学习经历：

2019年-2025年 浙江工业大学 硕博连读

2023年-2024年 英国布里斯托大学 博士联合培养

工作经历：

主要研究领域：时空预测（台风，降雨，空气质量，河流水质）

主要讲授课程：

科研项目：

教学业绩：

代表性论文：

1. Huang C^†, Mu P^†, Zhang J, Chan S, Zhang S, Yan H, Chen S, Bai C*. Benchmark dataset and deep learning method for global tropical cyclone forecasting[J]. Nature Communications, 2025, 16(1): 5923.（中科院一区，Top期刊，影响因子15.7）

2. Huang C, Mu P, Bai C*, Watson P. TCP-Diffusion: A Multi-modal Diffusion Model for Global Tropical Cyclone Precipitation Forecasting with Change Awareness[C]// Proceedings of the 42nd International Conference on Machine Learning (ICML), 2025, 267: 25634-25653.（CCF推荐A类会议）

3. Huang C, Bai C*, Chan S, Zhang J, Wu Y. MGTCF: Multi-Generator Tropical Cyclone Forecasting with Heterogeneous Meteorological Data[C]// Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2023, 37(4): 5096-5104. （CCF推荐A类会议）

4. Huang C, Bai C*, Chan S, Zhang J. MMSTN: A Multi-Modal Spatial-Temporal Network for Tropical Cyclone Short-Term Prediction[J]. Geophysical Research Letters, 2022, 49(4): e2021GL096898.（中科院一区，地学Top期刊，自然指数期刊，影响因子4.6）

5. Huang C, Chan S, Bai C*, Ding W, Zhang J. Tropical Cyclones Tracking Based on Satellite Cloud Images: Database and Comprehensive Study[C]// MultiMedia Modeling: 27th International Conference, Prague, Czech Republic, June 22-24, 2021, Proceedings, Part II. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2021: 13-25. （CCF推荐C类会议）

6. Zhang S, Mu P, Huang C, Zhang J, Bai C*. TC-Diffuser: Bi-Condition Multi-Modal Diffusion for Tropical Cyclone Forecasting[C]// Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence（AAAI）, 2025, 39(1): 1120–1128. （CCF推荐A类会议）

7. Yan H, Mu P*, Huang C, Zhang J, Bai C. Phy-CoCo: Physical Constraint-Based Correlation Learning for Tropical Cyclone Intensity and Size Estimation[C]// ECAI 2024. IOS Press, 2024: 2226-2233.（CCF推荐B类会议）

个人荣誉、获奖情况：