职称

讲师

电子邮件

yuehua_liu@shu.edu.cn

办公室

计409室

研究方向

结合人工智能、大数据分析、深度学习以及大模型等新一代信息技术，赋能工业物联网异常检测/故障诊断、智慧医疗等

个人简介

刘月华，主持国家自然科学青年基金，上海市“科技创新行动计划”启明星项目，获批上海市“浦江人才”。师从澳大利亚Dillon Tharam教授（IEEE Life Fellow，引用量超2万次），2021年博士毕业于澳大利亚La Trobe大学。同年，加入飞利浦研究院担任研究科学家。2023年，加入779cn太阳集团。主要研究领域涵盖人工智能、大数据分析、工业物联网以及大模型等新一代信息技术，为智慧工业、智慧医疗等行业提供创新的技术解决方案。已在NPJ Digital Medicine (Nature子刊)、IEEE TII、IEEE IOTJ、IEEE JBHI、AAAI等国际顶尖期刊、会议发表学术论文10余篇。其单篇论文最高被引用超过200次，有5篇论文的引用次数超过百次。近五年，以第一作者或通讯作者身份发表了7篇高影响力论文，总影响因子达到71.6，谷歌学术主页：https://scholar.google.com/citations?user=tnUmqKgAAAAJ&hl=en&oi=ao

曾获澳大利亚免学费奖学金和生活费奖学金（当年度全院唯一），作为技术骨干参与研发的智能监测项目在澳大利亚BigInsights Data & AI 创新奖中获得了2018 年物联网行业最佳开发应用奖（Best Industry Application of IoT）。博士论文于2021年被提名并成功获得了Nancy Millis 奖章（专业第一），受邀作为代表在全校毕业典礼进行发言。

教育背景

2017-2021, Latrobe大学, 计算机科学与信息技术专业, 博士

主要工作经历

2023-至今, 779cn太阳集团，助理教授

2021-2023, 飞利浦亚洲研究院，研究科学家岗位

科研项目

2026-2028，国家自然科学青年基金项目，负责人

2025-2027, 上海市“科技创新行动计划”启明星项目，负责人

2025-2026，上海市白玉兰人才计划“浦江项目”，负责人

代表性论文或专著

完整论文见谷歌学术：https://scholar.google.com/citations?user=tnUmqKgAAAAJ&hl=en&oi=ao

·Yuehua Liu, Wenjin Yu, Tharam Dillon. 2024，Regulatory responses and approval status of artificial intelligence medical devices with a focus on China. NPJ Digital Medicine (Nature 子刊，第一作者)

·Yuehua Liu; Wenjin Yu; Tharam Dillon; Wenny Rahayu; Ming Li; Empowering IoT predictive maintenance solutions with AI: A distributed system for manufacturing plant-wide monitoring, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2021, 18(2): 1345-1354（第一作者，IF: 11.7）

·Yuehua Liu; Wenjin Yu; Wenny Rahayu; Tharam Dillon; An Evaluative Study on IoT ecosystem for SmartPredictive Maintenance (IoT-SPM) in Manufacturing: Multi-view Requirements and Data Quality, IEEE Internet of Things Journal, 2023, 10(13): 11160-11184（第一作者，IF: 8.2）

·Yuehua Liu; Tharam Dillon; Wenjin Yu; Wenny Rahayu; Fahed Mostafa; Noise removal in the presence of significant anomalies for industrial IoT sensor data in manufacturing, IEEE Internet of Things Journal, 2020, 7(8): 7084-7096（第一作者，IF: 8.2）

·Yuehua Liu; Tharam Dillon; Wenjin Yu; Wenny Rahayu; Fahed Mostafa; Missing value imputation for industrial IoT sensor data with large gaps, IEEE Internet of Things Journal, 2020, 7(8): 6855-6867（第一作者，IF: 8.2）

·Wenjin Yu; Yuehua Liu*; Tharam Dillon; Wenny Rahayu; Edge computing-assisted IoT framework with an autoencoder for fault detection in manufacturing predictive maintenance, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2022, 19(4): 5701-5710（通讯作者，IF: 11.7）

·Wenjin Yu, Yuehua Liu*, Tharam Dillon, Wenny Rahayu, Fahed Mostafa. An Integrated Framework for Health State Monitoring in a Smart Factory Employing IoT and Big Data Techniques. IEEE Internet of Things Journal，2021，9(3):2443-54 (通讯作者，IF: 8.2)

·Yuehua Liu, Feilong Cao, Jianwei Zhao, J Chu. Segmentation of white blood cells image using adaptive location and iteration. IEEE journal of biomedical and health informatics, 2017, 21 (6), 1644-1655. (第一作者)

·Wenjin Yu, Tharam Dillon, Fahed Mostafa, Wenny Rahayu, and Yuehua Liu. A global manufacturing big data ecosystem for fault detection in predictive maintenance. IEEE Transactions on Industrial Informatics，2019，16(1):183-92 (IF: 11.7)

·Keke Wang, Yuehua Liu, Hongxin Chen, Wenjin Yu, Jiayin Zhou, and Xiaoying Wang. Fully automating LI-RADS on MRI with deep learning-guided lesion segmentation, feature characterization, and score inference. Frontiers in Oncology, 2023, 13, p.1153241.（共同一作）

·Feilong Cao, Yuehua Liu, Dianhui Wang. Efficient saliency detection using convolutional neural networks with feature selection. Information Sciences, 2019, 456, 34-49.

·Bingxin Zhou, Xinliang Liu, Yuehua Liu, Yunying Huang, Pietro Lio, and Yu Guang Wang, 2022, December. Well-conditioned spectral transforms for dynamic graph representation. In Learning on Graphs Conference (pp. 12-1). PMLR.

·Wenjin Yu, Tharam Dillon, Fahed Mostafa, Wenny Rahayu, and Yuehua Liu, 2019, May. Implementation of industrial cyber physical system: Challenges and solutions. In 2019 IEEE International Conference on Industrial Cyber Physical Systems (ICPS) (pp. 173-178).

荣誉奖励

·2017年获澳大利亚政府奖学金

·2018年澳洲工厂项目获物联网最佳工业应用奖

·2021年获La Trobe Nancy Millis 奖章