个人简介：
李丹，副教授，硕士生导师，2021年2月入选565net必赢客户端百人计划青年学术骨干，加入565net必赢客户端。2018年至2021年于新加坡国立大学担任研究员，从事博士后研究工作。2013年至2017年就读于新加坡南洋理工大学，受新加坡与加州大学伯克利分校联合项目资助，获得博士学位。2008年至2012年就读于电子科技大学，获得学士学位。主要从事信息物理融合系统，工业互联网，预测性维护，工业过程挖掘，时序数据挖掘等方面的研究。目前于IEEE TII、IEEE TASE、Energy Build. ICDE等国际著名期刊和会议上发表20余篇论文。
研究与招生：
包括但不限于统计学习方法（Statistical Learning Methods）, 数学建模（Mathematical Modeling），数据挖掘（Data Mining）, 异常检测与故障诊断（Anomaly Detection and Fault Diagnosis），序列预测/数据生成（Sequence prediction/generation），表征学习(Representation Learning)，迁移学习（Transfer Learning），数据质量控制与评估（Data Quality and Valuation），数据转化与隐私保护（Data Transformation and Privacy Protection）等研究方向。
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欢迎优秀的本科生加入我的团队！
邮箱：lidan263@mail.sysu.edu.cn
电话：0756-3661004
学术服务：
Mathematics | 学术期刊 | Guest Editor
IICSOC2023 | 学术会议 | Area Chair (Focus Area 2: Big Data Analytics for Services and as-a-Service)
ICSS2022 | 学术会议 | PC Co-chair
ACM member
IEEE member
Technical Reviewer: IEEE TII, IEEE TASE, Energy Build., Build. Environ., RELIAB ENG SYST SAFE, IEEE Commun. Lett., ACM SIGKDD, AAAI, IJCAI, PKDD, ICSOC等国际著名期刊和会议。
科研项目：
基于信息物理融合系统的多变量异常检测方法研究——广东省自然科学基金-面上项目 (主持人)
“Singapore-Berkeley Building Efficiency and Sustainability in the Tropics (SinBerBEST)”–新加坡政府与加州大学伯克利分校联合研究机构（参与人）
“AI Singapore 100 EXPERIMENTS R&D” —新加坡国家研究基金（NRF）项目（主要参与人）
“Cybersecurity R&D Consortium Grant (CRDCG)” —新加坡政府网络安全（NCR）项目（主要参与人）
主要作品：
【期刊文章】
- D. Li, Y. Zhou, G. Hu, and C. J. Spanos, “Handling Incomplete Sensor Measurements in Fault Detection and Diagnosis for Building HVAC Systems”, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. （中科院一区）
- D. Li, Y. Zhou, G. Hu, and C. J. Spanos, “Identifying Unseen Faults by Incorporating Expert Knowledge with Data”, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, （中科院一区）
- D. Li, Y. Zhou, G. Hu, and C. J. Spanos, “Optimal Sensor Configuration and Feature Selection for AHU Fault Detection and Diagnosis”, IEEE Transactions on Industrial Informatics. （中科院一区）
- D. Li, Y. Zhou, G. Hu, and C. J. Spanos, “Fault detection and diagnosis for building cooling system with a tree-structured learning method”, Energy and Buildings. （中科院二区, 能源与建筑领域顶刊）
- D. Li, G. Hu, and C. J. Spanos, “A data-driven strategy for detection and diagnosis of building chiller faults using linear discriminant analysis”, Energy and Buildings. （中科院二区, 能源与建筑领域顶刊）
- R. Jia, B. Jin, M. Jin, Y. Zhou, I. C. Konstantakopoulos, H. Zou, J. Kim, D. Li, W. Gu, R. Arghandeh, P. Nuzzo, S. Schiavon, A. L. Sangiovanni-Vincentelli, C. J. Spanos, “Design Automation for Smart Building Systems,” Proceedings of the IEEE. （中科院一区）
【会议文章】
- R. Hu, D. Li*, S. Ng, Z. Zheng, “CB-GAN: Generate Sensitive Data with a Convolutional Bidirectional Generative Adversarial Networks”, The 28th International Conference on Database Systems for Advanced Applications, 2023. （CCF-B）
- P. Qi, D. Li*, and S. Ng. "MAD-SGCN: Multivariate Anomaly Detection with Self-learning Graph Convolutional Networks." In 2022 IEEE 38th International Conference on Data Engineering (ICDE), pp. 1232-1244. IEEE, 2022. （CCF-A）
- D. Li, H. Liu, and S. Ng. "VC-GAN: Classifying Vessel Types by Maritime Trajectories using Generative Adversarial Networks." In 2020 IEEE 32nd International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), pp. 923-928. IEEE, 2020.
- D. Li, D. Chen, B. Jin, L. Shi, J. Goh, S. Ng, “MAD-GAN: Multivariate Anomaly Detection for Time Series Data with Generative Adversarial Networks”, The 28th International Conference on Artificial Neural Networks, 2019.
个人自述：
做学术十余年，归来仍是青椒，我没有值得一提的title和荣誉，但我十分热爱自己所从事的研究工作。
十余年前，我刚开始接触科研的时候，我的第一位导师告诉我“文章千古事，得失寸心知”。
学术的路看似热闹实则孤独，我是一个慢热的人，性格急躁的同学可能不太适合与我合作。
也许终有一天我们需要为了生存委屈求全，但我希望，至少在我们合作期间，你我都是为了理想与热爱而奋斗。
江湖之大，愿，师徒一心，同去同归！
