周籽佑，男，1995年10月生，湖南衡阳人，工学博士。

主要研究方向为智能故障诊断与信号处理、人工智能方法在装备健康管理和医学诊断中的应用。研究工作聚焦于利用机器学习、深度学习和自适应算法，解决复杂工况与非理想数据环境下的信号识别与分析问题，并探索其在工程与医学场景中的跨学科应用。近年来，参与国家自然科学基金项目、国防科学技术预先研究基金项目及多项企业横向课题，积累了面向装备运行安全与医学智能分析的研究经验。

在科研成果方面，以第一作者在《Measurement》《Signal Processing》《Measurement Science and Technology》等国际重要期刊发表SCI论文9篇，在中文核心期刊发表论文1篇，申请国家发明专利3项。受邀担任《Reliability Engineering & System Safety》《IEEE Sensors Journal》《Journal of Vibration and Control》等国际期刊的审稿人。