史晓颖

指导学生获奖

[23] 2026年第十七届中国大学生服务外包创新创业大赛东部区域赛，企业命题类，三等奖

[22] 2025年第十六届中国大学生服务外包创新创业大赛全国赛，企业命题类，三等奖

[21] 2025年第十六届中国大学生服务外包创新创业大赛东部区域赛，企业命题类，二等奖

[20] 2025年中国大学生计算机设计大赛浙江省级赛，三等奖

[19]2024年第十五届中国大学生服务外包创新创业大赛全国赛，企业命题类，二等奖

[18]2024年第十五届中国大学生服务外包创新创业大赛全国赛，企业命题类，三等奖

[17]2024年第十五届中国大学生服务外包创新创业大赛东部区域赛，企业命题类，一等奖

[16]2024年第十五届中国大学生服务外包创新创业大赛东部区域赛，企业命题类，二等奖

[15]2023年第十四届中国大学生服务外包创新创业大赛，企业命题类，二等奖（2项）

[14]2023年（第16届）中国大学生计算机设计大赛，三等奖

[13]2023年第十四届中国大学生服务外包创新创业大赛东部区域赛，企业命题类，一等奖

[12]2023年第十四届中国大学生服务外包创新创业大赛东部区域赛，企业命题类，二等奖

[11]2023年第十四届中国大学生服务外包创新创业大赛东部区域赛，企业命题类，三等奖（3项）

[10]2022年第十三届中国大学生服务外包创新创业大赛东部区域赛，企业命题类，三等奖（2项）

[9]2021年第十二届中国大学生服务外包创新创业大赛，企业命题类，二等奖

[8]2021年第十二届中国大学生服务外包创新创业大赛东部区域赛，企业命题类，一等奖

[7]2021年杭州电子科技大学第九届大学生服务外包创新应用竞赛，二等奖

[6]2020年校级大学生创新创业训练计划项目

[5]2020年第六届校“互联网+”大学生创新创业大赛，三等奖

[4]2017年“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛，三等奖

[3]2017年浙江省第十五届“挑战杯”–大学生课外学术科技作品竞赛，一等奖

[2]2015年第三届校服务外包竞赛，三等奖

[1]2015年“万朋杯”第四届浙江省大学生服务外包创新应用大赛，二等奖 

• 采购交易数据综合分析算法研发与应用，2025-2026，主持

• 道路施工区域车辆误闯预警系统研发，2025-2026，主持

• 城市公交车辆停车场地优化问题研究，2022-2023，主持

• 国家自然科学基金青年基金项目，共享单车系统的动态调度和电子围栏规划方法研究，2020.1-2022.12，主持

• 浙江省自然科学基金探索项目，城市电动公交车充电调度和停车分配关键技术研究与应用，2023.1-2025.12，主持

• 高等学校国内访问学者教师专业发展项目，基于多源数据的城市居民出行行为分析与移动预测方法研究，2024.9-2025.7，主持

• 国家自然科学基金面上项目，中国城市微交通行为模式、影响机制与规划治理研究，2026.01-2029.12，参与

• 浙江省自然科学基金探索项目，基于多源数据和机器学习的共享微出行行为影响机制与情景规划研究，2024/01-2026/12，参与

• 浙江省自然科学基金探索项目，面向电力生产安全智能管理的多元空间数字孪生可视分析系统研发，2024/01-2026/12，参与

• 国家自然科学基金面上项目，面向在线教学认知增强的知识网络表征与可视化关键技术研究，2023/01-2026/12，参与

• 浙江省自然科学基金一般项目，积极情感驱动的正念教育智能反馈决策机制研究，2019/01-2021/12，参与

• 国家自然科学基金青年基金项目，多维视差特征的复杂场景车辆检测关键技术研究，2018/01-2020/12，参与

• 浙江省公益技术应用研究计划项目，面向智慧交通海量监控数据的复杂道路事件视觉理解关键技术研究，2016/01-2019/11，参与

• 国家自然科学基金青年基金项目，基于神经拟态模型的并发数据流无监督在线异常检测技术，2017/01-2019/12，参与

[23] Shi X, Li G, He B, et al. MGSTN: A Multi-Granularity Spatio-Temporal Network for Citywide Traffic Forecasting[J]. Applied Soft Computing, 2026: 115896. (SCI二区，TOP)

