职称：教授

研究方向：机器学习

导师类别：博士生导师、硕士生导师

主讲课程：人工智能导论、数据挖掘

联系邮箱：yangliuyl@tju.edu.cn

教育与工作背景

2023.7-至今 天津大学人工智能学院 教授

2017.9-2023.6 天津大学人工智能学院 副教授

2011.9-2016.6 北京交通大学 计算机科学与技术专业 博士研究生

个人简介

主要研究方向为机器学习，主持国家级项目4项，在CVPR、ICCV、AAAI、TIP等国内外重要学术会议和期刊上发表论文50余篇。天津市通识课《人工智能导论》课程建设负责人，主持4项教育部协同育人教改项目，出版教材1部。指导学生获得中国国际大学生创新大赛（原互联网+）金奖，荣获“挑战杯”天津市大学生课外学术科技作品竞赛优秀指导教师、2022年教育部-华为智能基座栋梁之师等荣誉称号。中国计算机学会人工智能与模式识别专委会执行委员。

代表性成果

（一）代表性论文

1. Yuting Liu, Liu Yang, Yu Wang, Long-Tailed Classification with Multi-Granularity Semantics, International Conference on Computer Vision (ICCV), 2025.

2. Tianqi Jiang, Liu Yang, Xile Zhao, Zixuan Qin, Qinghua Hu. Less Is More: Rethinking Parameter-Efficient Fine-Tuning from a Subtractive Perspective, Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), 2025.

3. Zixuan Qin, Liu Yang, Fei Gao, Qinghua Hu, Chenyang Shen. Uncertainty-Aware Aggregation for Federated Open Set Domain Adaptation, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2024, 35(6): 7548-7562.

4. Qilong Wang, Yiwen Wu, Liu Yang, Wangmeng Zuo, Qinghua Hu. Layer-Specific Knowledge Distillation for Class Incremental Semantic Segmentation, IEEE Transactions on Image Processing, 2024, 33:1977-1989.

5. Zixuan Qin, Liu Yang, Qilong Wang, Qinghua Hu. Reliable and Interpretable Personalized Federated Learning, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2023.

（二）科研项目

1好奇心驱动的联邦持续学习方法研究, 国家自然基金面上项目, 2025, 主持.

2面向不均衡客户端数据的自适应联邦学习方法研究, 国家自然基金面上项目, 2021, 主持.

3半配对的图像和文本异构迁移学习方法研究, 国家自然基金青年项目, 2018, 主持.

4边缘场景提取指标、提取方法构建服务, 中国汽车研究中心,2021主持.

5智慧园区多维度立体式智能监控技术,鸿远电气有限公司,2021,主持.

（三）主要获奖

1中国国际大学生创新大赛国赛金奖, 2023

2“挑战杯”天津市大学生创业计划竞赛金奖, 2024

3第八届中国国际互联网+创新创业大赛天津赛区金奖, 2022

4中国仿真学会技术创新二等奖,2025

5“智慧树杯”全国智慧课程创新大赛特等奖, 2025

6智慧树网“智慧共享精品课程”,2025

7全国慕课高校在线开放课程优秀案例,2025

其他补充信息

中国计算机学会人工智能与模式识别专委会执行委员

2013、2018年香港浸会大学访问学者

2007年韩国培材大学访问学者