曹　磊

曹磊，博士，讲师，研究生导师。2016年直博毕业于同济大学，取得计算机软件与理论专业博士学位，2013年于德国图宾根大学进行研究访问。先后参与国家自然科学基金中外交流合作项目、面上基金项目、青年基金项目近10余项，发表SCI论文近20余篇，获得授权发明专利1项。研究方向为人工智能，大数据，脑机接口，医学影像信号分析，数据挖掘，自然语言处理等。曾于百度上海研发中心工作近2年，参与百度移动云事业部用户画像、智能推荐、贷款逾期风控等项目。联系方式：lcao@shmtu.edu.cn。

• 2005-2009 同济大学 电子与信息工程学院信息安全专业              学士学位

• 2009-2016 同济大学 电子与信息工程学院计算机软件与理论        博士学位

• 2013          德国图宾根大学 医学心理学及行为神经生物学研究所  访问学者

科研项目

国家自然科学基金青年科学基金，61806122，大数据环境下基于进化多任务机制的多目标优化算法研究，2019.01-2021.12

国家自然科学基金青年科学基金，61701297，面向船舶监控的目标基高效视频编码关键技术，2018.01-2020.12

国家自然科学基金国际（地区）合作交流项目，61550110252，Simultaneous EEG and fNIRS based brain computer interface (BCI) for communication in Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) patient ，2016.01-2017.12

国家自然科学基金面上项目，61173116，基于动作链及镜像神经系统的人类动作行为理解的认知计算研究，2012.01-2015.12

国家自然科学基金青年科学基金，61105122，多模式融合的脑机接口的机理与方法研究，2012.01-2014.12

上海市科委重点攻关项目“驾驶员警觉度及安全的智能监测系统及相关技术研究”：主要负责系统设计、算法设计与实现、软件开发和实现以及基于统计分析及分类识别的脑电数据分析。

德国基金委员会项目“基于CLIS病人的脑机接口系统研究”：主要负责基于脑电及近红外光谱融合信号的脑机接口软件设计及开发以及基于统计算法、分类聚类等模式识别方法的数据分析。

工作经历

百度上海研发中心，AI研发工程师，生活服务场景的大数据分析与挖掘：主要负责用户行为信息挖掘（包括常驻点特征及其属性、作息时间、兴趣爱好、app使用特点）算法设计与实现、结果分析与评估。

Cao, L., Fan, C., Wang, H., and Zhang, T.: A Novel Combination Model of CNN and LSTM for Upper Limb Evaluation Using Kinect-based System, IEEE ACCESS, 2019

Cao, L., Lie, T., Hou, L., Wang, Z., Li, J., and Wang, H.: A Novel Real-Time Multi-Phase BCI Speller Based on Sliding Control Paradigm of SSVEP, IEEE ACCESS, 2018

Wang Z., Cao, L.; Zhang Z., Short time Fourier transformation and deep neural networks for motor imagery brain computer interface recognition , Concurrency and Computation-Practice & Experience, 2018.1.11, 30(23)

Cao, L., Xia, B. et al., A Synchronous Motor Imagery Based Neural Physiological Paradigm for Brain Computer Interface Speller , Frontiers in Human Neuroscience, 2017.05.29, 11: 0~274

Xia B., Cao, L., et al., A binary motor imagery tasks based brain-computer interface for two-dimensional movement control, JOURNAL OF NEURAL ENGINEERING , 2017.12, 14(6)

Xia B., Cao, L., et al., A binary motor imagery tasks based brain-computer interface for two-dimensional movement control, JOURNAL OF NEURAL ENGINEERING , 2017.12, 14(6)

Cao, L., Li, J., Ji, H., and Jiang, C.: A hybrid brain computer interface system based on the neurophysiological protocol and brain-actuated switch for wheelchair control, J NEUROSCI METH, 2014, 229, pp. 33-43

Cao, L., Zhengyu, J., Li, J., Jian, R., and Jiang, C.: Sequence Detection Analysis Based on Canonical Correlation for Steady-state Visual Evoked Potential Brain Computer Interfaces, J NEUROSCI METH, 2015

Cao, L., Li, J., Xu, Y., Zhu, H., and Jiang, C.: A Hybrid Vigilance Monitoring Study for Mental Fatigue and Its Neural Activities, COGN COMPUT, 2015, pp. 1-9

Li, J., Ji, H., Cao, L., Zang, D., Gu, R., Xia, B., and Wu, Q.: Evaluation and application of a hybrid brain computer interface for real wheelchair parallel control with multi-degree of freedom, INT J NEURAL SYST, 2014, 24, (04), pp. 1450014

Xia, B., Maysam, O., Veser, S., Cao, L., Li, J., Jia, J., Xie, H., and Birbaumer, N.: A combination strategy based brain–computer interface for two-dimensional movement control, J NEURAL ENG, 2015, 12, (4), pp. 46021

Ji, H., Li, J., Lu, R., Gu, R., Cao, L., and Gong, X.: EEG Classification for Hybrid Brain-Computer Interface Using a Tensor Based Multiclass Multimodal Analysis Scheme, Computational Intelligence and Neuroscience, 2015, 501, pp. 506742

Li, J., Ji, H., Cao, L., Gu, R., Xia, B., and Huang, Y.: Wheelchair Control Based on Multimodal Brain-Computer Interfaces, International journal of neural system, pp. 434-441