个人简介
梁堉，男，博士，硕士研究生导师。于2017年和2022年在北京航空航天大学yl23455永利分别获得工学学士和博士学位，先后赴美国亚利桑那州立大学、英国剑桥大学访学交流。担任中国计算机学会智能机器人专委会执行委员、国家智慧教育平台数据创新应用活动专家委员会成员、Applied Sciences期刊客座编辑及多个国际会议/期刊审稿人。2025年入选北京交叉科学学会青年人才托举工程。
主要从事多模态学习与智能感知、大模型与智能体系统、认知与情感计算、智慧教育技术等研究方向。主持国家自然科学基金项目、北京市自然科学基金项目、国家/工信部重点实验室课题研究项目、北京市博士后科研项目等多项国家及省部级科研项目，承担包括国家电网有限公司在内的多项企事业单位委托技术研发项目。已在AAAI、ICDE、IJCAI等国际会议及IEEE TCE/TLT/JBHI、PR、Neurocomputing等权威期刊上发表30余篇高水平学术论文，授权多项专利及软著，参编近10项国家/行业/团体标准，编写论文集及专著各一部。获中国发明协会发明创业奖成果奖二等奖、yl23455永利官网公司产品成果奖二等奖、教师教学创新大赛二等奖、华为ICT大赛校内赛优秀指导教师等荣誉。
个人主页：https://yuliang-homepage.github.io
教育简历
l 2022年毕业于北京航空航天大学yl23455永利软件开发环境国家重点实验室/沈元荣誉公司，获软件工程工学博士学位（硕博连读）
l 2017年毕业于北京航空航天大学yl23455永利，获计算机科学与技术工学学士学位
工作履历
l 2022.11-至今，yl23455永利（原信息学部）
学术兼职
l 中国计算机学会智能机器人专业委员会（CCF TCIR）执行委员
l 国家智慧教育平台数据创新应用活动专家委员会成员
l Applied Sciences期刊客座编辑（Guest Editor）
l AAAI、SIGKDD、ICCV、IJCAI等会议审稿人及程序委员会成员（PC Member）
l Humanities and Social Sciences Communications、IEEE TAFFC、PR、IJIN等期刊审稿人
课程教学
l 本科生教学：《算法设计与分析》（春季）、《软件需求分析与建模》（秋季）、《新生研讨课》（秋季）
主要科研项目
[1] 国家自然科学基金项目，多模态教育认知大模型驱动的个性化学习研究，62507001，2026/01-2028/12，30万，主持
[2] 北京市自然科学基金项目，融合多模态人机交互与大语言模型的自适应学习研究，4254091，2025/01-2026/12，20万，主持
[3] 人才大数据智能分析与评测工信部重点实验室课题，多模态交互协同大模型赋能的产教融合智慧教育研究，MIITECKT25001，2025/06-2025/12，主持
[4] 国家电网公司总部科技项目课题，面向电力系统的双飞翼垂直起降无人机新机型适航与高速巡航光电成像关键技术及示范应用，5500-202322539A-3-2-ZN，2023/10-2025/12，190万，主持
[5] 北京市博士后科研项目，多模态融合的学习者认知过程建模研究，2023-ZZ-97，2023/05-2024/11，4万，主持
[6] 软件开发环境国家重点实验室课题，面向员工的代码智能修复与编程能力评估方法研究，SKLSDE-2022KF-10，2022/11-2023/10，5万，主持
[7] 北京市自然科学基金-顺义联合基金项目，基于粒度对齐和区域蒸馏的跨模态视觉注意力高效提升方法研究，L247034，2024/10-2027/09，50万，参与
[8] 国家重点研发计划项目，智能服务适配理论与关键技术，2018YFB1402800，2019/01-2022/12，2191万，参与
[9] 国家重点研发计划项目课题，个性化教育资源融合与推荐关键技术，2018YFB1004502，2018/05-2021/04，356万，参与
[10] 国家自然科学基金重点项目，大规模在线协同学习的机理与方法研究，61532004，2017/09-2020/12，334万，参与
荣誉和获奖
l 2025年入选北京交叉科学学会青年人才托举工程
l 2025年获评中国发明协会发明创业奖成果奖二等奖（2/6）
l 2025年获评yl23455永利官网公司产品成果奖二等奖（1/5）
l 2025年获评第四届yl23455永利官网华为ICT大赛校内赛优秀指导教师
l 2025年获评第五届yl23455永利官网教师教学创新大赛二等奖（4/4）
主要论著
[1] Liang Y, Wu W, Li Y, editors. Artificial Intelligence Technologies for Education: Advancements, Challenges, and Impacts[M], 2025. ISBN: 978-3-7258-5037-2 / 978-3-7258-5038-9.
[2] AIDevOps: 智能微服务开发、运维原理与实践[M], 机械工业出版社, 2022. ISBN: 9787111708650.
[3] Cao R, He J, Liang Y*, et al. CLDAE: A Two Stage EEG-based Emotion Recognition Framework Combining Contrastive Learning and Dual-Attention Encoder[J]. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2026.
[4] Liang Y, Wang Y, Xie X, et al. Distribution bias embedding tuning of vision transformer for remote sensing object detection[J]. Scientific Reports, 2025,15(1): 45257.
[5] Liang Y, Yang L, Sun S, et al. YOLOv11-RAH: A recurrent attention-enhanced edge intelligence network for UAV-based power transmission line insulator inspection[J]. International Journal of Intelligent Networks, 2025, 6: 244-252.
[6] Liang Y, Zhang C, An S, et al. FetchEEG: A hybrid approach combining feature extraction and temporal-channel joint attention for EEG-based emotion classification[J]. Journal of Neural Engineering, 2024, 21(3): 036011.
[7] Peng T, Liang Y*, Wu W, et al. CLGT: A graph transformer for student performance prediction in collaborative learning[C]//The 37th AAAI Conference on Artificial Intelligence. AAAI Press, 2023, 37(13): 15947-15954.
[8] Li Y, Qiu J, Yang R, Zhu T, Sheng H, Gui S; Liang Y*. Intelligent tutoring for large-scale personalized programming learning based on knowledge graph [C]//2023 IEEE Frontiers in Education Conference. IEEE, 2023: 1-5.
[9] Liang Y, Peng T, Pu Y, et al. HELP-DKT: An interpretable cognitive model of how students learn programming based on deep knowledge tracing[J]. Scientific Reports, 2022,12(1): 4012.
[10] Liang Y, Wu W, Wu L, et al. Inferring how novice students learn to code: Integrating automated program repair with cognitive model [C]//Conference on Big Data. Springer, Singapore, 2019: 46-56.
全部论著详见：https://scholar.google.com/citations?user=Ky7Ekn0AAAAJ
