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人员构成

张通达

研究助理教授

研究方向:
基于数据挖掘和机器学习的行为识别与理解、基于人工智能的系统建模与优化
E-mail:
zhangtd@mail.sustc.edu.cn
张通达
斯坦福大学电子工程系的博士,2011年获得清华大学自动化学士学位,同时荣获清华大学优秀毕业生,并于2013年及2016年分别获得了斯坦福大学电子工程硕士学位和博士学位。在斯坦福大学期间曾参与了斯坦福大学PBL Lab(斯坦福问题、项目、产品、工艺、人 学习实验室),AIR lab(斯坦福智能环境研究实验室),CDR CARS(斯坦福设计研究中心) ,CHIME lab(斯坦福人类和媒体交互实验室)等多个实验室或者研究中心的研究,例如基于智能家居传感器拓扑模型以及运动热点的人类行为捕捉、基于脑电波的国际会议效率以及专注度的评价模型、全球首个机动车自动驾驶仿真轨道设计与搭建等多个项目,并以主要合伙人的身份创立多家公司。未来的研究方向研究方向主要为基于数据挖掘、机器学习的行为识别与理解在智能环境、金融、工业等方面的研究。
 
研究领域:
◆ 基于数据挖掘和机器学习的行为识别与理解
◆ 基于人工智能的系统建模与优化
◆ 基于大数据的制造系统关系性能分析与决策
 
工作经历:
 
◆ 11/2018,南方科技大学机械与能源工程系,科研助理教授
 
◆ 12/2017 创始人 矩阵未来(北京)科技有限公司
公司由中信集团百万人民币投资并由中信双创孵化,公司主要方向聚焦于大数据分析、整合和量化决策生成技术的研发,并将该技术应用于能源和中小企业征信等不同垂直传统行业的现有场景
 

◆ 09/2014--04/2016   研究助理, PBL Lab (Problem/Project/Product/Process/People Based Learning Lab), 斯坦福大学
使用Neurosky收集的真实国际会议的参与者的脑电波数据构建了心理工作负荷的混合高斯模型(mental workload gaussian mixture model);并使用该模型完成了对国际会议参与者的群体心理行为的可视化研究与解读
 

◆ 06/2015--09/2015   软件工程师, 谷歌[X]实验室(Google[x]) 美国加州硅谷
参与了谷歌热全球网络计划(Project Loon)
 

◆ 02/2013--09/2015   研究助理, AIR实验室 (Ambient Intelligence Research Lab), 斯坦福大学(Stanford University)
主要研究方向为基于PIR传感器网络的人类行为轨迹以及行为热点建模分析,生活模式提取和解读,异常事件检测与预警
 

◆ 02/2014–06/2014   研究助理, CDR(The Center for Design Research), 斯坦福大学(Stanford University)
设计并参与自动驾驶汽车的驾驶员心理研究课题(Auto Driving Car Project), 基于EEG和眼球追踪数据对人在自动驾驶模拟器中的行为反应时间序列进行建模和解读。
 

◆ 06/2013--02/2014   研究助理, DPR Construction. 美国加州硅谷
基于RFID打卡数据的建筑工地多个项目方效率评估分析系统的研究和搭建,并使用该系统完成了对旧金山大学医院建筑项目的来自上百个承包商的建筑工人的效率跟踪和评估
 

◆ 06/2013--12/2013   研究助理, CHIME Lab(Communication between Humans and Interactive Media Lab), 斯坦福大学
参与并负责了“丰田自动驾驶司机行为研究(Toyota Automation Driving Study)”项目,设计并搭建了全球首个360度屏幕丰田自动驾驶行为研究原型和模拟轨道
 

◆ 02/2013–06/2013   研究助理, PBL Lab (Problem/Project/Product/Process/People Based Learning Lab), 斯坦福大学
通过使用FitBit、Neurosky和Kinect收集了跨国远程会议多个参与方的心率、脑电波和上半身行为时间同步数据;并使用收集的数据构建了参会者的参会效率、专注度和参与程度评估模型
 
学习经历:

◆ 2016年3月,美国斯坦福大学电子工程专业,博士。
◆ 2013年6月,美国斯坦福大学电子工程专业,硕士。
◆ 2011年6月,清华大学自动化专业, 学士。
 
获奖情况:

◆ 09/2011     斯坦福大学电子工程系研究生奖学金(Graduate Department
                     Fellowship in Electrical Engineering)
◆ 06/2011    本科毕业论文“液压式折弯机控制系统的设计和实现”被评为清华大
                     学优秀学术论文, 并入选清华大学学生优秀作品数据库OAPS

◆ 06/2011     获得清华大学自动化系优良毕业生
◆ 10/2010     获得清华大学科学学术三等奖学金
◆ 10/2010     获得国家奖学金
◆ 04/2010     获得清华大学第二十八届“挑战杯”二等奖
◆ 09/2009     获得清华大学综合优秀奖学金
◆ 09/2008     获得清华大学自动化系优秀一等奖学金
 
 
代表文章:

◆ [Journal Paper] Tongda, Zhang, R., Fruchter and M., Frank, “Are They Paying Attention? A Model-Based Method to Identify Individuals' Mental States”, Computer, IEEE, 2017(http://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7888422/)
 
