李Xianqi
个人概述
我的主要研究兴趣是优化领域, 机/深度学习, 数据分析. 我的研究主要集中在利用计算优化技术和机器/深度学习方法，为成像信息学和数据分析中出现的具有挑战性的问题设计具有理论性能保证的模型和算法.
我于2021年加入亚洲博彩平台数学科学系，成为终身助理教授. 在此之前, 我是放射科的博士后研究员, 麻省总医院, 从2018年到2021年. 我获得了博士学位.D. 美国佛罗里达大学数学系应用数学学士学位. 陈云梅，2018年5月. 我的论文题目是“快速一阶优化方法及其在反问题中的应用”. 今年5月，我还获得了佛罗里达大学电子与计算机工程系的硕士学位, 2015年，专攻机器/深度学习.
我正在寻找对上述任何主题的合作感兴趣的积极性高的学生. 如果你感兴趣，请随时给我发电子邮件x[姓]@. 适合.edu. 在一起，我们可以开始一个有益的和愉快的研究之旅!.
教育背景
Ph.D.，佛罗里达大学应用数学，盖恩斯维尔，佛罗里达州，2018
M.S.、电气 & 计算机工程，佛罗里达大学，盖恩斯维尔，佛罗里达州，2015
M.S., 数学与统计科学学院, 德克萨斯大学里奥格兰德河谷分校, 爱丁堡, TX, 2009
B.S.(1)辽宁大学计算数学学院，辽宁沈阳，2007
专业经验
2021.08 -至今:助理教授, 数学与系统工程系, 亚洲博彩平台
2018.07 - 2021.2008年:哈佛医学院放射学系博士后研究员
2016.01 - 2018.2006:佛罗里达大学信息学研究所研究生研究员
当前的课程
2024年秋天,
- m 5225 -线性优化:模型和方法
- m 5051 - 应用离散数学
以前的教学
2024年夏天,: MTH2401 -概率论及统计学
2024年春天,: ORP 5003 -数据科学中的运筹学实践; MTH5335 -非线性优化; MTH2401 -概率论及统计学
2023年秋天,: m 5411 -数理统计一级; m 5225 -线性优化:模型和方法
2023年夏天,: m 5051 -应用离散数学
2023年春天,: Orp 5003 - 数据科学中的运筹学实践 m 5051 -应用离散数学
2022年秋天,: m 3107 ——优化; m 5051 -应用离散数学
2022年春天,: m 5335 -非线性优化:模型和方法
2021年秋天,: m 5225 -线性优化:模型和方法
选定的出版物
(^*:Corresponding Author; ^**: Co-first Author)
1. Y Shokrollahi, 年代Yarmohammadtoosky, MM Nikahd, P董, 李X *, 顾L *, “生成式人工智能在医疗保健领域的全面回顾”, 在审查, 2024
2. TH范教授, X李, KD阮, SeUNet-trans:一种简单而有效的医学图像分割UNet-transformer模型, 在检查中, 2024
3. Y Shokrollahi, P董, C周, 李X *, 顾L *, “基于深度学习的动脉壁应力和应变图预测，以改善心血管风险评估”, 应用科学, 12/2023
4. X. 啊,李. C. Andronesi等人., 脑代谢和突变异柠檬酸脱氢酶胶质瘤的深度学习超分辨率磁共振成像, Neuro-oncology进步, 05/2022
5. X. 啊,李. C. Andronesi等人., 异柠檬酸脱氢酶1突变人类胶质瘤中d-2-羟基戊二酸和肿瘤代谢的超分辨率全脑3D磁共振成像, 放射学,03/2020
6. 年代苏* *, 李X * *, G Michailidis, 高维向量自回归的低秩和结构化建模, IEEE信号处理学报, 01/2019
7. 陈毅，李翔^*，欧阳，E Pasiliao，“基于回溯的加速Bregman算子分裂”， 逆问题与成像， 12/2017
8. Z. 乔,X. 李，“具有非光滑孤子的可积方程”， 理论与数学物理, 05/2011
识别 & 奖
1. 协同研究:通过低复杂度算法实现状态空间动态系统的数据驱动, 司 数学科学(DMS) 的 国家科学基金会 (奖励编号2410676), 美国, 2024年8月- 2027年7月(合作PI: Sirani Perera(首席PI)), Kshitij Khare，奖号2410677, FIT的Aaron Welters和Xianqi Li, 奖项编号2410678)
研究
- 生成式人工智能模型
- 加速一阶优化方法
- 向量自回归模型
- 医学图像分析