随着传感网、计算机网络、可靠通信等技术的发展，为适应苏州市信息技术研究与研发，经苏州市科技局领导审批同意，2009年起由中国科学技术大学苏州研究院牵头设立“苏州市通信软件新技术重点实验室”，主要承担可靠通信技术、无线传感网、信息化新软件的研究与研发工作。2016年以来，新一代信息技术不断进步与发展，可获得的城市数据呈现指数级增长，新兴物联网、人工智能、数据挖掘技术被广泛研究，大数据时代已经来临，而苏州数字经济发展指数现已位列全国地级市首位，这使得基于时空数据和人工智能的技术能够赋能城市治理、推动城市高质量运行。

研究方向：（1）城市时空计算以人为中心，推动城市传感、人类出行与经济活动的信息交互耦合，挖掘人-社会-自然交互影响，形成“数据挖掘-模型预测-智能治理”的城市治理闭环，以自适应时空关联融合与挖掘技术实现城市治理现代化、科学化、精细化，保障城市可持续发展。（2）材料构效关系挖掘与逆向合成聚焦使用图神经网络、蒙特卡洛搜索、化学结构编码等交叉学科技术重点突破有机物分子性质预测、有机分子合成与逆向合成等科学问题，为材料机器科学家提供智力支撑。（3）工业制造智能管控从大科学仪器谱图分析、半导体材料制造、航空航天领域装备装配等卡脖子技术的现实场景出发，通过工业时空数据融合与预测实现异常检测、预测，进而实现制造过程质量补偿与管控，最终形成智能化生产制造的闭环过程。我们基于时空数据挖掘技术从城市计算-工业生产-智能制造三个方面以立体形式为数据驱动的算法理论和科技进步贡献智力。

科研平台负责人为2019年安徽省青年科学基金获得者汪炀副教授，近三年来主持和参与中科院青年科学家基础研究团队、国家自然科学基金、安徽省自然科学基金杰青项目等省部级以上纵向课题6项，在研课题经费约500万元。实验室现有高级职称4人以上，10名博士研究生，且博士研究生方向同为数据智能、时空数据挖掘、城市计算。

硬件条件方面，实验室建有包括16块Tesla v100 16GB高性能计算GPU节点和11个HP Power Edge计算刀片的计算集群。实验室与中科大微尺度实验室、苏州市姑苏实验室、之江实验室等省市级科研机构和单位保持密切合作关系，与科大讯飞、京东物流、奇瑞汽车、苏州锦富技术股份有限公司、苏州闻道网络等国内知名科技、软件企业建立合作关系、签订联合培养协议。

主要研究人员：

代表性论文： 

[1]    Pengkun Wang, Chuancai Ge, Zhengyang Zhou, Xu Wang, Yuantao Li, Yang Wang*, Joint Gated Co-attention Based Multi-modal Networks for Subregion House Price Prediction, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, (TKDE), 2021. (CCF A类)

[2]    Yudong Zhang, Binwu Wang, Ziyang Shan, Zhengyang Zhou, Yang Wang*, CMT-Net: A Mutual Transition Aware Framework for Taxicab Pick-ups and Drop-offs Co-Prediction (WSDM), 2022, Accepted. (CCF B类)

[3]    Zhengyang Zhou, Yang Wang*, Xike Xie, Lei Qiao, Yuantao Li, STUaNet: Understanding Uncertainty in Spatiotemporal Collective Human Mobility, 30th The Web Conference, (WWW), 2021. (CCF A类)

[4]    Zhengyang Zhou, Yang Wang*, Xike Xie, Lianliang Chen, Chaochao Zhu, Foresee Urban Sparse Traffic Accidents: A Spatiotemporal Multi-Granularity Perspective, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, (TKDE), 2021. (CCF A类)

[5]    Kangjia Shao, Yang Wang*, Zhengyang Zhou, Xike Xie, Guang Wang, TrajForesee: How limited detailed trajectories enhance large-scale sparse information to predict vehicle trajectories? IEEE 37th International Conference on Data Engineering, (ICDE), 2021. (CCF A类)

[6]    Yang Wang*, Zhengyang Zhou, Kai Liu, Xike Xie, Wenhua Li, Large-Scale Intelligent Taxicab Scheduling: A Distributed and Future-Aware Approach, IEEE Transactions on Vehicular Technology, (TVT), 2020. (JCR一区)

[7]    Yudong Zhang, Binwu Wang, Ziyang Shan, Zhengyang Zhou*, Yang Wang*, CMT-Net: A Mutual Transition Aware Framework for Taxicab Pick-ups and Drop-offs Co-Prediction, The Fifteenth International Conference on Web Search and Data Mining, (WSDM), 2022.

[8]    Wen Zhang, Yang Wang*, Xike Xie, Chuancai Ge, Hengchang Liu, Real-time Travel Time Estimation with Sparse Reliable Surveillance Information, Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies, (Ubicomp), 2020. (CCF A类)

[9]    Xiaoyang Xie, Zhihan Fang, Yang Wang*, Fan Zhang, Desheng Zhang, RISC: Resource-Constrained Urban Sensing Task Scheduling Based on Commercial Fleets, Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies, (Ubicomp), 2020. (CCF A类)

[10] Zhengyang Zhou, Yang Wang*, Xike Xie, Lianliang Chen, Hengchang Liu, RiskOracle: A Minute-level CityWide Traffic Accident Forecasting Framework, the Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence, (AAAI), 2020. (CCF A类)

[11] Chuancai Ge, Yang Wang*, Xike Xie, Hengchang Liu, Zhengyang Zhou, An Integrated Model for Urban Subregion House Price Forecasting: A Multi-source Data Perspective, IEEE International Conference on Data Mining, (ICDM), 2019. (CCF B类)

[12] Yang Wang*, Yiwei Xiao, Xike Xie, Ruoyu Chen, Hengchang Liu, Real-time Traffic Pattern Analysis and Inference with Sparse Video Surveillance Information, International Joint Conference on Artificial Intelligence, (IJCAI), 2018. (CCF A类)

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