梁丽丽

201009-201406： 黑河学院      计算机科学与技术  本科    学士

201709-201906： 哈尔滨理工大学  计算机科学与技术 硕士研究生 硕士

201909-202504： 哈尔滨理工大学  计算机应用技术  博士研究生 博士

2025.04-至今，哈尔滨理工大学，讲师

场景图生成、代码生成，行为识别和定位、视频问答、具身问答、视频问答大模型。

1、重点项目-适应数字经济的企业智能办公与服务平台关键技术研发,参与人员（2022）

2、光合基金-CLIP模型在DCU平台的移植适配与性能优化，参与人员（2024）

3、主持青年教师科研启动资金项目一项（2025）

助教：

《操作系统》，本科

《算法设计与分析》，本科

所在学科：计算机科学与技术学院/计算机科学与技术

招生计划：每年计划招收硕士研究生3-5名。

要求：英语基础良好，具备扎实的专业基础知识、良好的团队协作意识和积极的求知探索精神。

[1] 一种缩短时间戳网络解决多事件视频问答系统、方法、计算机及存储介质[P].黑龙江省:CN202110896068.2,2022-05-31. （发明专利，已授权，二作）

[2] 一种基于动态注意力与图网络推理的视频问答系统、方法、计算机及存储介质[P].黑龙江省:CN202110908494.3,2022-06-03. （发明专利，已授权，二作）

[3] 一种基于文本注意力和细粒度信息的视频问答系统、方法、计算机及存储介质[P].黑龙江省:CN202110907635.X,2022-06-14. （发明专利，已授权，二作）

[4] 基于多模态渐进式注意力模型解决视频问答任务的方法[P].黑龙江省:CN202110915934.8,2022-05-31. （发明专利，已授权，三作）

[5] 一种基于多粒度的跨模态交互框架解决视频问答的方法及系统[P].黑龙江省:CN202310371771.0,2024-07-30. （发明专利，已授权，三作）

[6] 一种基于时空图和相似图的协同注意力推理的视频问答方法[P].黑龙江省:CN202310547607.0,2024-02-27. （发明专利，已授权，三作）

[7] 一种基于三元组多样范例集和梯度正则化的增量学习方法[P].黑龙江省:CN202110954054.1,2022-06-03. （发明专利，已授权，三作）

[8] 小样本图像分类的系统、方法、设备及存储介质[P].黑龙江省:CN202110896070.X,2022-05-31. （发明专利，已授权，三作）

[9] 一种基于改进型EmbedKGQA模型的知识图谱问答方法、电子设备及存储介质[P].黑龙江省:CN202210646432.4,2023-01-31. （发明专利，已授权，三作）

[10] 一种基于BERT模型和深层等长卷积神经网络的二进制代码摘要生成方法及系统[P].黑龙江省:CN202211510437.0,2023-04-21. （发明专利，已授权，三作）

[11] .一种基于词汇增强和TCN-BILSTM模型的中文命名实体识别方法[P].黑龙江省:CN202310822927.2,2024-04-26. （发明专利，已授权，三作）

[12] 一种基于知识蒸馏的不良图片识别系统、方法、计算机及存储介质[P].黑龙江省:CN202110896069.7,2022-05-31. （发明专利，已授权，三作）

[1] Liang L, Sun G, Li T, et al. TLNet: Temporal Span Localization Network with Collaborative Graph Reasoning for Video Question Answering[J]. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 2024.（SCI 已检索，JCR1区 IF=5.3）

[2] Sun G, Liang L, Li T, et al. Video question answering: a survey of models and datasets[J]. Mobile Networks and Applications, 2021: 1-34. （SCI 已检索，JCR2区 IF=3.426）

[3] Lang F, Liang L, Huang K, et al. Movie recommendation system for educational purposes based on field-aware factorization machine[J]. Mobile Networks and Applications, 2021, 26(5): 2199-2205. （SCI 已检索，JCR2区 IF=3.426）

[4] Sun G, Ji B, Liang L, et al. CeCR: Cross-entropy contrastive replay for online class-incremental continual learning[J]. Neural Networks, 2024, 173: 106163. （SCI 已检索，JCR1区 IF=6）

[5] 梁丽丽, 刘昕雨, 孙广路, 等. MSAM: 针对视频问答的多阶段注意力模型[J]. Journal of Harbin University of Science & Technology, 2022, 27(4).

[6] Liang L, Sun G. Leveraging Static Relationships for Intra-Type and Inter-Type Message Passing in Video Question Answering[J]. Arxiv, 2025.

[7] Sun G, Liang L, Chen T, et al. Network traffic classification based on transfer learning[J]. Computers & electrical engineering, 2018, 69: 920-927.（SCI 已检索，JCR2区 IF=4)