Yi Ding
更新-260416 | 发布-260416
基本信息
- 高校：德克萨斯大学达拉斯分校（The University of Texas at Dallas）（美国）
- 院系：Erik Jonsson School of Engineering and Computer Science Computer Science
- 职称：助理教授
- 性别：男
- 研究领域：网络物理系统/移动计算 机器学习
- 博士毕业院校：明尼苏达大学
- 本科毕业院校：浙江大学
个人研究情况
Yi Ding 现任美国德克萨斯大学达拉斯分校（UT Dallas）计算机科学系助理教授，2023 年开始在 UT Dallas 任教，官方资料将他的研究标签概括为 Machine Learning、Cyber-Physical Systems、Mobile Computing。在加入 UT Dallas 之前，他曾在 麻省理工学院（MIT）Media Lab 和 IDSS 从事博士后研究，合作导师是 Alex “Sandy” Pentland；博士毕业于 明尼苏达大学（University of Minnesota）计算机科学专业，导师是 Tian He；本科和硕士都毕业于 浙江大学控制科学与工程专业。
他的研究主要处在 移动计算、无线感知、多模态感知与机器学习 的交叉地带。按照他主页上的自我介绍，他关注的是构建 perceptive mobile AI systems，也就是让移动智能系统能够感知物理环境、理解人的行为，从而支持更加智能、上下文感知的应用。具体来看，他近年来的工作集中在几条比较鲜明的主线：一是移动端和现实场景中的感知与定位，例如室内定位、行为感知、道路与环境感知；二是面向物流、配送和城市运行系统的智能建模，例如即时配送中的路径预测、订单调度、停车违规预测、行为驱动的空间坐标挖掘；三是机器学习与移动系统结合，包括强化学习、时间序列压缩、以及近两年开始延伸到 LLM 在人类活动识别和移动设备中的应用。他的论文主要发表在 NSDI、SIGCOMM、MobiCom、UbiComp、KDD、VLDB、WWW 等该领域顶级会议，并获得过 IEEE RTSS Outstanding Paper Award0]())
Yi Ding 更像是一位典型的 “Mobile AI / Ubiquitous Computing / Sensing + ML” 方向青年学者。他不是传统纯 NLP 或纯计算机视觉路线，而是更强调 现实世界数据、移动设备、无线信号、人与环境交互、智能感知系统落地。
学术影响力
- 谷歌学术引用：627
- H指数：18
整体评价
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