史秀鹏 副教授
邮箱：sxp@shu.edu.cn
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导师介绍：
从事半导体人工智能与自主智能系统相关研究，主要包括AutoML、GNN/NLP/CV、运筹优化等算法及其在芯片智能制造、视觉检测量测、良率预测优化、因果推理等领域应用。在相关领域发表SCI论文30余篇，其中ESI高被引论文2篇，主持和参与了新加坡政府及海外企业的多个研究项目，包括NRF-CRP、MOE AcRF Tier 2、LTIF等。2021年入选上海海外高层次人才引进计划。
招收微电子、人工智能、计算机科学与技术、数理统计等相关专业背景的硕士、博士研究生及博士后。
研究方向：
半导体人工智能，包括半导体虚拟工艺、半导体智能制造、半导体故障检测和溯源等
教育背景：
2016年01月-2018年12月，新加坡南洋理工大学，博士
2010年09月-2012年07月，北京交通大学，硕士
2006年09月-2010年07月，北京交通大学，学士
工作经历：
2022年09月至今，公司，副教授
2021年03月-2022年09月，支付宝（中国）网络技术有限公司，算法专家
2020年07月-2021年04月，新加坡科技研究局（A*STAR），科学家（Scientist I）
2019年01月-2020年07月，新加坡南洋理工大学，博士后研究员（Research Fellow）
2014年10月-2015年12月，南洋理工大学，副研究员（Research Associate）
2012年07月-2014年10月，中国铁路物资集团，业务经理
科研成果及获奖情况：
在相关领域发表SCI论文及专著30余篇，其中ESI高被引论文2篇
入选上海市领军人才（海外）项目—青年优秀，2021
入选GlobalTech Alliance全球研究员计划（Global Fellows Program），2018
北京市优秀毕业生，2010
全国大员工数学建模竞赛（CUMCM）一等奖，2008
近五年代表性论文：
Shi, X., Wong, Y. D., Chai, C., Li, M. Z. F., Chen, T., & Zeng, Z. (2022). Automatic clustering for unsupervised risk diagnosis of vehicle driving for smart road. IEEE Transaction on Intelligent Transportation Systems, 3166838.
Shi X., Wong Y.D., Chai C. & Li M.Z.F. (2020). An automated machine learning (AutoML) method of risk prediction for decision-making of autonomous vehicles. IEEE Transaction on Intelligent Transportation Systems, 3002419.
Shi X., Wong Y.D., Li M.Z.F., Chandrasekar P. & Chai C. (2019). A feature learning approach based on XGBoost for driving assessment and risk prediction. Accident Analysis & Prevention. 129, 170-179.
Shi X., Wong Y.D., Li M.Z.F. & Chai C. (2018). Key risk indicators for accident assessment conditioned on precrash vehicle trajectory. Accident Analysis & Prevention, 117, 346-356.
Zhang, Y., Shi, X.*, Zhang, S., & Abraham, A. (2022). A XGBoost-based lane change prediction on time series data using feature engineering for autopilot vehicles. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. (Corresponding author)
Chen T., Shi X., Wong Y. D. & Yu X. (2020). Predicting lane-changing risk level based on vehicles’ space-series features: a pre-emptive learning approach. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 116, 102646.
Chai C. & Shi X. (2021). Driving style recognition based on naturalistic driving: volatilities, decision-making, and safety performances. In: User Experience Design in the Era of Automated Driving. Springer. (Book chapter)
