李修全     男

职        务:研究员

职        称:研究员

学        历:博士研究生

籍        贯:山东

研究方向:技术预测与评价

电        话:010-58884520

邮        箱:lixq@casted.org.cn

个人资料

       李修全,研究员,毕业于清华大学计算机系,工学博士。目前主要研究领域包括:大数据与人工智能技术预测与评价、产业技术路线图,政策研究等。 担任科技部新一代人工智能发展研究中心副主任,IEEE计算智能学会新兴科技委员会委员。主持或联合主持《中国人工智能2.0规划编制》、《我国智能经济与智能社会发展的重大战略问题研究》、《推动人工智能与实体经济深度融合的战略路径研究》等课题10余项,发表学术论文和研究报告40余篇,参与出版学术专著10余部。参与《国家关键技术选择研究》、《产业技术路线图及其在国家重点研发计划重点专项实施中的应用研究》等课题30余项。     

代表性成果:   

李修全,韩秋明. 当前我国芯片技术与产业发展需要防止三大误区,发展三大重点[R],战略研究参考,20018年专刊37期.

李修全. 近期学界对于强人工智能的辩论及其启示[R]. 战略研究参考,2018年第40期(总第328期).

李修全. 人工智能对就业的影响要从正反两方面分析[R]. 战略研究参考,2018年第17期(总第305期).

Li Xiuquan, Jiang Hongling. Artificial Intelligence Technology and Engineering Applications[J]. Applied Computational Electromagnetics Society Journal, Vol. 32, No.5, May 2017, pp. 381-388.(SCI/EI)   

Wang Qilin, Song Dandan, Li Xiuquan, Incorporating Entity Correlation Knowledge into Topic Modeling, 2017 IEEE International Conference on Big Knowledge (ICBK), pp. 254-258, 2017.(EI)   

李修全. 人工智能应用中的安全、隐私和伦理挑战及应对思考[J]. 科技导报, 2017, 35(15): P11-12.   

李修全. 新一轮人工智能发展的特征及展望[J]. 高科技与产业化,2017(6):P18-19.  

Li Xiuquan, Zhang Tao. An Exploration on Artificial Intelligence Application: From Security, Privacy and Ethic Perspective[J], 2017 IEEE International Conference on Cloud Computing and Big Data Analysis (ICCCBDA 2017), ChengDu, China, 2017.4.(EI)   

Li Xiuquan, Brigitte Röder, Zhang Jianwei. An Event-Related Complexity Method for EEG Data Analysis[J]. 2017 IEEE 2nd International Conference on Big Data Analysis (ICBDA 2017), Beijing, China, pp. 903-908. 2017.3. (EI)

李修全. 人工智能正迎来新一轮创新发展期[J]. 高科技与产业化,2017(3):P36-39.   

李修全,蒋鸿玲. 美日欧政府发展人工智能的新举措及对我国的启示[J]. 全球科技经济瞭望,2016, 31(10), P73-76.   

李修全. 当前大数据技术应用的阶段性特征及我国的应对思考[J]. 全球科技经济瞭望,2015, 30(10):P1-4.   

李修全,宋卫国,李微微. 美国关于大数据技术应用的隐私保护问题评估及其启示[J],全球科技经济瞭望,2015, 30(2): P63-66.   

李修全. 人工智能2.0:内涵、特征及我国的战略应对[R]. 战略研究参考,2016年第86期(总第186期) .  

李修全,王革,许晔.美日欧政府迎接人工智能未来的新举措及我国的应对思考[R].战略研究参考,2016年第83期(总第183期) .  

李修全,李强. 关于实施国家大数据人才计划的思考与建议[R]. 战略研究参考,2016年第79期(总第179期)  . 

李修全,王革. 人工智能发展进入新阶段及对我国对策建议[R]. 战略研究参考,2016年第72期(总第172期).   

李修全,王革. 从专利转移看我国当前技术创新区域特征[R]. 战略研究参考,2016年第10期(总第110期) .  

李修全. 关于智能电动汽车发展的调研报告[R]. 研究报告,2016.3.   

邓志东, 李修全, 郑宽浩. 一种基于SSVEP的仿人机器人异步脑机接口控制系统[J]. 机器人,2010,33(2), pp.129-135. (EI)   

Li Xiuquan, Deng Chigang, Yin Zhifeng. An analysis on the Influential Factors of Haze Pollution in China[R]. 2014 2nd International Conference on Energy and Sustainability (ICES2014), Zhengzhou, China. 2014.9   

Li Xiuquan, Deng Zhidong. Research on the fractal feature extraction based SSVEP idle-state detection[J]. International Journal of Computer and Communication Engineering. 2012,vol. 1, no. 4, pp. 331-336.   

Zhang Zimu, Li Xiuquan, Deng Zhidong. A CWT-based SSVEP Classification Method for Brain-Computer Interface System[J]. International Conference on Intelligent Control and Information Processing, 2010.(EI)   

Li Xiuquan, Deng Zhidong, Luo Jing. Trading strategy design in financial investment through a turning points prediction scheme[J]. Expert Systems with Applications. 2009, 36(4):7818-7826.(SCI/EI)   

Li Xiuquan, Deng Zhidong, Zhang Jianwei. Function of EEG temporal complexity analysis in neural activities measurement[J], The 6th International Symposium on Neural Networks, Lecture Notes in Computer Science, 5551, 2009, pp:209-218.(EI)   

Li Xiuquan, Deng Zhidong. Prediction of turning points for chaotic time series using ensemble ANN model [J], The 7th World congress on Intelligent Control and Automation, 2008, pp.3459-3464.( EI)   

Li Xiuquan, Deng Zhidong. A chaotic detection method for steady-state visual evoked potentials[J], the 13th International Conference on Biomedical Engineering, 2008, pp.390-394.   

Li Xiuquan, Deng Zhidong. A machine learning approach to predict turning points for chaotic financial time series[J], the 19th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence, 2007, pp.331-335.( EI)