主要研究方向
.深度学习

研究领域
.概率推断
.生成模型
.时间序列分析

代表作
.Uncertainty Quantification for Traffic Forecasting: A Unified Approach, ICDE, 2023, Weizhu Qian, et al.
.Towards A Unified Understanding of Uncertainty Quantification in Traffic Flow Forecasting, TKDE, 2023, Weizhu Qian, et al.
.Uncertainty-Aware Temporal Graph Convolutional Network for Traffic Forecasting.,IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems(CCF B),2024,Weizhu Qian, et al.
.Supervised and Semi-supervised Deep Probabilistic Models for Indoor Positioning Problems,Neurocomputing(CCF C),2021,Weizhu Qian, et al.,435, 228-238

个人简介

骞微著，男，讲师，硕士生导师，太阳成集团tyc234cc主页青年优秀学者。2021年博士毕业于法国勃艮第-弗朗什孔泰大学。2021年至2023年在丹麦奥尔堡大学担任博士后研究员。主要研究方向为深度学习，数据挖掘，概率推断，时间序列分析等。曾在ICDE，TKDE等国际高水平会议期刊以第一作者发表CCF A类文章2篇，B类文章1篇,C类文章3篇。最近几年多次担任Neurips, ICLR, AAAI, TKDE, ICDE, CIKM等人工智能和数据挖掘顶级国际会议的审稿人。