database with Real World Variations.” in CVPRW, 2016.
- C. Yin, SQ. Liu, VWS. Wong, PC. Yuen, “Learning Sparse Interpretable Features For NAS Scoring From Liver Biopsy Images,” IJCAI, 2022.
- C. Yin, SQ. Liu, R. Shao, and PC. Yuen, “Focusing on Clinically Interpretable Features: Selective Attention Regularization for Liver Biopsy Image Classification,” MICCAI, 2021. (Oral (11.3%))
- J. Du, SQ. Liu, B. Zhang, and PC. Yuen, “Weakly Supervised rPPG Estimation for Respiratory Rate Estimation,” ICCVW, 2021.
- W. Lou, X. Yu, C. Liu, X. Wan, G. Li, SQ. Liu, H. Li, “Multi-stream Cell Segmentation with Low-level Cues for Multi-modality Images.” In NeurIPS, 2022
著作（章节）：
- SQ. Liu, PC. Yuen, “Recent Progress on Face Presentation Attack Detection of 3D Mask Attacks,” Hand- book of Biometric Anti-Spoofing (Third Edition): Presentation Attack Detection and Vulnerability Assessment, Springer, 2022.
- SQ. Liu, PC. Yuen, X. Li, and G. Zhao, “Recent Progress on Face Presentation Attack Detection of 3D Mask Attacks,” Handbook of Biometric Anti-Spoofing (Second Edition): Presentation Attack Detection, Springer, 2019.
专利：
- PC. Yuen, SQ. Liu, S. Zhang, and G. Zhao, “3D Mask Face Anti-spoofing with Remote Photoplethysmography,” US Patent, 2019.
职务/职称
深圳市大数据研究院 医疗大数据实验室研究科学家
研究方向
医学影像分析，生物识别安全，计算机视觉，深度学习
电子邮箱
siqiliu@sribd.cn
教育背景
香港浸会大学 计算机科学博士
中山大学 理学学士
个人介绍
刘斯奇博士现为深圳大数据研究院医疗大数据实验室研究科学家。他在中山大学获得学士学位，后赴香港浸会大学深造，于2021年获计算机科学博士学位并继续博士后研究工作至2022年。刘斯奇博士在2014年于京都大学进行访问交流。他的研究兴趣包括胃肠镜影像分析，病例图像分析等医学影像分析相关方向，生物识别安全，计算机视觉和深度学习。他在ECCV, AAA, IJCAI, IEEE TIFS 等计算机视觉与模式识别领域顶级会议和期刊发表文章数篇，并连续担任CVPR、ICCV、ECCV、ICLR、AAAI、IJCAI、WACV、IEEE TPAMI、TIP、TIFS、TDSC、TBIOM等顶级会议和期刊审稿人。
主要论文：
- SQ. Liu, X. Lan, and PC. Yuen, “Learning Temporal Similarity of Remote Photoplethysmography for Fast 3D Mask Face Presentation Attack Detection,” IEEE Transactions on Information Forensics and Security (TIFS), 2022.
- SQ. Liu, X. Lan, and PC. Yuen, “Multi-Channel Remote Photoplethysmography Correspondence Feature for 3D Mask Face Presentation Attack Detection,” IEEE Transactions on Information Forensics and Security (TIFS), 2021.
- SQ. Liu, and PC. Yuen, “A General Remote Photoplethysmography Estimator with Spatiotemporal Convolutional Network,” FG, 2020.
- SQ. Liu, X. Lan, and PC. Yuen, “Temporal Similarity Analysis of Remote Photoplethysmography for Fast 3D Mask Face Presentation Attack Detection,” WACV, 2020.
- SQ. Liu, X. Lan, PC. Yuen, “Remote Photoplethysmography Correspondence Feature for 3D Mask Face Presentation Attack Detection” in ECCV, 2018.
- SQ. Liu, PC. Yuen, S. Zhang, G. Zhao,”3D Mask Face Anti-spoofing with Remote Photoplethysmography” in ECCV, 2016.
- SQ. Liu, B. Yang, PC. Yuen, G. Zhao, “A 3D Mask Face Anti-spoofing Database with Real World Variations.” in CVPRW, 2016.
