张亮 教授 博士生导师 陕西省杰青 计算机科学与技术学院 博士硕士学科:软件工程 |
1. 可解释深度神经网络
2. 机器人语义感知理解
3. 多通道自然人机交互
4. 嵌入式人工智能系统
办公地点: 南校区网安大楼A1-628
电子邮件: liangzhang@xidian.edu.cn
1999.09 ~ 2003.07
浙江大学,测控技术及仪器,学士学位
2003.09 ~ 2009.09
浙江大学,仪器科学与技术,博士学位
2009.09 ~ 2011.06
西安电子科技大学,软件学院,讲师
2011.06 ~ 2020.06
西安电子科技大学,软件学院,副教授
2015.10 ~ 至今
西安电子科技大学,计算机科学与技术学院 嵌入式技术与视觉处理研究中心,主任
2016.12 ~ 2017.12
西澳大学,计算机科学与技术学院,研究访问学者
2020.06 ~ 至今
西安电子科技大学,计算机科学与技术学院,教授
Embedded Technology and Visual Processing Research Center , Xidian Univ.
西安电子科技大学嵌入式技术与视觉处理研究中心(XDU-ETVP),成立于2015年10月。研究中心依托于原西电软件学院大数据技术和嵌入式系统实验室基础成立,重点关注深度学习技术、人机自然交互技术、机器人复杂场景中环境感知与场景理解、深度网络可解释性等热点研究方向。研究中心目前教授副教授6人、兼职教授5人,具有博士硕士研究生60余人,同国内外知名研究机构帝国理工大学、慕尼黑工业大学、UCLA、清华大学、北京大学、国防科技大学、浙江大学等形成了深入的合作关系。团队已经毕业研究生150余名,主要在各大互联网企业及国家重点研究机构,多名同学赴国内外知名研究机构进行博士深造。
2016年12月,实验室获得西安电子科技大学首届“三好三有”导学团队荣誉称号(全校仅6支);
2022年,实验室多名老师荣获陕西省科技进步二等奖;
2024.06.15,恭喜实验室论文"RLAD: A Reliable Hippo-guided Multi-task Model for Alzheimer’s Disease Diagnosis"被IEEE JOURNAL OF BIOMEDICAL AND HEALTH INFORMATICS接收;
2024.07.03,恭喜实验室论文"DailyDVS-200: A Comprehensive Benchmark 001 002 Dataset for Event-Based Action Recognition"被ECCV 2024接收。
► 团队每年硕士研究生名额22名左右,保研名额15名;博士研究生名额2-3名。
欢迎希望投身于计算机视觉领域的同学们积极联系!导师联系方式:liangzhang@xidian.edu.cn
2024届软件工程学硕、电子信息专硕(本部和青岛研究院)有足够名额,欢迎各位同学联系!
1、博士研究生招生情况
计算机科学与技术学院:博士,每年2-3人;工程博士,每年2-3人
2、硕士研究生招生情况
计算机科学与技术学院:工学硕士,每年8-10人
计算机科学与技术学院:工程硕士,每年8-10人(包括青岛研究院、广州研究院等)
3、期望你
英语基础较好(CET-6),听说读写
认真踏实,有较强的抗压能力,希望致力于深度学习、人机交互、场景感知理解等技术
有竞赛获奖或项目经验,优先考虑
2024
RLAD: A Reliable Hippo-guided Multi-task Model for Alzheimer's Disease Diagnosis Zhenxin Lei, Wenjing Zhu, Jiale Liu, Cong Hua, Johann Li, Syed Afaq Ali Shah, Liang Zhang*, Mohammed Bennamoun IEEE JOURNAL OF BIOMEDICAL AND HEALTH INFORMATICS(IF=6.7) |
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Daily DVS-200: A Comprehensive Benchmark Dataset for Event-Based Action Recognition Qi Wang, Zhou Xu, Yuming Lin, Jingtao Ye, Hongsheng Li, Guangming Zhu, Syed Afaq Ali Shah, Mohammed Bennamoun, Liang Zhang* European Conference on Computer Vision(ECCV 2024,CCF B) |
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Language Model Guided Interpretable Video Action Reasoning Ning Wang, Guangming Zhu, Hongsheng Li, Liang Zhang*, Syed Afaq Ali Shah, Mohammed Bennamoun The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2024(CCF A类) |
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Scene Graph Generation: A comprehensive survey |
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The two-way knowledge interaction interface between humans and neural networks |
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Image classification network enhancement methods based on knowledge injection |
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Content-Conditioned Generation of Stylized Free hand Sketches |
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A multimodal gesture recognition dataset for desktop human-computer interaction |
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Flowmind2Digital: The First Comprehensive Flowmind Recognition and Conversion Approach |
2023
Enhance Sketch Recognition's Explainability via Semantic Component-Level Parsing Guangming Zhu, Siyuan Wang, Tianci Wu, Liang Zhang* The 38th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence 2024 (CCF A类) |
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A systematic collection of medical image datasets for deep learning |
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Position and structure-aware graph learning |
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Sketch Input Method Editor: A Comprehensive Dataset and Methodology for Systematic Input Recognition |
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UE4-NeRF: Neural Radiance Field for Real-Time Rendering of Large-Scale Scene |
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Predicting isocitrate dehydrogenase genotype, histological phenotype, and Ki-67 expression level in diffuse gliomas with an advanced contrast analysis of magnetic resonance imaging sequences |
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Exploring Hierarchical Spatial Layout Cues for 3D Point Cloud based Scene Graph Prediction |
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Diffusion-weighted imaging and arterial spin labeling radiomics features may improve differentiation between radiation-induced brain injury and glioma recurrence |
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Exploring Spatio-Temporal Graph Convolution for Video-based Human-Object Interaction Recognition |
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3D Spatial Multimodal Knowledge Accumulation for Scene Graph Prediction in Point Cloud |
2022
Spatial Parsing and Dynamic Temporal Pooling networks for Human-Object Interaction detection Hongsheng Li, Guangming Zhu, Wu Zhen, Lan Ni, Peiyi Shen, Liang Zhang*, Ning Wang, Cong Hua 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)(CCF C类) |
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Node Number Awareness Representation for Graph Similarity Learning |
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MEDAS: an open-source platform as a service to help break the walls between medicine and informatics |
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Learning From Pixel-Level Noisy Label: A New Perspective for Light Field Saliency Detection |
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