个人简介
受教育经历：
2016.3-2021.3，东南大学 城市规划与设计 博士
2013.9-2016.3，东南大学 城市规划与设计 硕士
2008.9-2013.6，东南大学 城市规划与设计 学士
研究工作经历：
2021.4-至今, 南京林业大学, 风景园林学院城乡规划系, 讲师
2018.7-2019.8, 美国麻省理工学院（MIT）, 媒体实验室（Media Lab），联合培养博士生
科研项目：
1、江苏高校哲学社会科学研究一般项目， 2021SJA0143， 动态网络视角下城市“阴影区”的时空特征与消解机制研究——以南京市为例, 主持
2、国家自然科学基金面上项目， 52078112， 基于户外空间品质提升的高强度住区控制指标体系研究----以长三角地区为例， 参与
3、南京林业大学教学质量提升工程项目，修建性详细规划，参与
4、南京林业大学课程思政建设示范项目，修建性详细规划，参与
科研获奖：
1、全国优秀城乡规划设计奖（城市规划）一等奖；
2、广东省优秀城乡规划设计奖（城市规划类）一等奖；
3、上海市人民政府发展研究中心发展战略研究优秀奖二等奖；
4、江苏省优秀国土空间规划（城乡规划）奖一等奖；
5、上海市人民政府发展研究中心发展战略研究优秀奖二等奖；
发明专利：
1、杨俊宴; 熊伟婷; 史宜 ; Definition method for urban dynamic spatial structure circle, 2019-11-5, 美国, US10467199B2（授权）
2、杨俊宴; 熊伟婷 ; 一种基于多源大数据融合的城市空间全息地图的构建方法, 2019-4-9, 中国, ZL201710096321.X（授权）
3、杨俊宴; 熊伟婷; 史宜; 曹俊 ; 城市三维建筑高精度空间大数据的综合采集及分析方法, 2017-10-20, 中国, ZL201710997120.7（授权）
4、杨俊宴; 熊伟婷; 史宜 ; 一种基于手机定位数据的商务就业人群居住地识别方法, 2019-4-30, 中国,ZL201610196715.8（授权）
5、沈旸; 杨俊宴; 陆小波; 史宜; 熊伟婷 ; 一种基于包络线图分析的历史资源点关联度评价方法, 2020-5-19, 中国, ZL201710333215.9（授权）
近期论文
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1、Visualizing the evolution of per capita carbon emissions of Chinese cities, 2001-2016, Environment and Planning A-Economy and Space, 2020, 52(4): 702-706.（第一作者）
2、伦敦摄政运河沿岸游憩空间发展模式及启示, 中国园林, 2018, 34(02): 94-99.（第一作者）
3、1949年后无锡城市空间形态演化特征的定量研究. 现代城市研究, 2, 56-61.（第一作者）
4、江山八法: 基于数字化信息图谱的山水城市设计探索——以杭州钱塘江两岸地区为例, 中国园林, 2020, 36(09): 47-52（第二作者）
5、Mapping the distribution of foreign applications for patents in China, 1987-2017. Environment and Planning A: Economy and Space,2020,5, 825-828.（通讯作者）
6、Does polycentric and compact development alleviate urban traffic congestion? A case study of 98 Chinese cities, Cities, 2019, 88(09): 100-111（第二作者）
7、A spatial panel data analysis of China's urban land expansion, 2004–2014. Papers in Regional Science,2019（98）, 393-407.（第二作者）
8、The geography of intercity technological proximity: evidence from China，2021（06）.（第二作者）
9、基于“城市—街道—地块”三重尺度的高层地标建筑范式思考. 城市建筑, 2016（25）, 24-26.（第二作者）
10、基于智慧城市空间大数据的城市信息图谱建构研究. 地理信息世界,2017， 24(04):36-41.（第二作者）
11、都市立面:城市天际轮廓景观及评价体系建构. 规划师,2015,31(03),94-100.
12、上海全球城市形态、空间结构及大都市圈建设研究. 科学发展, 2015，11, 24-33.
13、Learning geo-contextual embeddings for commuting flow prediction. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 34(1), 2020，808-816.
14、Using mobile phone data to explore spatial-temporal evolution of home-based daily mobility patterns in Shanghai. In 2016 International Conference on Behavioral, Economic and Socio-cultural Computing,2016，1-6. IEEE
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