- C. Yin, SQ. Liu, VWS. Wong, PC. Yuen, “Learning Sparse Interpretable Features For NAS Scoring From Liver Biopsy Images,” IJCAI, 2022.
- C. Yin, SQ. Liu, R. Shao, and PC. Yuen, “Focusing on Clinically Interpretable Features: Selective Attention Regularization for Liver Biopsy Image Classification,” MICCAI, 2021. (Oral (11.3%))
- J. Du, SQ. Liu, B. Zhang, and PC. Yuen, “Weakly Supervised rPPG Estimation for Respiratory Rate Estimation,” ICCVW, 2021.
- W. Lou, X. Yu, C. Liu, X. Wan, G. Li, SQ. Liu, H. Li, “Multi-stream Cell Segmentation with Low-level Cues for Multi-modality Images.” In NeurIPS, 2022
著作（章节）：
- SQ. Liu, PC. Yuen, “Recent Progress on Face Presentation Attack Detection of 3D Mask Attacks,” Hand- book of Biometric Anti-Spoofing (Third Edition): Presentation Attack Detection and Vulnerability Assessment, Springer, 2022.
- SQ. Liu, PC. Yuen, X. Li, and G. Zhao, “Recent Progress on Face Presentation Attack Detection of 3D Mask Attacks,” Handbook of Biometric Anti-Spoofing (Second Edition): Presentation Attack Detection, Springer, 2019.
专利：
- PC. Yuen, SQ. Liu, S. Zhang, and G. Zhao, “3D Mask Face Anti-spoofing with Remote Photoplethysmography,” US Patent, 2019.
职务/职称
深圳市大数据研究院政务与法治大数据实验室副主任、研究科学家
研究方向
经济统计、应用计量经济学、数据挖掘
电子邮箱
shipei.zeng@sribd.cn
教育背景
澳大利亚新南威尔士大学经济学博士
中国人民大学经济学硕士
中国人民大学经济学学士
个人介绍
曾诗培于中国人民大学获得经济学学士、硕士学位，于澳大利亚新南威尔士大学获得经济学博士学位。现任深圳市大数据研究院政务与法治大数据实验室副主任、研究科学家，主持或参与国家自然科学基金项目、深圳市科技项目、镇江市社科项目等国家级或市级课题，作为负责人承担多项政务科研合作以及与建行、招行、南网等大型企业的合作。曾诗培博士的研究方向以经济统计模型的开发和应用为导向，在Resources Conservation and Recycling、Journal of Cleaner Production等国际主流期刊发表多篇论文。结合大数据与机器学习方法，曾获iFLYTEK A.I.开发者大赛亚军、SODiC全球开放数据大赛优胜奖、数字四川算法对抗赛优秀奖。独立开发R语言包“dfvad”用于经济增长和全要素生产率分析，被R档案库CRAN官方收录。
代表性论文
- Shipei Zeng. Frontier firms, inefficiency and productivity dynamics. 36th International Association for Research in Income and Wealth General Conference. Oslo, Norway (Online), from 2021-8-23 to 2021-8-27
- Shipei Zeng. Hedonic imputation with tree-based decision approaches. 36th International Association for Research in Income and Wealth General Conference. Oslo, Norway (Online), from 2021-8-23 to 2021-8-27
- Shipei Zeng; Zhan-Ming Chen; Ahmed Alsaedi; Tasawar Hayat. Price elasticity, block tariffs, and equity of natural gas demand in China: Investigation based on household-level survey data. Journal of Cleaner Production, 2018, 179: 441-449 (SCI, JCR Q1)
- Zhan-Ming Chen; Shipei Zeng; Leo Lester; Lin-Ting Zhang; Xiaohua Xia; Shiyun Xu; Ahmed Alsaedi; Tasawar Hayat. Economic cost of China’s oil import: Welfare estimation for 2001–2015. Resources, Conservation and Recycling, 2018, 132: 158-167 (SCI, JCR Q1)
- Shipei Zeng; Zhanming Chen. Impact of fossil fuel subsidy reform in China: Estimations of household welfare effects based on 2007–2012 data. Economic and Political Studies, 2016, 4: 299-318
职务/职称
深圳市大数据研究院医疗大数据实验室研究科学家
研究方向
生物信息，数据挖掘，全基因组关联分析(GWAS)，基于空间转录组及多组学数据的统计模型开发
电子邮箱
xiaojiashun@sribd.cn
学历
博士，香港科技大学， 数学，2018.9-2022.8
学士，南方科技大学，生物信息学，2013.9-2017.7
工作经历
深圳市大数据研究院，研究科学家，2022.9-在职
深圳市早知道科技有限公司(WeGene), 生物信息工程师，2017.7-2018.8
代表论文
Yiming Chao, Yang Xiang, Jiashun Xiao, et al. (2023). Organoid-based single-cell spatiotemporal gene expression landscape of human embryonic development and hematopoiesis. Signal Transduction and Targeted Therapy, Under major revision.
