个人简介

石睿，讲师，硕导，2022年于日本东京大学取得博士学位，同年加入北京工业大学信息科学技术学院。

主要从事复杂系统归因可解释性研究，主持国家自然科学基金青年项目、北京市自然科学基金青年项目等多项研究课题，在相关领域发表学术论文二十余篇，论文开源项目受到OpenCV AI Kit官方收录，受邀担任东京大学客座研究员等国际学术兼职。

围绕自动驾驶、人工智能方向，指导多名学生承担大创等科研课题，获得国家级、省部级科技竞赛奖项，形成高水平SCI、EI论文以及发明专利，成功升学至国内外知名高校或入职行业内顶尖企业。

研究方向

复杂系统可解释性、可解释自动驾驶、归因计算模型

欢迎拥有扎实数理和编程基础，并对相关研究领域抱有学术热情的同学报考。

主要成果

[1] R.Shi, T.Li, Y.Yamaguchi, L.Zhang. Understanding decision-making of autonomous driving via semantic attribution. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2024, DOI: 10.1109/TITS.2024.3483810.

[2] R.Shi, T.Li, L.Zhang, Y.Yamaguchi. Visualization comparison of vision transformers and convolutional neural networks. IEEE Transactions on Multimedia, 2024, 26: 2327-2339.

[3] R.Shi, T.Li, Y.Yamaguchi, L.Zhang. Exploring decision shifts in autonomous driving with attribution-guided visualization. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2024, DOI: 10.1109/TITS.2024.3513400.

[4] T. Li, R. Shi, Z. Li, T. Kanai, Q. Zhu. Efficient deformation learning of varied garments with a structure-preserving multilevel framework. ACM SIGGRAPH Symposium on Interactive 3D Graphics and Games, 2024, Article No. 8.

[5] T. Li, R. Shi, Q. Zhu, T. Kanai. SwinGar: Spectrum-inspired neural dynamic deformation for free-swinging garments. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2024, 26: 2327-2339.