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如需开展科研合作、学生指导，或有意向报考，请联系 莫佰川老师。

邮箱： bmo[at]tsinghua.edu.cn

地址

MoS Lab 位于中国北京清华大学新土木馆315。

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MoS Lab 欢迎对优化理论和机器学习在交通系统中应用感兴趣的同学与合作者加入。完整招生信息请见 2027 级招生。

研究方向

• 交通系统韧性：在交通系统发生事故时，如何通过高效的优化与机器学习算法，调整运营、指导乘客，让系统快速恢复。
• AI for Transportation：应用于公共交通、共享出行、供应链物流等多个场景，包括基于强化学习的实时决策、时序预测大模型、交通管理 Agent 等。
• 出行行为与需求建模：政策分析与问卷调研、计量经济学模型应用、基于现代机器学习与优化理论改良传统计量经济学模型等。
• 可持续城市系统：通勤碳排放、公共健康风险、住房流动性与城市信息物理社会系统韧性。

报考准备

请准备：

• 简历（CV / Resume）。
• 成绩单。
• 论文列表（如有）。
• 一段简要说明：你的研究兴趣，以及与 MoS Lab 的契合点。

请将以上材料通过邮件发送给 莫佰川老师（bmo[at]tsinghua.edu.cn）。