[22] Shi  X, Wang R, Tu L, et al. Analyzing interprovincial sectoral carbon  transfers in China: evidence from 30 provinces and 29 sectors[J].  Environment, Development and Sustainability, 2026: 1-29. (SCI)

[21] Shi  X, Wang R, Wu C, et al. Exploring traveler roles based on potential  group travelers extracted from metro smart card data[J]. Applied  Geography, 2026, 187: 103872. (SSCI二区，TOP)

[20] Shi X,  He J, Zhang Y. Analyzing the micro-mobility patterns of shared  dockless  bike and e-bike systems through multi-scale complex  networks[J].  Transportation, 2026: 53, 1761-1792. (SCI, SSCI)

[19] Shi X, Liang Z, Gong X, et al. Relationship between POI configurations and environmental benefits of dockless bike-sharing system: A case study of Shenzhen[J]. Cities, 2025, 158: 105681. (SSCI一区，TOP)

[18]  Shi X, Zhang L, He J, et al. BusAllocVis: towards optimizing bus-to-depot allocation for carbon emission reduction [J]. Journal of Visualization, 2025, 28: 587-603. (SCI)

[17] Shi X Y, Zhao J J, He J M, et al. Exploring year-to-year spatiotemporal changes in cycling patterns for bike-sharing system in the pre-, during and post-pandemic periods[J]. Sustainable Cities and Society, 2023, 98: 104814. (SCI一区，TOP)

[16] Shi X Y, Liang Z Y, Seng D W*. Electric Fences for Dockless Bike-Sharing Systems: An Electric Fence-Planning Framework for a Dockless Bike-Sharing System Based on a Land Parcel Subdivision and Regional Coverage Maximization [J]. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 2023, 15(2):58-69. (SCI二区)

[15] Shi X Y, Zhang J M, Liang Z Y, et al. MADDPGViz: a visual analytics approach to understand multi-agent deep reinforcement learning[J]. Journal of Visualization, 2023, 26:1189-1205. (SCI)

[14] Shi X Y, Lv F S, Seng D W*, et al. Visualizing and Understanding Graph Convolutional Network[J]. Multimedia Tools and Applications, 2021,80(6): 8355–8375. (SCI)

[13] Seng D W, Lv F S, Liang Z Y, Shi X Y*, et al. Forecasting traffic flows in irregular regions with multi-graph convolutional network and gated recurrent unit[J]. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 2021, 22(9): 1179-1193.(SCI)

[12] Seng D W, Zhang J M, Shi X Y*. Visual Analysis of Deep Q-network[J]. KSII Transactions on Internet & Information Systems, 2021, 15(3): 853-873. (SCI)

[11] Shi X Y, Lv F S, Seng D W*, et al. Exploring the evolutionary patterns of urban activity areas based on origin-destination data[J]. IEEE Access, 2019,7: 20416-20431.(SCI)

[10] Shi X Y, Lv F S, Seng D W*, et al. Visual exploration of mobility dynamics based on multi-source mobility datasets and POI information[J]. Journal of Visualization, 2019, 22(6): 1209-1223. (SCI)

[9] Shi X Y*, Wang Y, Lv F S, et al. Finding communities in bicycle sharing system[J]. Journal of Visualization, 2019, 22(6): 1177-1192. (SCI)

[8] Shi X Y*, Wang Y, Lv F S, et al. Multi-scale and Interactive Visual Analysis of Public Bicycle System[J]. KSII Transactions on Internet & Information Systems, 2019, 13(6):3037-3054.(SCI)

[7] Shi X Y*, Yu Z H, Chen J, et al. The visual analysis of flow pattern for public bicycle system[J]. Journal of Visual Languages & Computing, 2018,45:51-60.(SCI)

[6] Shi X Y*, Yu Z H, Fang Q M, et al. A Visual Analysis Approach for Inferring Personal Job and Housing Locations Based on Public Bicycle Data[J]. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2017, 6(7): 205. (SCI)

[5] Tang H, Fei S X, Shi X Y*. Revealing Travel Patterns from Dockless Bike-sharing Data Based on Tensor Decomposition[C]. Proceedings of the 12th International Symposium on Visual Information Communication and Interaction. ACM, 2019: 2.

