邱外山博士将于2023年11月加入香港大学城市规划和设计系担任助理教授一职，正在招收2024年的全奖博士研究生，有意者请联系 waishanq@hku.hk。
其研究兴趣包括：
1）市民对人居环境的感知及其影响
2）交通出行的公平性问题
3）人工智能在城市设计和规划的应用。
导师简介
邱外山是康奈尔大学区域科学博士 (Cornell, 2022)，麻省理工学院城市规划硕士 (MIT, 2017)，英国伦敦大学学院建筑设计硕士 (UCL, 2014) 和同济大学城市规划学士 (Tongji, 2013)。加入港大前，曾任麦肯锡上海办公室（McKinsey & Company, 2022-2023）咨询顾问 (Associate)，澳大利亚昆士兰大学 (the University of Queensland, 2021) 客座讲师，麻省理工学院先进都市中心 (MIT Center for Advanced Urbanism, 2017-2018) 的研究员 (Research Associate) 等。就读康奈尔和麻省理工学院期间，均获全额奖学金，并曾在麻省理工的可感知城市实验室 (MIT Senseable City Lab)、数字媒体实验室 (MIT Media Lab)、公民数据设计实验室 (MIT Civic Data Design Lab) 、李德义地产创业实验室 (MIT Samuel Tak Lee Real Estate Entrepreneurship Lab)、 以及哈佛大学肯尼迪学院政策研究中心 (Harvard Evidence for Policy Design) 等担任研究助理。已发表SCI论文20余篇，入选ESI高被引论文，并担任10余家SCI期刊的同行评审，包括 Cities, Habitat International, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Engineering Applications of Artificial Intelligence, Applied Economics Letters, Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, Urban Design International 等。
他参与的研究项目包括沙特女性的士出行分析、阿布扎比低碳城市设计、阿姆斯特丹Roboat无人船设计、洛杉矶雨洪公园设计、哥伦比亚经济适用房设计等。此外，他还参与策划了深港建筑和城市双年展 (2019)，麻省理工的”大数据、可视化和社会的交互展” （Big data, visualization, and society, 2016），麻省理工”住宅+”双年展 (Housing+, 2018)等展览；受邀在哈佛大学、哥伦比亚大学、中国城市规划设计研究院等开展大数据和智慧城市相关的讲座。他的研究发表在SCI顶级期刊，设计作品刊登在MIT News、谷德设计网等媒体。学术之外，其创业项目受到华尔街日报中文版报道，获2019福布斯中国“30U30”，并入选杭州江干区启明星创业人才“百人计划”等。
图1. 导师学术成果可访问Google Scholar
招生方向
1. 人居环境感知及其影响 (People and place, e.g., urban design measures, built environment perception, human behaviors, socioeconomic outcomes)
2. 交通出行特别是共享出行的公平性问题 (Shared Mobility & Gender Disparity, e.g., bikeshare, rideshare, female's travel cost and the employment outcomes)
3. 计算性城市设计 (Computational urban design, i.e., novel digital tools' application in design especially big data & AI, including AIGC, computer vision, machine learning)
以导师和其合作者的近期代表作和设计项目为例，对上述三个研究方向的具体展开，以供参考。欢迎有兴趣的同学基于此，提出更深刻（纵向）或更多样化（横向）的拓展和延伸。
1. People & Place
主要包括通过定量模型和多源大数据，对建成环境的城市设计品质（urban design measures），包括可居住性、可步行性、可骑行性等，以及人对环境的主观感知（urban scene perceptions），实现大区域和自动的检测和评估。在此基础上，进一步揭示环境如何影响人的行为，包括居住和就业、锻炼和游憩、通勤和通学、以及商业和消费等。
主观感受和客观测量的街道环境质量如何影响市民跑步锻炼；Landscape and Urban Planning, 2023
视平线城市设计质量和纽约地铁入口附近街道犯罪密度之间的关系；Habitat International, 2023
主观感受还是客观测量的街道环境质量能更好地解释房价；Landscape and Urban Planning, 2022
挖掘香港街道景观特征与步行上学倾向之间的非线性关系；Journal of Transport Geography, 2023
2. Shared Mobility & Gender Disparity