Xiao, J.#, Cai, M.#, Yu, X., Hu, X., Chen, G., Wan, X., & Yang, C. (2022). Leveraging the local genetic structure for trans-ancestry association mapping. The American Journal of Human Genetics, 109(7), 1317-1337.
Xiao, J.#, Cai, M.#, Hu, X., Wan, X., Chen, G., & Yang, C. (2022). XPXP: Improving polygenic prediction by cross-population and cross-phenotype analysis. Bioinformatics, 38(7), 1947-1955.
Cai, M#., Xiao, J#., Zhang, S#., Wan, X., Zhao, H., Chen, G., & Yang, C. (2021). A unified framework for cross-population trait prediction by leveraging the genetic correlation of polygenic traits. The American Journal of Human Genetics, 108(4), 632-655.
# co-first author
职务/职称
深圳市大数据研究院医疗大数据实验室研究科学家
研究方向
生物信息，数据挖掘，全基因组关联分析(GWAS)，基于空间转录组及多组学数据的统计模型开发
电子邮箱
xiaojiashun@sribd.cn
学历
博士，香港科技大学， 数学，2018.9-2022.8
学士，南方科技大学，生物信息学，2013.9-2017.7
工作经历
深圳市大数据研究院，研究科学家，2022.9-在职
深圳市早知道科技有限公司(WeGene), 生物信息工程师，2017.7-2018.8
代表论文
Yiming Chao, Yang Xiang, Jiashun Xiao, et al. (2023). Organoid-based single-cell spatiotemporal gene expression landscape of human embryonic development and hematopoiesis. Signal Transduction and Targeted Therapy, Under major revision.
Xiao, J.#, Cai, M.#, Yu, X., Hu, X., Chen, G., Wan, X., & Yang, C. (2022). Leveraging the local genetic structure for trans-ancestry association mapping. The American Journal of Human Genetics, 109(7), 1317-1337.
Xiao, J.#, Cai, M.#, Hu, X., Wan, X., Chen, G., & Yang, C. (2022). XPXP: Improving polygenic prediction by cross-population and cross-phenotype analysis. Bioinformatics, 38(7), 1947-1955.
Cai, M#., Xiao, J#., Zhang, S#., Wan, X., Zhao, H., Chen, G., & Yang, C. (2021). A unified framework for cross-population trait prediction by leveraging the genetic correlation of polygenic traits. The American Journal of Human Genetics, 108(4), 632-655.
# co-first author
职务/职称
深圳市大数据研究院 研究科学家
研究方向
时间序列，计量模型，机器学习
电子邮箱
shandai@sribd.cn
教育背景
香港中文大学 博士
中国科学技术大学 学士
主要成果/荣誉
深圳市海外高层次人才（C类）
香港中文大学统计系 Overseas Research Award
中国科学技术大学 优秀毕业生
个人介绍
代山博士目前是深圳市大数据研究院研究科学家，主要研究方向包括时间序列、统计计量和机器学习相关理论研究与实证应用。代山于中国科学技术大学获得统计学学士学位，于香港中文大学获得统计学博士学位，被认定为深圳市海外高层次人才（C类）。在Journal of Time Series Analysis及Proceedings of the Winter Simulation Conference等统计学相关期刊与会议上发表学术论文，已授权及受理多项算法发明专利。目前主持深圳市优秀科技创新人才培养基金项目（博士基础研究启动）。
代表性论文（*表示通讯作者）：
- Dai, S. and Chan, N.H.* (2023). Testing of Constant Parameters for Semi-Parametric Functional Coefficient Models with Integrated Covariates. J. Time Ser. Anal., 44: 474-486.
