LIFENG SHEN
沈礼锋

沈礼锋（男，汉族，籍贯广东），博士，副教授，硕士生导师，国家级青年人才。毕业于香港科技大学，于2024年加入重庆邮电大学 / 人工智能学院，所属大数据智能计算创新团队（团队负责人：王国胤教授）和计算智能重庆市重点实验室。现为重庆人工智能学院（重智院）全时教师，中国人工智能学会粒计算与知识发现专业委员会委员。研究成果发表于 ICML、NeurIPS、ICLR、AAAI等顶级人工智能国际会议。在学术服务方面，担任顶级国际会议 ICLR Area Chair（领域主席），和 IJCAI'25会议的 Workflow Chair，同时长期承担国际会议和国际期刊的审稿工作。工程应用涉及医学心电信号智能监测、工业设备异常预警、电网用电需求预测、金融反洗黑钱、智能审计大模型等场景。

Doing what you like is freedom. Liking what you do is happiness.

相关链接：🏫校内主页、🎓谷歌学术。

🎓 课题组长期招收硕士研究生，同时欢迎优秀本科生加入科研实践，如果你对研究充满热情，有志在顶级会议发表学术成果，欢迎来信沟通。具体要求请见招生页面，或直接发邮件至 shenlf@cqupt.edu.cn。

📚 教育背景

博士 · 香港科技大学（QS 33 位） 导师：James T. Kwok & Pan Hui
硕士 · 华南理工大学 / 计算机学院 导师：马千里 · 广东省优秀学生
学士 · 暨南大学 / 信科院 / 数学系 校级优秀毕业生

🔬 研究方向

研究主要聚焦于生成式人工智能、时间序列数据挖掘与多粒度认知计算，关注基础模型方法、时序数据建模以及面向真实应用场景的智能分析与决策支持。

查看成果 了解团队

🔥 最新动态 / News

论文录用 · 学术服务 · 团队进展

持续更新近期论文录用、学术服务与团队进展。

  • 2026/08/13 受邀担任 ICLR 2027 Area Chair 2026/07/28 受邀于 CGCKD 2026（中国.长春）做多粒度认知计算专题报告 2026/06/09 受邀于 PAKDD 2026（Hong Kong）做 AI Forum 报告 2026/05/01 Yifan 的工作 高效储备池时序聚类已被 IJCAI 2026 接收，祝贺！ 2026/01/26 论文 L2D-Diff（面向无条件时间序列生成）已被 ICLR 2026 接收 2025/11/08 两篇工作被 AAAI 2026 接收：Liang 的 GBOC 与 Xuyang 的 TSGDiff，祝贺！ 2025/07/29 受聘为中国人工智能学会 粒计算与知识发现专业委员会 委员

🎓 教研概览

科研项目 · 教学情况

教学情况

  • 《深度与强化学习》26'Spring;《深度学习》26'Spring;《机器学习》25'Fall.
  • 《最优化理论与方法》27'Fall; 《数据结构》27'Fall;《AI通识与实践：从零基础到DeepSeek应用》25'Spring, 25'Fall
  • HKUST 助教：Machine Learning (COMP4211)、Data Mining (COMP4331)、Social Information Network Analysis and Engineering (COMP4641)、Introduction to Social Computing (MSBD5008)

科研项目

2026.07 - 2029.12

国家重点研发计划 ”战略性科技创新合作” 重点专项

子课题负责人

2026.01 – 2029.12

可解释机器学习的模型机理及关键问题研究

国家自然科学基金项目（面上） · 参与

2024.12 – 2029.12

时序生成式建模方法研究

重庆邮电大学人才引进项目 · 主持

📚 代表性成果

近五年同行引用 1500 余次，最高单篇引用近 600 次

Generative Time Series Analysis（生成式时序分析）

ICLR Shen L, Hou K S, Chen W, et al. Latent-to-data cascaded diffusion models for unconditional time series generation[C]//The Fourteenth International Conference on Learning Representations. 2026.

AAAI Shen L, Li X, Long L. TSGDiff: Rethinking synthetic time series generation from a pure graph perspective[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2026, 40(30): 25304-25311.

ICLR Shen L, Chen W, Kwok J. Multi-resolution diffusion models for time series forecasting[C]//The Twelfth International Conference on Learning Representations. 2024.

ICML Shen L, Kwok J. Non-autoregressive conditional diffusion models for time series prediction[C]//International Conference on Machine Learning. PMLR, 2023: 31016-31029.

