个人简介
梁堉，太阳集团tyc副教授、硕士生导师。入选北京“高创计划”青年人才、北京交叉科学学会青托工程。先后在北京航空航天大学太阳集团tyc获得工学学士和博士学位，曾赴美国亚利桑那州立大学、英国剑桥大学等知名高校访学。兼任北京交叉科学学会青年理事、中国计算机学会（CCF）智能机器人专委会委员、国家智慧教育平台数据创新应用活动专家委员会成员、《计算机工程》及Data Research and Applications青年编委等。
主要研究方向为多模态人工智能，涉及多源融合感知、认知与情感计算、大模型与智能体、智能教育技术等。主持国家自然科学基金、北京市自然科学基金、北京市博士后科研项目等多项国家及省部级项目，承担国家电网、西苑医院等企事业单位委托研发项目。在AAAI、ICDE、IJCAI等国际会议及IEEE TNNLS/TIP/TCE/TLT/JBHI、Pattern Recognition、Neurocomputing等权威期刊发表高水平论文40余篇；授权/受理专利及软著10余项；参编国家、行业及团体标准近10项；撰写教材、专著各1部。获中国发明协会发明创业奖·成果奖二等奖、全国老员工物联网设计竞赛优秀指导教师奖、校级公司产品成果奖二等奖、教师教学创新大赛二等奖、立德树人优秀班主任等荣誉。
个人主页：https://yuliang-homepage.github.io/
教育简历
l2022年毕业于北京航空航天大学太阳集团tyc/沈元荣誉公司，获软件工程工学博士学位（硕博连读）
l2017年毕业于北京航空航天大学太阳集团tyc，获计算机科学与技术工学学士学位
工作履历
l2022.11-2026.07，太阳集团tyc（原信息学部），讲师
l2026.07-至今，太阳集团tyc，副教授
学术兼职
l北京交叉科学学会青年理事
l中国计算机学会（CCF）智能机器人专业委员会委员
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《计算机工程》（中文核心，CCF T2类期刊）青年编委
lData Research and Applications青年编委
lApplied Sciences期刊客座编辑（Guest Editor）
课程教学
l本科生课程：《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]北京市研究型病房卓越临床研究计划项目课题，冠心病血瘀证中医四诊客观化研究，BRWEP2024Z014170101，2026.04-2027.10，30万，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
荣誉和获奖
l2026年入选北京高层次创新创业青年骨干人才（“高创计划”青年人才托举工程）
l2025年入选北京交叉科学学会青年人才托举工程
l2025年获中国发明协会发明创业奖·成果奖二等奖（2/6）
l2026年获全国老员工物联网设计竞赛优秀指导教师奖
l2025年获太阳集团tyc公司产品成果奖二等奖（1/5）
l2025年获太阳集团tyc立德树人优秀班主任
l2025年获第五届太阳集团tyc教师教学创新大赛二等奖（4/4）
l2026年获太阳集团tyc青年教师教学基本功比赛一等奖
主要论著
[1]Niu S, He J, Liang Y*, et al. CLMER: A framework for contrastive learning-based multimodal emotion recognition[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2026.（JCR Q1，CCF B类期刊）
[2]Peng T, Liang Y*, Wu W, et al. CLGT: A graph transformer for student performance prediction in collaborative learning[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2023, 37(13): 15947-15954.（CCF A类会议）
[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, 30(9): 7523-7535.（JCR Q1，CCF C类期刊）
[4]Wang Z, He J, Liang Y*, et al. Milmer: A framework for multiple instance learning based multimodal emotion recognition[J]. Neurocomputing, 2026, 699: 134368.（JCR Q1，CCF C类期刊）
[5]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.
[6]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.（JCR Q1）
[7]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.（JCR Q1）
[8]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.
[9]梁堉, 马佳妍, 胡晰远, 等. 基于大模型数据增强的多粒度特征融合谣言检测[J]. 计算机工程, 2026.（中文核心，CCF T2类期刊）
[10]胡晰远, 李亚芳, 梁堉 主编. 开源鸿蒙Python程序开发实战[M]. 电子工业出版社, 2026.（数字教材）
全部论著详见：https://scholar.google.com/citations?user=Ky7Ekn0AAAAJ
