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北京信息科技大学数据科学与情报分析团队，目前有正高级教师2人、副高级教师6人、博士学位教师7人，博士后1人，60%以上的老师具有海外交流/留学经历，在读研究生76人。

团队致力于情报理论与方法、文本处理、机器视觉处理、机器学习、开源情报、大数据分析等前沿交叉学科技术在政府、产业、企业、军工等领域情报分析决策中的产学研用。自团队成立以来，承担了多项国家自然科学基金、国家重点研发计划子课题、国防军工以及横向项目。

数据科学与情报分析团队主要研究方向如下：

1. 知识图谱。研究知识图谱领域知识本体构建、知识实例抽取、知识关系抽取、知识属性值抽取、知识融合等知识图谱核心关键技术，深度处理各类多源异构海量数据并构建专业领域知识图谱，为各类上层应用（例如智能问答、语义检索、规律挖掘等）提供底层知识图谱数据支撑。
2. 时序数据分析。采集并利用海量开源的轨迹数据，通过时序深度学习技术，理解多个目标之间的运动关系，预测感兴趣的目标轨迹，并对目标行为进行多角度的分析和预测。
3. 计算机视觉。针对空中拍摄图像，采用图像增强、图像配准等图像处理技术，对于所拍摄到的目标物体进行检测、识别、跟踪等操作，并在此基础上实现对于场景内容的髙语义理解。
4. 边缘计算。针对端边云协同快速发展趋势，探索面向性能优化的多级算力自适应协同机制，实现复杂计算任务所需算力实时动态调配，使端、边、云节点可以进行数据和资源的分布式统一调度。

联系方式： Linmiao@bistu.edu.cn; houshoulu@bistu.edu.cn; tongq85@bistu.edu.cn; liuxh@bistu.edu.cn;