◆ [Dissertation] Zhang, Tongda. Pattern Learning in Smart Homes and Offices Using Motion Sensor and Mind Wave Data: Unsupervised Approaches. Diss. Stanford University, 2016.(https://searchworks.stanford.edu/view/11616852)
 

◆ [Journal Paper] Tongda Zhang, W. Fu, J. Ye, and M. Fischer, “Learning movement patterns of the occupant in smart home environments: an unsupervised learning approach.”, Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing:1-14 2016 (http://link.springer.com/article/10.1007/s12652-016-0367-2)
 

◆ [Book Chapter] Mohamed E., Tongda Zhang, Wilfried Philips and Hamid Aghajan, A Data Fusion Approach for Identifying Lifestyle Patterns in Elderly Care, Active and assisted living: technologies and applications, ISBN:978-1-84919-987-2, IET 2016(http://www.theiet.org/resources/books/healthcare/acassliving.cfm)
 

◆ [Journal Paper] Sun Xiao, Tongda Zhang, Yueting Chai and Yi Liu, “Localized Ambient Solidity Separation (LASS) Algorithm Based Computer User Segmentation”, Computational Intelligence and Neuroscience,2015,Volume 2015 (2015), Article ID 829201 (http://dx.doi.org/10.1155/2015/829201)
 

◆ [Conference Paper] Johns, M., Miller, D.B., Sun, A.C., Baughman, S., Zhang, T., \& Ju, W. “The Driver has Control: Exploring Driving Performance with Varying Automation Capabilities”, Proc. Driving Assessment 15 June 22-25, 2015 Salt Lake City, UT(http://drivingassessment.uiowa.edu/sites/default/files/DA2015/papers/060.pdf)
 

◆ [Journal Paper] Tongda Zhang, Xiao Sun, Yueting Chai and Hamid Aghajan, “A look at task-switching and multi-tasking behaviors: From the perspective of the computer usage among a large number of people”, Computers in Human Behavior}, 2015, DOI: 10.1016/j.chb.2015.03.012 (http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0747563215001983)
 

◆ [Journal Paper] Tongda Zhang, K.B. Wong and Hamid Aghajan, “Concurrent activation events based trajectory propagation in smart environments ”, Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, Springer, 2014, DOI: 10.1007/s12652-014-0240-0 (http://link.springer.com/article/10.1007\%2Fs12652-014-0240-0)
 

◆ [Book Chapter] K.B. Wong, Tongda Zhang, and Hamid Aghajan, “Data Fusion with a Dense Sensor Network for Anomaly Detection in Smart Homes”, Human Behavior Understanding in Networked Sensing, Springer, ISBN:978-3-319-10806-3 (Print) 978-3-319-10807-0 (Online), 2014(http://link.springer.com/book/10.1007\%2F978-3-319-10807-0)
 

◆ [Journal Paper] Tongda Zhang, Xiao Sun, Yueting Chai and Hamid Aghajan, “Human Computer Interaction Activity Based User Identification ”, International Journal of Machine Learning and Computing,  Vol. 4, No. 4, August 2014. DOI: 10.7763/IJMLC.2014.V4.436 (http://www.ijmlc.org/papers/436-M0013.pdf)
 

◆ [Journal Paper] K.B. Wong, Tongda Zhang, and Hamid Aghajan, “Extracting Patterns of Behavior from a network of Binary Sensors”, Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, Springer}, 2014, DOI:10.1007/s12652-014-0246-7 (http://link.springer.com/article/10.1007/s12652-014-0246-7)
 

◆ [Book Chapter] K.B. Wong, Tongda Zhang, and Hamid Aghajan, “Inference of Wellness Indicators and Patterns of Behavior in Elderly Care Applications using Long-Term Sensor Network Observations”, Sensor Networks for Sustainable Development, CRC Press}, ISBN:9781466582064, 2014(http://www.crcpress.com/product/isbn/9781466582064)
 

◆ [Journal Paper] Tongda Zhang, Haomiao Jiang, Zhouxiao Bao, and Yingfeng Zhang, "Characterization and Edge Sign Prediction in Signed Networks," Journal of Industrial and Intelligent Information, Vol. 1, No. 1, pp. 19-24, March 2013. doi:  10.12720/jiii.1.1.19-24(http://www.jiii.org/uploadfile/2013/0510/20130510041925601.pdf)
 

◆ [Journal Paper] Zhang, Y., Xu, F., Zhang, Tongda. and Wu, C., "Application of electro-mechanical impedance sensing technique for online aging monitoring of rubber" Intelligent Automation & Soft Computing,18.8 (2012): 1101-1109(http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/10798587.2008.10643314)
 

◆ [Book Chapter] Zhang, Yuxiang, Liuyi Ma, Tongda Zhang, and Fuhou Xu, “Tracking of Human Arm Based on MEMS Sensors”, Computer and Computing Technologies in Agriculture IV, pp. 597-606. Springer Berlin Heidelberg, 2011 DOI:10.1007/978-3-642-18336-2-73 ISBN:9783642183355(http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-18336-2_73)
 

◆ [Conference Paper] Tongda Zhang, Liuyi Ma “Natural interaction technology based on the union of hand and writing-pen”, The 1st International Conference on Computer Technology and Application and Computer Education of the University and college (ICTAE 2010)2010