Timeseries Anomaly Detection（时序异常检测）

ICIC Tian H, Yan C, Shen L*. Adaptive Dual-View Time-Series Anomaly Detection via Structural Imaging and Forecasting[C]//International Conference on Intelligent Computing (ICIC). 2026: 342-354.

AAAI Shen L, Peng L, Liu R, et al. Finding time series anomalies using granular-ball vector data description[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2026, 40(30): 25295-25303.

NC Huang D, Shen L1, Yu Z, et al. Efficient time series anomaly detection by multiresolution self-supervised discriminative network[J]. Neurocomputing, 2022, 491: 261-272.

AAAI Shen L, Yu Z, Ma Q, et al. Time series anomaly detection with multiresolution ensemble decoding[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2021, 35(11): 9567-9575.

NeurIPS Shen L, Li Z, Kwok J. Timeseries anomaly detection using temporal hierarchical one-class network[J]. Advances in Neural Information Processing Systems, 2020, 33: 13016-13026.

Reservoir Computing（储备池计算）

IJCAI Wang Y, Shen L*, Xia S, et al. Efficient time series clustering from multiscale reservoir dynamics with granular-ball anchoring graph optimization[C]//IJCAI. 2026.

INS Ma Q, Shen L, Cottrell G W. DeePr-ESN: A deep projection-encoding echo-state network[J]. Information Sciences, 2020, 511: 152-171.

IJCAI Ma Q, Shen L, Chen E, et al. WALKING WALKing walking: Action recognition from action echoes[C]//IJCAI. 2017: 2457-2463.

INS Ma Q, Shen L, Chen W, et al. Functional echo state network for time series classification[J]. Information Sciences, 2016, 373: 1-20.

Others

CIKM Zhang L, Li B, Shen L, Liang Y and Tsung F. GadMIL: Granularity-Aware Association Discovery for Multi-Instance Time Series Classification[C]//CIKM. 2026.

IJCAI Xia S, Wang Y, Shen L*, et al. Granular-ball-induced multiple kernel K-means[C]//Proceedings of the Thirty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence. 2025: 6633-6641.

TCYB Ma Q, Li S, Shen L, et al. End-to-end incomplete time-series modeling from linear memory of latent variables[J]. IEEE transactions on Cybernetics, 2019, 50(12): 4908-4920.

ACML Shen L, Ma Q, Li S. End-to-end time series imputation via residual short paths[C]//Asian Conference on Machine Learning. PMLR, 2018: 248-263.

👨‍👩‍👧‍👦 课题组成员 / Group Members

博士生 · 硕士生 · 本科生

博士生

王一钒

何洪萱

硕士生

彭亮

龙乐乐

刘睿文

李旭阳

许梦媛

曹格章

樊晓雪

何云峥

陈艺之

丁明尧

许洲

唐浩恒

刘艳惠

邓婉婷

崔子怡

朱恒

黄浩杰

吕福林

周奕谋

许均杰

黄华明

蒋宇杰

本科生

程靖伟

钟熠烨

杨茵淇

陈佳民

欧宸宇

🚀 加入我们

学科方向 · 招生要求 · 加分项

🎓

招生学科

  • 学术硕士0812 计算机科学与技术
  • 专业硕士085410 人工智能    085411 大数据技术与工程    085404 计算机技术
  
✅

招生要求

  • 真诚待人，心怀仁爱；珍惜时光，努力让每一段旅程都不负所愿
  • 掌握至少一门工具：Python、Matlab 等
  • 修读或自学过相关课程：线性代数、概率统计、算法分析与设计、机器学习
  • 对 AI 领域感兴趣；逻辑思维清晰；算法编程能力强；能阅读英文文献
  
⭐

加分项

  • 成绩顶呱呱
  • 有趣、开朗、热爱生活
  • 参加过 ACM 竞赛、数模竞赛等

⏳ 时光记忆

🍔 学习链接

🍉

Large Language Models

  • Hands on Modern RLhttps://walkinglabs.github.io/hands-on-modern-rl/preface/introduction
  • Reproducing and studying RL algorithms for LLM agentshttps://github.com/KMnO4-zx/agentic-rl-lab/tree/main
  • CS329A Self-Improving AI Agentshttps://cs329a.stanford.edu/#schedule
  • CSC 6203 Large Language Modelshttps://llm-course.github.io/
  • Large Language Models, Spring 2024https://rycolab.io/classes/llm-s24/
  • AI Agents for Beginners - A Coursehttps://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners
  • CSC 2541 Winter 2025: Large Modelshttps://www.cs.toronto.edu/~cmaddis/courses/csc2541_w25/