- Zhang, M., Liu, G., Dai, S.*, He, Y. (2023). Input Uncertainty Quantification Via Simulation Bootstrapping. Proceedings of the 2023 Winter Simulation Conference (WSC). Accepted.
职务/职称
深圳市大数据研究院 研究科学家
研究方向
时间序列，计量模型，机器学习
电子邮箱
shandai@sribd.cn
教育背景
香港中文大学 博士
中国科学技术大学 学士
主要成果/荣誉
深圳市海外高层次人才（C类）
香港中文大学统计系 Overseas Research Award
中国科学技术大学 优秀毕业生
个人介绍
代山博士目前是深圳市大数据研究院研究科学家，主要研究方向包括时间序列、统计计量和机器学习相关理论研究与实证应用。代山于中国科学技术大学获得统计学学士学位，于香港中文大学获得统计学博士学位，被认定为深圳市海外高层次人才（C类）。在Journal of Time Series Analysis及Proceedings of the Winter Simulation Conference等统计学相关期刊与会议上发表学术论文，已授权及受理多项算法发明专利。目前主持深圳市优秀科技创新人才培养基金项目（博士基础研究启动）。
代表性论文（*表示通讯作者）：
- Dai, S. and Chan, N.H.* (2023). Testing of Constant Parameters for Semi-Parametric Functional Coefficient Models with Integrated Covariates. J. Time Ser. Anal., 44: 474-486.
- Zhang, M., Liu, G., Dai, S.*, He, Y. (2023). Input Uncertainty Quantification Via Simulation Bootstrapping. Proceedings of the 2023 Winter Simulation Conference (WSC). Accepted.
职务/职称
深圳国际工业与应用数学中心 研究科学家
教育背景
北京大学 博士
中山大学 学士
研究领域
科学计算与数值分析；有限元；区域分解法；预条件
学术领域
数学与应用数学
个人网站
http://www.Shihua-gong.org
电子邮件
gongshihua@cuhk.edu.cn
个人简介
龚世华教授研究方向包括混合有限元方法,线性与非线性预处理技术，高频散射问题的快速求解器。在针对弹性问题的数值方法，和频域波问题的区域分解法方面做了大量理论研究工作，对散射问题中最为常用的RAS-imp预条件做出开拓性的收敛性分析，研究工作发表在Numerische Mathematik、Mathematics of Computation、IMA Journal of Numerical Analysis、SIAM Journal on Scientific Computing等期刊。此外，他对微流控芯片中和心血管中的流固耦合现象，带斑块的颈动脉，可伸缩动脉支架，腹主动脉瘤等生物医学和工程问题，实现了一系列的快速高精度数值仿真。
学术著作
1. S. Gong, I. G. Graham & E. A. Spence. Convergence of Restricted Additive Schwarz with impedance transmission conditions for discretised Helmholtz problems. Math. Comp.. 92:175-215 (2022).
2. S. Gong, M. J. Gander, I. G. Graham, D. Lafontaine & E. A. Spence. Convergence of parallel overlapping domain decomposition methods for the Helmholtz equation. Numer. Math.. 151:259-306 (2022).
3. S. Gong, I. G. Graham & E. A. Spence, Domain decomposition preconditioners for high-order discretizations of the heterogeneous Helmholtz equation. IMA J. Numer. Anal.. 41(3): 2139-2185 (2021).
4. S. Gong & X.-C. Cai. A nonlinear elimination preconditioned inexact Newton method for heterogeneous hyperelasticity. SIAM J. Sci. Comp.. 41(5): S390-S408 (2019).
5. S. Gong, S. Wu & J. Xu. New hybridized mixed methods for linear elasticity and optimal multilevel solvers. Numer. Math.. 141: 569-604 (2019).
