成生辉，暨南大学新闻与传播学院教授，博士生导师，《新闻与传播科学通报》主编。纽约州立大学石溪分校计算机科学博士，曾在美国布鲁克海文国家实验室、哈佛大学医学院进行研究；曾任世界银行（总部）数字经济组顾问，兼任十多家知名期刊、会议的编辑、委员、审稿人，拥有国内外发明专利十多项，主持国家级项目一项。主要研究方向为视觉智能、数字传播、可视化等。发表论文40多篇，专著10余部，包括海内外畅销书多部，并被译为英文在多国发行。更多信息，请访问个人开元棋脾主页
专著：
1. shenghui cheng. web 3.0: concept, content and context. springer nature, isbn:9819963184, 2023
2. shenghui cheng. metaverse: concept, content and context. springer nature. isbn:9783031243585, 2022
3. 成生辉，崔维成. 科学的起源. 中信出版社, 畅销书，isbn：9787521760675, pages: 1-560, 2023
4. 成生辉（著）. nft新视角：数字时代的权益变革. 人民邮电出版社,isbn: 9787115628855, 2023
5. 成生辉（著）. aigc：让生成式ai成为自己的外脑. 清华大学出版社, isbn： 9787302645665, 2023
6. 成生辉（著）. chatgpt:智能对话开创新时代. 中信出版社, 畅销书,isbn:9787521755985, 2023
8. 成生辉（著）. web 3.0-具有颠覆性与重大机遇的第三代互联网. 清华大学出版社,isbn:9787302626084, 2022
9. 成生辉（著）. 元宇宙：概念、技术及生态. 机械工业出版社, isbn: 9787111703549, 2022
10. 成生辉等(著). 医疗大数据分析与应用. 机械工业出版社, isbn: 9787111720577, 2022
11. 成生辉（主编）. 中国经济大数据分析. 中国金融出版社, isbn: 9787522013862, 2022
12. 成生辉 (主编). 大数据分析：从理论到实践. 电子工业出版社,isbn: 978-7-121-41261-5, 2022
论文 （#：共同一作 *：通讯作者）
[1] zelin zang#, shenghui cheng#, hanchen xia, liangyu li, yaoting sun, yongjie xu, lei shang, baigui sun, stan z. li, “dmt-ev: an explainable deep network for dimension reduction”. ieee trans. vis. comput. graph. 30(3): 1710-1727, 2024
[2] jinyu li, ping hu, weicheng cui, tianyi huang, shenghui cheng*, “deepsea: a meta-ocean prototype for undersea exploration”. j. inf. technol. tour. 25(3): 391-409, 2023
[3] xinyu zhang, shenghui cheng*, klaus mueller,”graphical enhancements for effective exemplar identification in contextual data visualizations”. ieee trans. vis. comput. graph. 29(9): 3775-3787, 2023.
[4] tianyi huang, shenghui cheng*, stan z. li, zhengjun zhang, “high-dimensional clustering onto hamiltonian cycle”, icml, 13791-13813, 2023
[5] shenghui cheng, joachim giesen, tianyi huang, philipp lucas, klaus mueller,”
identifying the skeptics and the undecided through visual cluster analysis of local network geometry”, vis. informatics 6(3): 11-22, 2022
[6] shenghui cheng, wei xu, klaus mueller, “colormapnd: a data-driven approach and tool for mapping multivariate data to color”, ieee trans. vis. comput. graph. 25(2): 1361-1377, 2019
[7] shenghui cheng, klaus mueller, “the data context map: fusing data and attributes into a unified display”, ieee trans. vis. comput. graph. 22(1): 121-130, 2016
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(更新于2024年9月）