※教师简介

温良剑，现任beat365正版唯一官网必一硕士生导师。2021年7月毕业于电子科技大学，获得工学博士学位。毕业后在华为诺亚方舟实验室担任研究员，积累了丰富的管理和工程经验，并与企业界保持广泛联系。主要研究方向涵盖自监督大模型、AI Agent、时空数据挖掘和AI量化等领域。在国际顶级期刊和学术会议上发表了10余篇学术论文，涉及TPAMI、ICLR、ICCAD和NIPS等。

教书育人，不放弃每一位学生，用心交流、用勤补拙、用汗感悟，用苦思甜，多培养一些对国家和社会有贡献的优秀人才

※研究领域

大模型

AI Agent

AI量化

自监督学习

※教育背景

2016/09-2021/06  电子科技大学  博士

2013/09-2016/07  中国科学院大学  硕士

※职业经历

2023/07年至今  beat365正版唯一官网必一  讲师

2021/07年至2023/06  华为诺亚方舟实验室  研究员

※研究成果

代表性学术论文（*共同作者，*通讯作者）

[1] Liangjian Wen, Xiasi Wang, Jianzhuang Liu, Zenglin Xu: MVEB: Self-Supervised Learning with Multi-View Entropy Bottleneck. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (T-PAMI), 2024. (CCF A期刊、西财A+期刊、影响因子23.6)

[2] Yuning Lu, Liangjian Wen, Jianzhuang Liu, Yajing Liu, Xinmei Tian，Self-Supervision Can Be a Good Few-Shot Learner，European Conference on Computer Vision (ECCV)，2022. (计算机视觉三大顶会)

[3] Ruiyi Fang, Liangjian Wen*, Zhao Kang , Jianzhuang Liu, Structure-Preserving Graph Representation Learning, the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), 2022. (CCF B类会议，财大B类)

[4] Liangjian Wen, Yi Zhu, Lei Ye, Guojin Chen, Bei Yu, Jianzhuang Liu, Chunjing Xu. LayouTransformer: Generating Layout Patterns with Transformer via Sequential Pattern Modeling, International Conference on Computer-Aided Design (ICCAD), 2022. (计算机EDA三大顶会之一，接受率21%)

[5] Xu Luo, Longhui Wei, Liangjian Wen, Jinrong Yang, Lingxi Xie, Zenglin Xu, Qi Tian, Rectifying the shortcut learning of background for few-shot learning, Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2021. (CCF A类会议，财大A类)

[6] Changshu Liu, Liangjian Wen, Zhao Kang，Guangchun Luo, Ling Tian. Self-supervised Consensus Representation Learning for Attributed Graph, ACM Multimedia, 2021. (CCF A类会议，财大A类)

[7] Liangjian Wen, Haoli Bai, Lirong He, Yiji Zhou, Mingyuan Zhou, Zenglin Xu, Gradient Estimation of Information Measures in Deep Learning，Knowledge-Based Systems 224, 107046, 2021. (SCI一区，财大A类)

[8] Xu Luo, Yuxuan Chen, Liangjian Wen^#, Lili Pan, Zenglin Xu Boosting few-shot classification with view-learnable contrastive learning,

2021 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), (CCF B类会议，财大B类)

[9] Liangjian Wen, Yiji Zhou, Lirong He, Mingyuan Zhou, Zenglin Xu, Mutual Information Gradient Estimation for Representation Learning, International Conference on Learning Representations (ICLR), 2020. (人工智能三大顶会，清华A类)

[10] Liangjian Wen, Xuanyang Zhang, Haoli Bai, and Zenglin Xu, Structured pruning of recurrent neural net- works through neuron selection, Neural Networks, Volume 123 Pages, 134-141, 2020. (SCI一区，财大A类)

※科研项目

复杂结构数据的相似度学习及其应用研究, 国家自然科学青年科学基金项目, 61806045，2019-01-01 至 2021-12-31，结题（主研）