课题名称：基于深度学习的行人与汽车交互性行为轨迹跟踪及预测
随着神经网络的研究发展和图像计算利器GPU的普及，深度学习和计算机视觉迎来了工业普及和应用的热潮。近几年，自动驾驶技术受到了学术界和工业界的空前关注，研究人员运用机器学习和计算机视觉技术设计和研发了大量感知，预测和决策系统，推动了相关问题的解决。
自动驾驶作为近年来人工智能领域的重大应用之一，受到了学术界和工业界的广泛研究和关注。高效和准确的环境理解以及对周围动态障碍物未来行为和轨迹的跟踪和预测对智能系统（如自动驾驶汽车，移动机器人等）高质量的决策和规划起着极其重要的作用。
本课题将研究如何通过机器学习和计算机视觉的相关知识构建智能体的感知和预测系统，并对现有的相关方法和算法进行详尽的分析与改进。
现于加州大学伯克利分校机器人专业攻读博士学位，并担任助理研究员
同时兼任本田硅谷研究院计算机视觉与行为预测研究实习
研究方向主要为计算机视觉、机器学习等相关算法及应用
曾在多个顶尖国际会议与期刊中发表论文，担任IEEE多个期刊与会议审稿人
AI＋X数据驱动型科研是指使用人工智能（AI）算法，收集、处理、分析具体学科（X）的海量数据，并基于此进行预测，从而获得科学发现的研究方法。与传统的、基于实验或逻辑推理的研究方式相比，AI＋X数据驱动型科研可以借助AI算法强大的运算能力，高效地进行大数据分析，具有投入产出比高、适用范围广的优点。AI＋X数据驱动型科研已被广泛地应用于各个领域，利用AI算法研究基因数据，从而进行早期的癌症筛查便是其中一例。基因组与癌症病患的数据千千万万，使用传统的科研方式对其进行分析，工程量大、过程繁琐，在客观上难以实现。但借助AI算法这一便捷的工具，生命科学家便能够以海量的患者的遗传信息为基础，建立数据库，与过往的研究成果进行对照，快速、准确地在两者中发现规律、建立联系，从而使癌症诊断的“标准化”成为可能。
整个科研教学流程中，每一位学员都将有学术督导协助保障研究阶段性作业和论文的进度，确保取得研究成果。
有方学者项目保证为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此，论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生，不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊，而且有机会参与全球顶级的学术会议。
有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中，招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度，而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来，有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名，这使得第一作者身份的含金量更为突出
学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事，其中包括：被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、谷歌科学奖和达特茅斯大学举办的ISEC论文比赛。
有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题，连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向，保证学生研究内容的差异性。
有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人，来自于美国顶尖学府的科研团队，保证了推荐信的可信度；而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处，从而大大提高了推荐信的价值。
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