6. S. Wu, S. Gong, & J. Xu. Interior penalty mixed finite element methods of any order in any dimension for linear elasticity with strongly symmetric stress tensor. Math. Models Methods Appl. Sci.. 27(14):2711- 2743 (2017).
职务/职称
深圳市大数据研究院信息系统大数据实验室开发工程师
研究方向
4G/5G通信技术
教育背景
佳木斯大学—通信工程（学士）
电子邮箱
lizhe2020@sribd.cn
个人介绍
李哲，信息系统大数据实验室，工程师,专注于通信行业10余年，熟悉4G/5G通信设备及系统架构，对公专网通信、工程网络优化、系统集成解决方案等有深入的理解，拥有PMP国际项目管理认证，曾经在加拿大、德国、阿联酋、乌兹、摩洛哥、印尼等多个国家主导实施过多个融合通信项目，并落地应用。
职务/职称
深圳市大数据研究院信息系统大数据实验室开发工程师
研究方向
4G/5G通信技术
教育背景
佳木斯大学—通信工程（学士）
电子邮箱
lizhe2020@sribd.cn
个人介绍
李哲，信息系统大数据实验室，工程师,专注于通信行业10余年，熟悉4G/5G通信设备及系统架构，对公专网通信、工程网络优化、系统集成解决方案等有深入的理解，拥有PMP国际项目管理认证，曾经在加拿大、德国、阿联酋、乌兹、摩洛哥、印尼等多个国家主导实施过多个融合通信项目，并落地应用。
职务/职称
深圳市大数据研究院智慧城市/交通/物流大数据实验室研究科学家
香港中文大学（深圳）经管学院副院长、教授
研究方向
运营管理，供应链管理
电子邮箱
tongshilu@cuhk.edu.cn
教育背景
香港科技大学运营管理博士
复旦大学理学硕士
复旦大学理学学士
个人介绍
佟世璐博士现为香港中文大学（深圳）经管学院副院长、教授。佟世璐在复旦大学获得理学士及理学硕士学位，在香港科技大学获得博士学位。他的研究主攻方向是运营管理，曾任澳大利亚新南威尔士大学助理教授，香港科技大学访问教授，香港中文大学客座教授。主要研究方向为物流与供应链管理，生产管理，契约理论，市场学和运营管理交叉管理，竞争和合作博弈等。研究成果多次发表于经管领域顶级期刊《Management Science》、《Manufacturing and Service Operations Management》、 《Production and Operations Management》等。长期受邀担任经管领域顶级期刊《Management Science》、《Manufacturing and Service Operations Management》等期刊审稿人，香港研究自助局RGC科研项目评委，顶级会议论文竞赛评委。多次参与组织大型国际会议，并受邀做主旨报告。
代表性论文
Ha, A., and S. Tong. Contracting and Information Sharing under Supply Chains Competition. Management Science, Vol. 54, No. 4, 2008.
Ha, A., S. Tong and H. Zhang. Sharing Imperfect Demand Information in Competing Supply Chains with Production Diseconomies, Management Science. Vol. 57, No. 3, 2011.
Li, T., S. Tong and H. Zhang. Transparency of Information Acquisition in a Supply Chain. Manufacturing and Service Operations Management, Vol. 16, No. 3, 2014.
Shang, W., A. Ha, and S. Tong. Information Sharing in a Supply Chain with a Common Retailer. Management Science, Vol. 62, No. 1, 2016.
Shum, S., S. Tong and T. Xiao. On the Impact of Uncertain Cost Reduction when Selling to Strategic Customers. Management Science, Vol. 63, No. 3, 843-860, 2017.
Ha, A. Y. J. Tian and S. Tong. Information sharing in competing supply chains with production cost reduction. Manufacturing and Service Operations Management, Vol. 19, No. 2, 246-262, 2017.
Zhang, J. L. Qi and S. Tong. Dynamic Contract under Quick Response in a Supply Chain with Information Asymmetry. Forthcoming at Production and Operations Management.
Ha, A. S. Tong and Y. Wang. Channel Structures of Online Retail Platforms. Forthcoming at Manufacturing and Service Operations Management.
