◎研究方向 智慧城市、智能交通系统、深度学习、大语言模型
◎教育经历 2017.09-2022.06 中国科学院自动化研究所 控制理论与控制工程 2013.09-2017.06 中国石油大学（华东）自动化
◎工作经历 2022.07-2024.09 商汤科技
◎学术兼职 IEEE TNNLS、IEEE TITS、IEEE ITSM、IEEE TCSS等期刊审稿人 中国自动化学会（综合智能交通专委会）会员
◎主讲课程 无
◎指导研究生及博士后 无
◎承担项目 无
◎获奖情况 无
◎荣誉称号 无
◎著作 无
◎论文 [1] Li Z, Xiong G, Lv Y, et al. An Urban Trajectory Data-Driven Approach for COVID-19 Simulation[J]. IEEE Transactions on Computational Social Systems, 2024. [2] Li Z, Xiong G, Wei Z, et al. Trip purposes mining from mobile signaling data[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2021, 23(8): 13190-13202. [3] Li Z, Xiong G, Wei Z, et al. A semisupervised end-to-end framework for transportation mode detection by using gps-enabled sensing devices[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2021, 9(10): 7842-7852. [4] Li Z, Xiong G, Tian Y, et al. A multi-stream feature fusion approach for traffic prediction[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2020, 23(2): 1456-1466. [5] Li B, Li Z, Chen J, et al. MAST-GNN: A multimodal adaptive spatio-temporal graph neural network for airspace complexity prediction[J]. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2024, 160: 104521.
◎专利 [1] 熊刚, 李志帅, 吕宜生, 陈圆圆, 赵红霞, 朱凤华, 沈震, 王飞跃. 基于混合深 度学习的短时交通流量预测方法、系统、装置，专利号:ZL201910842242.8, 2020.
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