黄立目前在清华大学攻读博士学位，此前他分别在英国剑桥大学、新加坡国立大学获得硕士学位，并在英国布里斯托大学获得一等荣誉学士学位。尽管他有较为多元的求学和工作经历，但始终专注于工程技术——特别是与数据科学相关的理论和应用研究，并探索如何将相关技术应用到生物医疗等数据密集的领域。职业目标是期望通过开展交叉学科研究，做出越来越多的具有学术价值且能转化为生产力的成果。
研究项目
针对朔黄铁路运输的数据科学理论和应用研究
阿里巴巴菜鸟驿站智能布局设计
华为智慧城市管道网络关键技术分析研究
针对分布式医疗电子病历的联邦学习算法研究
气味数据可视化
基于机器学习的生物网络关联预测算法研究
L Huang, AL Shea, H Qian, A Masurkar, H Deng, D Liu. Patient clustering improves efficiency of federated machine learning to predict mortality and hospital stay time using distributed electronic medical records. Journal of biomedical informatics 99, 10329
L Huang, Y Yin, Z Fu, S Zhang, H Deng, D Liu LoAdaBoost: Loss-based AdaBoost federated machine learning with reduced computational complexity on IID and non-IID intensive care data.. Plos one 15 (4), e0230706
黄立,张静怡,吴昊,路奇.计算机辅助设计与图形学学报:1-17[2020-07-16]
li-huang19@mails.tsinghua.edu.cn