代山
职务/职称
研究科学家
香港中文大学（深圳）数据科学学院 客座助理教授
研究方向
时间序列，点过程，机器学习
电子邮箱
shandai@sribd.cn
教育背景
香港中文大学 博士
中国科学技术大学 学士
主要成果/荣誉
深圳市海外高层次人才（C类）
香港中文大学统计系 Overseas Research Award
中国科学技术大学 优秀毕业生
个人介绍
代山博士目前是深圳市大数据研究院研究科学家（副研究员）、香港中文大学（深圳）数据科学学院客座助理教授。主要研究方向包括时间序列、点过程、统计机器学习和深度学习相关理论研究与实证应用。代山于中国科学技术大学获得统计学学士学位，于香港中文大学获得统计学博士学位，被认定为深圳市海外高层次人才（C类）。在统计学与机器学习知名期刊与会议上发表多篇学术论文，已授权多项发明专利。目前主持深圳市优秀科技创新人才培养基金项目（博士基础研究）。担任Journal of Time Series Analysis、NeurIPS等期刊及会议审稿人以及《深圳大学学报（理工版）》专题特邀编委。
近期论文（*表示通讯作者, #表示平行第一作者）：
Statistics Theory and Algorithms Development:
Large Deviation Algorithms for the Thresholding Bandit Problem. Submitted.
Gao, A#, Dai, S#, & Hu, Y. (2024). Mamba Hawkes Process. arXiv preprint arXiv:2407.05302.
Gao, A#, & Dai, S#. (2024). RoTHP: Rotary Position Embedding-based Transformer Hawkes Process. arXiv preprint arXiv: 2405.06985.
Dai, S. & Chan, N.H.* (2023). Testing of Constant Parameters for Semi-Parametric Functional Coefficient Models with Integrated Covariates. J. Time Ser. Anal., 44: 474-486.
Zhang, M., He, Y., Liu, G., & Dai, S.*(2023). Input Uncertainty Quantification Via Simulation Bootstrapping. Proceedings of the 2023 Winter Simulation Conference (WSC) . IEEE.
Statistics Methods and Machine Learning Applications:
Fire Prediction and Risk Identification with Interpretable Machine Learning. Submitted.
Zhang, X., Xu, H., Yu, Q., Zeng, S., Dai, S., Yang, H., & Wu, S.* (2024). License recommendation for open source projects in the power industry. Information and Software Technology, 167, 107391.