通过共享出行用户产生的多源大数据，使用机器学习和其他AI算法，基于Time Geography时空地理限制的理论框架和对个体行为特别是特定人群（例如女性、老人、儿童等）的出行活动需求和限制，揭示城市居民的交通性（Mobility）和可达性（Accessibility）是如何影响她们的社会经济上升通道（Socioeconomic Mobility）等城市公平问题。
从地铁到开车：通过大数据揭示沙特阿拉伯女性出行成本和其就业率的关系；Journal of Transport Geography, 2019（https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S096669231830485X）
ROBOAT无人船如何实现运河和街道的无缝衔接；RA @ MIT Senseable City Lab，2017（https://www.qiuwaishan.com/rolldeck）
时空轨迹大数据揭示通勤成本如何影响沙特阿拉伯的女性劳动力供给质量；Dissertation @ Cornell University，2022（https://www.proquest.com/openview/0c6e640a3f273bfb024407cd88ed3b46/1?pq-origsite=gscholar&cbl=18750&diss=y）
基于用户单条出行记录的公共自行车和公交车驳接行为评估；Journal of Transport Geography, 2021（https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0966692321002283）
3. Computational Urban Design
通过时空数据分析、环境和生态表现模拟、碳排放模拟和建模等手段，研究物质空间形态（physical forms）如何影响地表径流、日照辐射、自然通风采光等环境表现（environmental performance）和出行选择、能源消耗、碳排放等社会经济行为（human behaviors），从而为可持续的物质空间设计（特别是城市设计）提供指导。
极度干燥炎热地区的城市植物选择和碳中和路径；发表在 Landscape and Urban Planning, 2019 (https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S016920461830598X)
城市雨洪公园中湿地岛屿形态如何影响其生态净化效果；发表在 Ecological Engineering, 2018; (https://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2018.02.020)
通过GAN神经网络从草图生成公园平面图；联合指导学生作品 (D.Ju, 2021)
设计促进共享自行车和公共交通使用的城市和街道环境；指导学生设计作品（J.He, 2021）
城市信息桌；指导学生作品（J. Zhou，L.Fu，2021）
物理模拟，数字模拟和自动生成设计；Distinction Thesis @ Bartlett, UCL, 2014 (https://www.qiuwaishan.com/re-tailing-agency)
图2. 访问 www.qiuwaishan.com 获取更多设计项目信息
招生待遇
2024春季/秋季入学，支持学生申请香港博士奖学金计划（Hong Kong PhD Fellowship Scheme, HKPFS）和香港大学校长奖学金（HKU Presidential PhD Scholarship）。获得者可享受：1）4年合计约150万人民币奖学金（包括每月2.76万港币的生活资助，和每年1.38万港币的差旅补助）；
2）豁免学费，确保学校宿舍住宿资格；
3）享受学校提供的年假和医疗保险等福利；
4）香港大学博士可视为海外留学经历，用于申请海外人才计划等。此外，课题组与欧美顶尖院校的实验室和教职人员有长期合作关系（包括MIT，Cornell，UCL等），将鼓励和全力支持学生在读博期间，到心仪的欧美院校进行3-6个月的交换访问。
申请要求满足香港大学“入学要求”（详见 https://engg.hku.hk/Admissions/PhD-MPhil/Admission-Requirements），主要包括
本科和研究生毕业于QS前100院校的相关专业
GPA均分85以上（对应First Class Honors）
并展现出开展独立研究的能力或潜质。
申请
欢迎所有对建成环境领域数字化有兴趣的学生提交申请，特别是有如下交叉背景：
计算机科学（例如AI, LLM, Computer Vision等）
数据科学（例如data science, informatics, analytics, data analytics）
城市规划、设计和地理（例如urban informatics, urban analytics, urban computing, urban simulation, computational urban design）
联系方式请将个人简历（CV）和研究计划（Research Proposal）发送到：waishanq@hku.hk。
转自：“科研doge”微信公众号
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