Hailiang Li, Jian Weng*, A Defense Method Based on Attention Mechanism Against Traffic sign Adversarial samples, Information Fusion, Volume 76, 2021, Pages 55-65,JCR1区,IF:12.975,TOP期刊
Hailiang Li, et al, A Semi-automated Annotation Algorithm Based on Weakly Supervised Learning for Medical Images,Biocybernetics and Biomedical Engineering 40 (2020) pp. 787-802, SCI索引,第一作者,影响因子:4.314
Hailiang Li, et al, An improved deep learning approach for detection of thyroid papillary cancer in ultrasound images,Scientific Reprots,(2018) 8:6600,SCI索引,第一作者,影响因子:4.379
身份资质
九三学社社员
中山大学工学博士
香港城市大学访问学者
广东工业大学校外合作研究生导师
教育经历
2014年9月-2018年6月,中山大学,信息与通信工程,博士研究生
2017年7月-2017年9月,香港城市大学,访问学者
从业经历
2019年2月至2021年2月,暨南大学信息科学技术学院,博士后
• 参与基于联邦学习的广东海关数据隐私保护系统的研发工作
• 参与暨南大学与金山毒霸的校园网攻防安全软件的研发工作
• 参与基于视频图像安全的珠海电力局电缆防外破项目
• 参与东软集团社保系统和医院管理系统的研发工作
研究方向
深度学习、图像识别、智慧综合能源、能源大数据、基于注意力机制的神经网络、操作系统和数据库的安全配置、对抗样本攻击与防御。
主讲课题
《人工智能》《计算机网络》《网络与信息安全》《软件工程》《物联网》《大数据和数据科学》《网络安全》《互联网与人工智能》《网络信息安全与数据安全》《高级计算机系统结构》《物联网技术》《云计算与大数据算法设计》《研究方法论》《物联网技术与发展趋势》《网络空间安全前沿问题研究》《智能人机交互》《高级人工智能》《大数据科学应用》《信息安全》《高级软件工程》《高级算法设计与分析》《python的课程》《deepseek》 《生成式AI应用趋势及案例》《AI应用场景识别方法和实践》《从Deepseek看人工智能新趋势》《DeepSeek与AI技术电力行业应用》 《python 课题》《Bert模型和paraformer模型原理和工程化实践经验》《高级算法设计与分析》《图数据库NebulaGraph 的培训/讲座,涉及到图数据库NebulaGraph , GraphRAG相关的知识》《prompt》《多模态大模型原理与实践 》《网络安全渗透测试培训》《模态大模型带来的变革和机遇》《DeepSeek基础与智能推荐选型;智能设计与知识库二次开发;智能控制与实战演练》《电力企业的AI转型实践分享》《DeepSeek在政务中的场景应用、deepseek的发展趋势》《战新业务全视图赋能》《AIGC赋能电力行业数智发展新变革》《蝶C#和C++的语言开发课程》
研究成果论文
Hailiang Li, Jian Weng*, Adaptive Dropout Method Based on Biological Principles,IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,vol.32,no.9, pp.4267-4276, Sept. 2021,JCR1区,IF:10.451,TOP期刊
Hailiang Li, Jian Weng*, A Defense Method Based on Attention Mechanism Against Traffic sign Adversarial samples, Information Fusion, Volume 76, 2021, Pages 55-65,JCR1区,IF:12.975,TOP期刊
Hailiang Li, et al, A Semi-automated Annotation Algorithm Based on Weakly Supervised Learning for Medical Images,Biocybernetics and Biomedical Engineering 40 (2020) pp. 787-802, SCI索引,第一作者,影响因子:4.314
Hailiang Li, et al, An improved deep learning approach for detection of thyroid papillary cancer in ultrasound images,Scientific Reprots,(2018) 8:6600,SCI索引,第一作者,影响因子:4.379
张宇,李海良*.基于RSA的图像可识别对抗攻击方法[J].网络与信息安全学报,2021,7(05):40-48.通信作者,中国科技核心期刊
课题
基于注意力机制的安全性图像识别模型研究与应用,2021广东省普通高校特色创新项目,主持,17.12万元,项目编号:2021KTSCX006
基于 AIOT 的多维视觉下电力施工人员工作监控与管理系统,广东省科技创新战略专项资金,主持,2万元,项目编号:PDJH2021b0058
获奖经历
• 2015年8月 第六届全国电子信息科学博士生论坛论文成果汇报二等奖
• 2016年8月 第七届全国电子信息科学博士生论坛论文成果汇报三等奖
• 2020年12月 INSCRYPT 2020 Session chair
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