[4] 史晓颖, 汤颖, 范菁. 支持多风格的图像艺术化快速处理算法[J]. 计算机辅助设计与图形学学报,2015,27(10):1918-1928.（EI，一级期刊）

[3] Jing Fan, Xiaoying Shi, Zhan Zhou, Ying Tang. An optimized texture-by-numbers synthesis method and its visual applications[J]. Science China Information Sciences, 2013, 56(5): 1-14. (SCI)

[2] Ying Tang, Xiaoying Shi, Tingzhe Xiao, Jing Fan. An improved image analogy method based on adaptive CUDA-accelerated neighborhood matching framework[J]. The Visual Computer, 2012, 28(6-8): 743-753. (SCI)

[1] Jing Fan, Xiaoying Shi, Zhan Zhou, Ying Tang. A fast texture-by-numbers synthesis method based on texture optimization[C].Proceedings of the 5th International Symposium on Visual Information Communication and Interaction. ACM, 2012: 1-10.

发明专利

[14]史晓颖，李国毅，何博闻，徐海涛，涂利明，刘庚。一种考虑多时空粒度的城市区域交通流量预测方法。申请号：202411182775.5，申请日：2024.8.27
[13]史晓颖，涂利明，张烈，等. Bus parking allocation methodand apparatus considering operational preferences. 美国发明专利，授权号：US 12,494,123 B2，授权日：2025.12.9
[12]史晓颖，张烈，唐诺文，等。一种基于车辆管理的公交动态调度方法及系统。专利号：ZL202511173461.3，授权日：2025.11.25

[11]史晓颖，等。基于地块细分和区域最大覆盖的共享单车电子围栏规划方法。专利号：ZL202111086544.0，授权日：2024.11.29

[10]史晓颖，等。一种用于理解图卷积神经网络的可视分析方法。专利号：ZL201910973555.7，授权日：2022.8.5

[9]史晓颖，等。面向MADDPG多智能体强化学习模型的可视分析方法。专利号：ZL202110504970.5，授权日：2022.7.8

[8]史晓颖，等。基于多图卷积和GRU的不规则区域流量预测方法。专利号：ZL201911148344.6，授权日：2022.4.1

[7]史晓颖，等。基于OD数据感知城市动态结构演化规律的可视分析方法。专利号：ZL201811205749.4，授权日：2020.10.23

[6]史晓颖，等。一种比较公共自行车站点社区划分的可视分析方法。专利号：ZL201810092381.9，授权日：2020.06.09

[5]史晓颖，等。一种可视化分析城市公共自行车系统借还模式的方法。专利号：ZL201610629981.5，授权日：2019.11.05

[4]范菁，史晓颖， 董天阳，汤颖。一种基于语义的图像颜色传输方法。专利号：ZL201410472612.0，授权日：2017.09.26
[3]范菁，史晓颖，董天阳，汤颖。支持多样图的快速艺术风格学习方法。专利号：ZL201410408573.8，授权日：2017.02.22
[2]范菁，史晓颖，汤颖，董天阳。一种基于纹理优化的非同质图像合成方法。专利号：ZL201210309392.0，授权日：2015.04.22
[1]范菁，史晓颖，汤颖，董天阳。一种基于CUDA的快速图像类比合成方法。专利号：ZL201210040962.0，授权日：2014.08.06

[5]杭州电子科技大学毕业设计（论文）优秀指导教师，2024

[4]浙江省专业学位研究生优秀实践成果(指导老师)，2023

[3]杭州电子科技大学教学成果奖，二等奖，2022

[2]计算机学院优秀共产党员，2021，2022

[1]计算机学院“学科竞赛优秀指导老师”，2017