Xin-She Yang làReaderTrong mô hình hóa và mô phỏng cũng như tối ưu hóa tại Đại học Middlesex London, với hơn 25 năm kinh nghiệm trong giảng dạy và nghiên cứu. Ông là một nhà khoa học nghiên cứu cao cấp tại Phòng du doan keo nha cai học và Điện du doan keo nha cai khoa học của Phòng thí nghiệm Vật lý Quốc gia của Vương quốc Anh. Ông đã nhận được DPhil của mình trong du doan keo nha cai học ứng dụng từ Viện du doan keo nha cai học, Đại học Oxford năm 1998. Ông cũng là thành viên được bầu của Viện du doan keo nha cai học và các ứng dụng của nó (2021), thành viên của Hiệp hội Tình báo Tính du doan keo nha cai Châu Á (2023) và Nghiên cứu của Hiệp hội Nghiên cứu Tính du doan keo nha cai mềm (2025). Ông là Chủ tịch Hiệp hội Tình báo Tính du doan keo nha cai (CIS) của IEEE cho Lực lượng đặc nhiệm về Quản lý Trí thông minh và Trí tuệ Kinh doanh (2015 đến 2020).   Ông đã nằm trong danh sách danh tiếng của các nhà nghiên cứu có ảnh hưởng nhất hoặc các nhà nghiên cứu được trích dẫn cao (tức là, các nhà khoa học hàng đầu, Web of Science) trong mười năm liên tiếp kể từ năm 2016.

Ông là đồng biên tập cho loạt sách của Springer:Vùng lò xo trong điện du doan keo nha cai lấy cảm hứng từ thiên nhiênvà đã có mặt trên các ban biên tập của nhiều tạp chí quốc tế, chẳng hạn như các ứng dụng kỹ thuật của trí tuệ nhân tạo (Elsevier) và Tạp chí Khoa học Tính du doan keo nha cai (Elsevier). Ông đã giành được Giải thưởng Lãnh đạo về Khoa học Máy tính (2023, 2024, 2025), theo nghiên cứu.com

Sở thích nghiên cứu của ông bao gồm các thuật du doan keo nha cai, trí tuệ nhân tạo, mô hình du doan keo nha cai học, mô phỏng kỹ thuật, tối ưu hóa kỹ thuật, siêu dữ liệu, điện du doan keo nha cai lấy cảm hứng từ tự nhiên, phương pháp số, khai thác dữ liệu và công cụ mô phỏng. Một danh sách đầy đủ các ấn phẩm của anh ấy có sẵn tạiGoogle Scholarvà tạiWeb of Science.

Các ứng cử viên tiến sĩ tiềm năng luôn được chào đón, đặc biệt là những ứng cử viên có nguồn tài trợ riêng.