李响，副教授、特聘研究员，博导，英国工程技术学会会士（IET Fellow），主要研究方向为工业人工智能、装备智能运维、机器视觉、神经形态计算、预测性维护、工业大数据等，主持国家重点研发计划项目课题、国家自然科学基金等项目，参与制定国家标准3项，研究成果在智能制造、轨道交通等领域获得工程应用，担任期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、Expert Systems with Applications副主编，发表高水平学术论文60余篇，包括ESI高被引论文21篇，ESI热点论文7篇，谷歌学术引用8000次以上，H指数41，出版英文学术专著1部，入选科睿唯安全球高被引科学家、斯坦福大学与Elsevier联合发布的全球前2%顶尖科学家终身榜单、陕西省高层次人才引进计划。

•  空天飞行器  •  机器视觉  •  事件相机  •  神经形态计算  •  半导体制造  •  船舶智能化   •   SMT   •  高铁 .....

欢迎机械、计算机、自动化、力学等相关专业优秀同学保送、报考课题组硕士、博士，欢迎积极上进的本科生参与课题组研究工作，感兴趣的同学可邮件联系李响老师lixiang@xjtu.edu.cn，在课题组我们将共同研究：

本科生教学：                                                                                                  

• 《大数据技术》64学时-未来技术学院
• 《大数据技术》56学时-智能制造专业
• 《大数据技术》32学时-机械工程专业留学生

研究生教学：                                                                                                  

• 《Fault Diagnosis for Machinery》42学时（留学生）

1. Xiang Li, Shupeng Yu, Yaguo Lei, Naipeng Li, Bin Yang*, "Intelligent Machinery Fault Diagnosis With Event-Based Camera", IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2023. [动态机器视觉]
2. Xiang Li*, Wei Zhang, and Qian Ding, “Cross-Domain Fault Diagnosis of Rolling Element Bearings Using Deep Generative Neural Networks”, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2019, 66:7, 5525-5534. [大数据智能诊断]
3. Xiang Li*, Qian Ding, and Jian-Qiao Sun, “Remaining useful life estimation in prognostics using deep convolution neural networks”, Reliability Engineering & System Safety, 2018, 172, 1-11. [寿命预测] [单篇引用1000+]
4. 李响, 付春霖, 雷亚国, 李乃鹏*, 杨彬. 保证数据隐私的装备协同智能故障诊断联邦迁移学习方法. 机械工程学报, 2023, 59(6): 1-9. [联邦学习]