Bin Yang

Bin Yang
Urodzić się
Xian, Chiny
Narodowość chiński
Zawód Profesor
Pracodawca Uniwersytet w Aalborgu

Bin Yang jest profesorem informatyki na wydziale informatyki Uniwersytetu w Aalborgu . Jego zainteresowania badawcze obejmują zarządzanie danymi i uczenie maszynowe .

Edukacja i kariera

Bin Yang uzyskał tytuł licencjata i magistra na Politechnice Północno-Zachodniej w Chinach odpowiednio w 2004 i 2007 r. oraz doktorat. z Fudan University w Chinach w 2010 roku. W latach 2010-2011 pracował na wydziale Baz Danych i Systemów Informatycznych w Max-Planck-Institut für Informatik w Niemczech . W latach 2011-2014 był zatrudniony na wydziale informatyki Uniwersytetu w Aarhus . Od 2014 roku jest zatrudniony na Uniwersytecie w Aalborgu.

Obecnie pracuje nad wieloma różnymi projektami:

  • Analiza szeregów czasowych i zarządzanie danymi czasoprzestrzennymi, finansowane przez Huawei, 2020–2022.
  • Light-AI for Cognitive Power Electronics, finansowany z programu Villum Synergy, 2020 - 2022.
  • Advance: A Data-Intensive Paradigm for Dynamic, Uncertain Networks, finansowany przez niezależny fundusz badawczy z Danii, 2019–2023.
  • Algorithmic Foundations for Data-Intensive Routing, finansowany przez Duńską Agencję ds. Nauki i Szkolnictwa Wyższego, 2019–2021.
  • Astra: Analityka szeregów czasowych w sieciach przestrzennych, finansowana przez Niezależny Fundusz Badawczy z Danii, 2018 - 2021.
  • Distinguished Scholar, finansowany przez Wydział Techniczny Informatyki i Projektowania Uniwersytetu w Aalborgu, 2018 - 2021.

Nagrody

Bin Yang otrzymał szereg nagród w całej swojej karierze:

  • Lider badań Sapere Aude, Niezależny Fundusz Badawczy Dania, 2018 r.
  • Wybitny naukowiec, Wydział Techniczny Informatyki i Projektowania, Uniwersytet w Aalborgu, 2018.
  • Wybitny wykładowca Early Career, 20th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM), 2019.
  • Distinguished Program Committee Member, 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2019
  • Nagroda za najlepszą pracę na IEEE 14th International Conference on Mobile Data Management (MDM2013), Mediolan, Włochy
  • Nagroda za najlepsze demo na IEEE 14th International Conference on Mobile Data Management (MDM2013), Mediolan, Włochy
  • Najlepsza praca 2015 w dziedzinie komputerów wszechobecnych i wbudowanych, Szanghajska Akademia Komputerowa

Wybrane publikacje

  • Sean Bin Yang, Chenjuan Guo, Jilin Hu, Jian Tang i Bin Yang . Nauka reprezentacji ścieżki bez nadzoru z próbkowaniem negatywnym programu nauczania. IJCAI 2021.
  • Razvan-Gabriel Cirstea, Tung Kieu, Chenjuan Guo, Bin Yang i Sinno Jialin Pan. EnhanceNet: wtyczki sieci neuronowych do ulepszania prognozowania skorelowanych szeregów czasowych. ICDE 2021.
  • Sean Bin Yang, Chenjuan Guo i Bin Yang . Kontekstowy ranking ścieżek w sieciach drogowych. TKDE 2021.
  • Simon Aagaard Pedersen, Bin Yang i Christian S. Jensen. Routing stochastyczny w dowolnym momencie z uczeniem hybrydowym. PVLDB 13(9): 1555-1567 (2020).
  • Tung Kieu, Bin Yang , Chenjuan Guo i Christian S. Jensen. Wykrywanie wartości odstających dla szeregów czasowych z rekurencyjnymi zespołami autoenkodera. IJCAI 2019, 2725–2732.
  • Jilin Hu, Chenjuan Guo, Bin Yang i Christian S. Jensen. Stochastyczne uzupełnianie wag dla sieci drogowych przy użyciu grafowych sieci splotowych. ICDE 2019, 1274–1285.
  • Chenjuan Guo, Bin Yang , Jilin Hu i Christian S. Jensen. Nauka wyznaczania tras z rzadkimi zestawami trajektorii. ICDE 2018, 1073–1084.
  • Bin Yang , Jian Dai, Chenjuan Guo, Christian S. Jensen i Jilin Hu. PACE: paradygmat PAth-CEntric do znajdowania ścieżki stochastycznej. Dziennik VLDB 27(2): 153-178 (2018).
  • Jian Dai, Bin Yang , Chenjuan Guo i Zhiming Ding. Spersonalizowane rekomendacje tras przy użyciu dużych danych trajektorii. ICDE 2015, 543–554, Seul, Korea, kwiecień 2015 r.
  • Bin Yang , Manohar Kaul i Christian S. Jensen. Wykorzystanie niekompletnych informacji do pełnego opisu wagi sieci drogowych. TKDE 26(5):1267-1279.
  • Bin Yang , Chenjuan Guo i Christian S. Jensen. Wnioskowanie o kosztach podróży na podstawie rzadkich, skorelowanych czasowo i przestrzennie szeregów czasowych z wykorzystaniem modeli Markowa. PVLDB 6(9):769-780. VLDB 2013, Riva del Garda, Trydent, Włochy, sierpień 2013 r.

Linki zewnętrzne