唐亮贵，男，博士，重庆工商大学副教授，信息管理与数据决策重庆市科技咨询专家，智能感知与区块链技术重庆市重点实验室执行主任，中国计算机学会高级会员、重庆市计算机学会常务理事、重庆市人工智能学会理事、重庆市计算机类专业教学指导委员会委员。

1996年于重庆师范大学数学学院数学专业，获理学学士学位。

2004年于重庆大学计算机学院计算机系统结构专业，获工学硕士学位。

2009年于重庆大学计算机学院计算机软件与理论专业，获工学博士学位。

2019年8月2020年5月，获国家科技部“人工智能与大数据”科技领军人才和专业技术骨干人才项目资助，于新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院、人工智能研究院访学。

1996年入职重庆工商大学：计算机科学与信息工程学院（副教授/2006，党总支副书记/2006，副院长/2007）、研究生院（党总支副书记、副院长/2013）、科研处（社会科学处、科学技术处）（副处长/2017）、人工智能学院（计算机科学与信息工程学院）（党委副书记、院长/2020）、管理科学与工程学院（党委书记、副院长/2024）。

曾兼任全国高等学校计算机教育研究会理事、重庆市电子商务监管技术顾问、中国计算机学会重庆分部监督委员会主席、重庆市农村党员干部现代远程教育基础设施建设专家组成员等职。

长期从事分布式智能计算、深度强化学习、网络计算及应用、多模态信息感知与识别、自然语言理解等领域的研究和教学工作。参研国家科技支撑计划、国家社科基金、重庆市科技攻关重点项目等10余项，主持重庆市工业和信息化领域重点专项、重庆市自然科学基金重点项目等纵、横向科研项目30余项。在IEEE Trans.on SMC、Journal ofIASC等国际国内学术期刊和国际学术会议发表论文40余篇，其中SCI、EI收录论文30余篇，合作出版专著2部；获发明专利授权2项、软件著作授权2项；获重庆市科技进步三等奖3项、重庆市教学成果三等奖1项；指导研究生获“互联网+”创新创业大赛全国铜奖（重庆赛区金奖）2项；获重庆工商大学优秀共产党员、优秀党务工作者等荣誉称号。

联系方式（邮件：TLG@CTBU.EDU.CN，微信/手机：13983356029），重庆工商大学启智楼80713。

（一）主持的部分科研项目

[1]基于智能感知与知识图谱的多模态融保投顾机器人关键理论与技术研究，重庆市自然科学基金重点项目，2023.1-2026.9，50万元

[2] 基于社交网络的特色农产品多方安全智能融销关键技术研究，重庆市教委科学技术研究项目（重点项目），2024.10-2027.10，12万元

[3]人工智能与大数据，国家科技部科技领军人才和专业技术骨干人才培训项目，2019.8-2024.4，40万元

[4]多主体协商冲突网络模型及其消解研究，重庆市自然科学基金面上项目，2014.9-2017.12，10万元

[5]基于深度强化学习的多智能体主动疫 情监测模型及应用，重庆市教委科技项目重大项目，2020.9-2023.10，20万元

[6]社交化电子商务中信任传递与风险控制机制研究，重庆市社会科学规划一般项目，2014.10-2017.10，4万元

（二）代表性研究成果

[1] Meilin Wu,Lianggui Tang*, Qingda Zhang, Ke Yan，An Improved Granulated Convolutional Neural Network Data Analysis Model for COVID-19 Prediction，Intelligent Automation & Soft Computing 2023, 37(1), 179-198.（ISSN：1079-8587，SCI）

[2] Qingda Zhang，Lianggui Tang*，Meiling Wu，Ke Yan，Yicheng Wang，Research on the spread trend of COVID-19 based on SEIR-C model，BDIOT '22: Proceedings of the 2022 5th International Conference on Big Data and Internet of Things, Aug.2022, ACM,33–38.（BDIOT 2022 - ACM, ISBN: 978-1-4503-9036-1 | EI）

[3] Song Peng,Lianggui Tang∗, Xue Wang, Hongda Mou,Diffusion model for breast cancer segmentation, BDIOT 2023-ACM,ISBN: 979-8-4007-0801-5,2023.8（EI）

[4] Xue WangLianggui Tang*, Hongda Mou, Song Peng, Xiuling Zhu,Xuan Lai,Enhanced feature extraction-based semantic segmentation network, BDIOT 2023-ACM, ISBN: 979-8-4007-0801-5,2023.8（EI）

[5] Ke Yan,Lianggui Tang∗, Meilin Wu, Qingda Zhang, Xiuling Zhu,Aspect-based sentiment analysis method using text generation, BDIOT 2023-ACM, ISBN: 979-8-4007-0801-5,2023.8（EI）

[6] Hongda Mou,Lianggui Tang∗, Jing Ran, Xue Wang,Song Peng,Xiuling Zhu and Chan Tang，Multi-skeleton joint behavior recognition method based on a dual-stream network，CECNet 2023,2023.11（EI）

（三）教学科研获奖情况

[1]重庆市科技进三等奖，唐亮贵（JB080305802），社会保障决策支持数据仓库系统研究及重庆地区应用示范,重庆市人民政府, 2009.2

[2]重庆市科技进三等奖，唐亮贵（JB 060307803），基于MAS的重庆市社会保障多源信息融合研究,重庆市人民政府, 2007.3

[3]重庆市科技进三等奖，唐亮贵(2010-J-3-89-R06)，重庆市综合社会保障系统关键技术研究及应用,重庆市人民政府, 2011.5

[4]重庆市教学成果三等奖，唐亮贵（2013（高）332（5-4）），地方本科院校高素质计算机专业人才工程应用能力的培养体系构建与实践,重庆市人民政府，2013.7

[5]“雪豹”智能汽车，第七届全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛西部赛区摄像头组一等奖，2012.10

[6]渝见AI—全国多模态癌症智能诊断先行者，第八届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛重庆赛区选拔赛金奖、全国铜奖（CQ20221250、202311472），2022.8、2023.4

[7]第八届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛重庆赛区选拔赛高教主赛道优秀创新创业导师（CQ20221249），2022.8

（四）拟招生的学科方向及研究领域简介

学科方向：软件工程理论与技术（083501）

研究领域1：基于深度强化学习的多模态人-机主动交互理论与技术

通过基于认知的行为理解和知识增长的自主学习算法与模型研究，突破基于深度强化学习的多模态人-机主动交互理论与技术。通过基本反射深度强化学习理论和时空联想记忆网络，获得高级认知智能及其深度知识图谱，发展基于视觉理解和语音识别等的多模态人-机主动交互新理论与新方法，实质性提升智能化专业服务领域机器人对多模态多视图领域知识的特征多样性、非完整性及弱可学习性的自适应能力、多模态人机交互进化和自主学习能力。

研究领域2：大语言模型（LLM）多方安全及隐私计算技术

针对在大语言模型应用中，敏感数据泄露以及用户信息安全方面的问题，重点研究大模型鲁棒性对抗攻击技术；大模型在线推理服务中的多方安全及用户隐私保护；大模型训练过程中的数据版权保护；基于同态加密的金融保险保单理赔审核与多方安全交换等。

研究领域3：基于领域大模型的多智能主体系统理论及其应用

通过发展基于智能感知与知识图谱的多模态领域化大模型核心智能算法，构建基于领域大模型的多智能主体系统理论及其技术体系，增强智能主体系统领域大模型训练的可扩展能力、模型自适应调整与泛化能力，开发自主高效核心算法和领域化智能主体软件库，在面向多模态多维度多主体领域化智能协同服务及其质效评价中得到实质性应用。