简介
课题组专注于地理空间信息科学与技术的前沿研究，融合量子计算、人工智能与三维建模等先进技术，致力于解决复杂空间问题。我们的研究团队由跨学科专家组成，涵盖计算机科学、地理信息系统、量子物理、遥感技术等多个领域。团队成员在国内外顶尖期刊发表多篇高水平论文，承担多项国家级、省部级科研项目，并与业界保持紧密合作关系。我们为学生提供开放创新的学术环境，鼓励探索未知领域，培养具有国际视野和创新能力的高素质人才。
周鑫鑫
研究方向
(1) 面向空间组合优化的量子计算
面向空间组合优化的量子计算研究主要内容涉及开发和实现量子算法，以解决航天领域中的复杂路由规划、资源分配和调度问题。这些算法利用量子叠加原理来同时探索多种可能的解决方案空间，而量子纠缠则使得信息处理能力得以强化。主要的科学问题包括如何设计有效的量子算法来模拟和优化空间任务，如何在量子硬件上有效实现和运行这些算法，并确保算法具有鲁棒性和容错性。其次，量子噪音和量子态的准确控制也是关键科学问题，因为它们对量子计算机执行精确运算的能力有直接影响。在地理高性能计算方面，将量子计算与经典高性能计算结合的混合系统的研究以及算法在当前量子设备上的可伸缩性也是重要研究内容。
(2) 地理人工智能算法
从遥感图像自动提取地表特征、利用卫星数据进行环境监测和预测、以及地理空间数据的时空模式挖掘等。关键科学问题涉及如何处理和分析大规模、高维度和动态的地理空间数据集；如何构建具有地理空间意识的深度学习模型，以便考虑空间关联性和地理约束；如何确保模型的泛化能力，并在不同区域和条件下保持准确性；及如何有效融合多源异构数据，如卫星图像、地面传感器数据和社交媒体数据等。此外，提高算法在真实世界应用中的可解释性和可靠性也是该领域面临的重大挑战。
(3) 面向城市地下空间管理的三维建模算法
面向城市地下空间管理的三维建模算法的主要研究内容包括开发高精度算法来创建三维地下空间模型，这些模型必须准确地反映地下设施布局、管线网络、地质结构以及与地面设施的相互关系。需要从多源数据（如地下探测雷达、地质勘探数据、建筑信息模型(BIM)和地理信息系统(GIS)数据）中提取信息来建立这些模型。关键的科学问题涉及如何有效整合和处理这些多源、异构数据以构建准确和连续的三维模型。此外，考虑到地下空间的复杂性，算法也必须能够处理复杂的地质环境和工程构筑物。还需要研究自动化地下特征识别与分类的方法，优化模型的细节和规模，以及如何实现地下空间三维模型的实时更新和维护。算法的计算效率、鲁棒性以及在不同城市语境下的适应性也是重要考虑因素。
组内成员
Buyer Personas
Female, 28, Los Angeles, Graphic Designer, $65K income
Values creative freedom, environmentally conscious, early tech adopter, active on Instagram and Pinterest, enjoys coffeeshop working sessions
Save Time
Simplify Life
Self-Improvement
Consideration
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招生信息
我们诚挚欢迎有志于地理空间信息科学与技术前沿研究的优秀学生加入我们的课题组。作为一个跨学科研究团队，我们特别重视学生的创新思维能力、团队协作精神以及解决复杂问题的潜力。我们提供全方位的学术支持与培养，包括参与国际国内学术交流、定期的组内学术研讨、以及与行业合作伙伴的实践机会。在这里，你将有机会接触到最前沿的科研项目，学习先进的研究方法，并在导师的指导下逐步成长为独立的研究者。我们的毕业生普遍在学术界、科技企业和政府部门获得了良好的发展。如果你对地理信息系统、量子计算、人工智能或三维建模等领域充满热情，并愿意投入时间和精力进行深入研究，我们期待你的加入。详细申请流程及要求请参考学校研究生院官方网站，或直接联系我们获取更多信息。