Лян Чжаньту

PhD доктор гостевой лектор

Фамилия, имя: Лян Чжаньту
Дата рождения: октябрь 1995 г.
Электронная почта: 2385924737@qq.com
Почтовый индекс: 518055

Образование

09.2014 – 07.2018
Шэньчжэньский университет (Китай)
Специальность: Компьютерные науки и технологии
Форма обучения: очная
Степень: бакалавр

09.2020 – 09.2021
Витебский государственный университет (Республика Беларусь)
Специальность: Психология
Форма обучения: очная
Степень: магистр

11.2022 – 10.2025
Университет строительства Куала-Лумпура (Малайзия)
Специальность: Информационные технологии
Форма обучения: очная
Степень: доктор философии (PhD)

Научные интересы:
компьютерное зрение, спайковые нейронные сети, междисциплинарное интеллектуальное моделирование

Опыт работы

06.2018 – 08.2020
Дунгуаньский технологический университет, 

Институт научно-технических инноваций
Должность: IT-инженер (полная занятость)

12.2021 – 09.2022
Ключевая лаборатория инженерного программного обеспечения,
Дунгуаньский технологический университет
Должность: руководитель группы разработки (полная занятость)

03.2024 – 11.2025
Гуанчжоуский университет Синьхуа

Кафедра искусственного интеллекта и науки о данных
Должность: штатный преподаватель (полная занятость)

12.2025 – настоящее время
Китайская академия наук

Шэньчжэньский институт передовых технологий,
Должность: постдокторант (полная занятость)

Преподавательская деятельность

• Преподаваемые дисциплины:
  Цифровая обработка изображений, Продвинутое машинное обучение
• Руководство студентами:
  Руководство командой, получившей вторую премию национального уровня
  на 17-м конкурсе компьютерного дизайна среди студентов Китая

Академическая и общественная деятельность

• Приглашённый профессор и научный руководитель докторантов
  Университета науки и технологий Куала-Лумпура
• Приглашённый рецензент журнала IEEE Access
• Молодёжный член редакционной коллегии журнала JCSIS

Публикации (за последние 3 года)

1. Liang, Z., Fang, X., Liang, Z., Xiong, J., Deng, F., & Nyamasvisva, T. E. (2024). Graph spiking neural network for advanced urban flood risk assessment. iScience, 27(11).（WoS, IF = 4.6）
2. Liang, Z., Kudayberdievna, K. K., Wu, G., Liang, Z., Isakunovich, B. J., Xiong, W., ... & Li, Y. (2025). Co-evolution model of traffic travel and disease transmission under limited resources. Scientific Reports, 15(1), 8536. （WoS, IF = 3.9）
3. Li, K., Guo, K., Liang, Z., Xu, H., & Duan, X. (2025). Traffic accident severity prediction and analysis via spatio-temporal deep learning: A ConvLSTM-transformer approach. Chaos, Solitons & Fractals, 200, 117047. （WoS, IF = 5.6）
4. Qin, J., Xiong, J., & Liang, Z. (2025). CNN–Transformer gated fusion network for medical image super-resolution. Scientific Reports, 15(1), 15338. （WoS, IF = 3.9）
5. Liang, Z., & Nyamasvisva, T. E. (2023, November). Badminton Action Classification Based on Human Skeleton Data Extracted by AlphaPose. In 2023 International Conference on Sensing, Measurement & Data Analytics in the era of Artificial Intelligence (ICSMD) (pp. 1-4). IEEE.（EI，scopus）
6. Liang, Z., Kudayberdievna, K. K., Isakunovich, B. J., & Liang, Z. (2024, March). Comparative study of deep learning models for action recognition based on skeleton data. In International Conference on Computer Graphics, Artificial Intelligence, and Data Processing (ICCAID 2023) (Vol. 13105, pp. 673-678). SPIE.（EI、scopus）
7. Deng, F., Liang, Z., Xu, L., & Wu, X. (2024, July). Cricket Action Classification Based on Skeleton Data Extracted by OpenPifPaf. In 2024 20th International Conference on Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (ICNC-FSKD) (pp. 1-5). IEEE.（EI、scopus）

Патенты

• Полезная модель: Компьютерная клавиатура с системой удобной очистки внутренней пыли

Проектный опыт

Проект по эволюции рек и озёр Цинхай-Тибетского нагорья

• Автоматическое извлечение и распознавание речных систем
• Публикация данных об озёрах и гидрологической информации
• Высокореалистичная визуализация сценариев эволюции
• Отображение данных о ветре, температуре и осадках в реальном времени

Технологии:
JavaScript, Vue, Cesium, Python, Linux, Docker, машинное обучение, компьютерное зрение

Глобальная платформа речных сетей

• Развёртывание и эксплуатация платформы
• Извлечение, наименование и визуализация глобальных речных сетей
• Визуализация озёр, водохранилищ и плотин Китая
• Отображение глобальных DEM-слоёв в реальном времени

Платформа:
https://river-eslab.dgut.edu.cn/zh-CN/map/basic

Профессиональные навыки

• Программирование: Python, Java, JavaScript, Vue, Cesium
• Системы: Docker, Linux
• Базы данных: MySQL, PostgreSQL
• Искусственный интеллект: машинное обучение, глубокое обучение, спайковые нейронные сети
• Сертификат: OCJP — Oracle Certified Java Programmer