请升级浏览器版本

你正在使用旧版本浏览器。请升级浏览器以获得更好的体验。

English 搜索
研究中心
团队成员
个人简介

梁锋,博导,深圳市海外高层次人才。南京大学软件工程专业本科(南京大学优秀毕业生),香港大学计算机科学专业博士。曾任华为2012实验室分布式数据实验室高级研究工程师,是华为分布式云数据库强一致性可读特性的发明者,曾担任教育科技公司创始人及首席技术官,其研发的基于视觉交互的桌面阅读学习智能解决方案具有超过300万的全球用户,具有科研、创新、创业的综合经历。他长期从事分布式机器学习、分布式系统、以及高性能人工智能的交叉应用研究,致力于在真实环境中大规模、高并发、分布式机器学习系统和人工智能算法的高性能实现。他在IEEE TPDS、IPDPS、HPDC、AAAI、ICCV、Information Sciences、EDBT、ACSAC、TNSM、IoTJ等领域顶级国际期刊和学术会议上发表14篇论文,其中以第一作者发表6篇,通讯作者4篇,获得计算安全领域顶会(CCF-B)ACSAC’17的最佳论文奖,该会创办33年以来第一次中国单位获得此奖。曾担任ICDCS’24、CloudCom’25、SmartIoT’24、BigCom’24、SocialMeta’23、Qshine’23 等国际会议的技术委员员成员或会程主席,曾担任加拿大计算机竞赛香港区程序委员会主席。

研究领域

分布式机器学习、分布式系统、以及高性能人工智能的交叉应用

教育经历

2012年9月-2017年1月,香港大学计算机科学专业,博士

2008年9月-2012年6月,南京大学软件工程专业,本科

工作经历

2023年6月-至今,深圳北理莫斯科大学人工智能研究院,副教授

2018年7月-2023年5月,深圳市九枫科技有限公司,创始人&CTO

2017年3月-2018年6月,华为技术有限公司,高级研究工程师

发表论文

[1]Y. Zhang, F. Liang, G. Yuan, M. Yang, C. Li, X. Hu, "FedPall: Prototype-based Adversarial and Collaborative Learning for Federated Learning with Feature Drift", International Conference on Computer Vision (ICCV), 2025. (CCF-A)

提出一个基于类别原型的对抗和协作机制应对特征漂移问题的联邦学习框架,利用基于原型的对抗学习来统一特征空间,并利用协作学习来强化特征中的类别信息。

[2]Z. Zhang, F. Liang, W. Wang, R. Zeng, V.C.M. Leung, and X. Hu, "Skeleton-Based Pre-Training with Discrete Labels for Emotion Recognition in IoT Environments", IEEE Internet of Things Journal (IoTJ), 2025. (Q1)

提出了一种基于离散标签的忽略肢体信息冗余的新型情绪识别框架,进行离散标签。

[3]H. Lu, J. Chen, F. Liang, M. Tan, R. Zeng, and X. Hu, "Understanding Emotional Body Expressions via Large Language Models", 39th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2025. (CCF-A)

提出了一种基于大型语言模型 (EAI-LLM) 的情绪-动作解释器,它不仅可以识别情绪,还可以通过将三维肢体动作数据视为大型语言模型 (LLM) 中唯一的输入标记来生成文本解释。即使在有限数量的带标签骨架数据上进行训练,模型也能够基于分类结果生成详细的情绪描述。

[4]T. Li*, F. Liang*, J. Quan, C. Huang, T. Wang, R. Huang, and X. Hu, "Taste: Towards Practical Deep Learning-based Approaches for Semantic Type Detection in the Cloud", 28th International Conference on Extending Database Technology (EDBT), 2025. (CCF-B会议,共同一作)

利用多任务倾斜模型及元数据甄别的两阶段方法,实现大规模云上关系型数据的高效、无侵入的语义类型识别。

[5]F. Liang, F.C.M. Lau, H. Cui, Y. Li, B. Lin, C. Li, and X. Hu, "RelJoin: Relative-cost-based Selection of Distributed Join Methods for Query Plan Optimization", Elsevier Information Sciences, 2024. (中科院1区)

通过一种新颖的基于数据集相对大小的成本计算方法,对分布式环境下的各种join操作选择最优的物理实现以实时优化查询计划。

[6]W. Guo, B. Lin, G. Chen, Y. Chen and F. Liang, "Cost-Driven Scheduling for Deadline-Based Workflow Across Multiple Clouds", in IEEE Transactions on Network and Service Management(TNSM), vol. 15, no. 4, pp. 1571-1585, 2018. (Q1)

在跨云环境中调度时间限制的科学工作流,使用分散粒子群优化技术降低计算和网络代价。

[7]F. Liang, F.C.M. Lau, H. Cui and C.-L. Wang, "Confluence: Speeding Up Iterative Distributed Operations by Key-dependency-aware Partitioning", IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems (TPDS), 2018. (CCF-A期刊)

在迭代式分布式计算中,定义和利用关键字的依赖关系,降低shuffle网络负荷。

[8]J. Jiang, S. Zhao, D. Alsayed, Y. Wang, H. Cui, F. Liang, and Z. Gu, "Kakute: A Precise, Unified Information Flow Analysis System for Big-data Security", Annual Computer Security Applications Conference (ACSAC), 2017. *Distinguished Paper Award (CCF-B类会议)

通过引用传播和标签共享技术实现高效的分布式框架下的信息流跟踪。(最佳论文奖)

[9]F. Liang and F.C.M. Lau, “BAShuffler: Maximizing Network Bandwidth Utilization in the Shuffle of YARN”, 25th ACM International Symposium on High-Performance Parallel and Distributed Computing (HPDC), 2016. (CCF-B会议)

根据TCP max-min fairness特性对分布式计算节点的网络负载进行监控,动态分配shuffle任务,通过最大化利用集群中网络资源实现shuffle计算性能的提升。

[10]F. Liang and F.C.M. Lau, “SMapReduce: Optimising Resource Allocation by Managing Working Slots at Runtime”, 29th IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS), 2015. (CCF-B会议)

根据分布式计算中map和reduce计算不同特性,通过对两者不同的工作负荷进行实时动态的计算资源分配,最大化分布式计算资源利用和计算吞吐量。

专利

1. Siyi Zhou, Feng Liang, Yanan Zhi, Xihua Huang, “STORAGE CLUSTER CONFIGURATION CHANGE METHOD, STORAGE CLUSTER, AND COMPUTER SYSTEM”, filed No. 16862591 in US 2020 (PCT).

2. Yuanfei Lu, Feng Liang, Cunwei Liu, "LOG PROCESSING METHOD, AND RELATED DEVICE AND SYSTEM", filed No. 16890965 in US 2020 (PCT).

教学活动

2023年,程序设计与实践;

2023年,人工智能创新实践

学术及其他活动

2023年,EAI Qshine conference distinguished organizer

2023年,The 2nd International Workshop on Social and Metaverse Computing and Networking, TPC Member

2016年,International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS)审稿人

2015年,The 11th Workshop on High-Performance, Power-Aware Computing (HPPAC) 会程主持

2014年,加拿大计算竞赛香港赛区程序负责人

2013年,Journal of Interconnection Network (JOIN) 审稿人