中心简介

刘权辉

刘权辉

副教授 · 硕士生导师 · 博士生导师 · 四川大学双百人才

基本信息

所在系所计算机科学系

电子邮箱quanhuiliu@scu.edu.cn

办公地址基础教学楼B座318A

研究方向

人工智能 · 智能医学 · 自然语言处理 · 图神经网络 · 社会计算

个人简介

刘权辉,四川大学副教授,硕/博士生导师,国家重点研发计划课题负责人、四川省学术和技术带头人后备人选、四川大学双百人才工程计划入选者、四川大学青年科技学术带头人。2019年博士毕业于电子科技大学计算机学院,同年被四川大学人才引进为特聘副研究员,2022年晋升为副教授。博士期间,获留学基金委资助,在美国东北大学博士公派联合培养2年。

教育与学术经历

  • 2022年晋升为副教授
  • 2019年被四川大学人才引进为特聘副研究员
  • 2019年博士毕业于电子科技大学计算机学院
  • 博士期间,获留学基金委资助,在美国东北大学博士公派联合培养2年。
  • 研究方向包括人工智能、智能医学、自然语言处理、图神经网络、社会计算等,在美国科学院院刊PNAS、Nature Communications等国际权威期刊和ACM MM、AAAI等国际会议上发表论文40余篇,两篇论文入选ESI高被引、7篇论文引用100+。
  • 担任中国人工智能学会“社会计算与社会智能”专业委员会委员、中国自动化学会“计算社会与社会智能”专业委员会委员、中国优选法统筹法与经济数学研究会“网络科学”分会理事。
  • 担任Entropy特刊编辑,以及Nature Communications、Knowledge-based system、Neucomputing等期刊审稿人,受邀在2019年统计物理年会上做大会报告,多次在全国复杂网络大会、网络科学论坛、社会计算与人工智能等会议上做学术报告。

项目成果及获奖荣誉

  • 主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金(青年、面上)项目、国家社会科学基金重大项目课题、四川省自然科学基金面上、成都市科技局重点项目、中央高校科研专项基金等纵向科研项目10余项。目前,主要与成都市疾控中心、四川大学华西医院等单位合作,将前期研究基础并结合人工智能大模型应用于预防医学、临床医学中,用于提高城市疾病预警防控水平和辅助临床诊断决策。
  • 指导多名本科生以一作身份发表SCI论文,所推荐本科生曾获新加坡南洋理工大学直博全额奖学金、新加坡国立大学博士offer等。毕业硕士均以1作身份发表中科院1区或2区论文,毕业去向包括字节、公务员等
  • 部分在研项目
    国家重点研发计划课题(No.2024YFB3909003 ),2025-2028,主持
    国家自然科学基金面上项目(No. 62373264),2024-2027,主持
    四川省自然科学基金面上项目(No.2025ZNSFC0473),2025-2026,主持
  • 荣誉与获奖
    四川大学研究生教学成果特等奖,排名9/10,2025年
    四川省高等教育人才培养和教学改革重点项目,排名4/7,2025年
    四川省学术和技术带头人后备人选,2023年
    四川大学计算机学院优秀共产党员,2022年
    四川大学双百人才工程B计划入选者,2021年
    四川大学课堂教学质量优秀奖,2021年
    四川大学学术新人奖,2021年
    全国大数据与社会计算青年学者论坛新星奖,2020年

论文列表

  1. Q. Qu, Q-H. Liu#, J. Gao, S. Huang, W. Feng, Z. Yue, X. Lv, T. Zhou, and J. Lv. Gender differences in resume language and gender gaps in salary expectations. J. R. Soc. Interface 22:20240784 (2025)
  2. Y. Cai, W. Wang, L. Yu, R. Wang, G.-Q. Sun, A. G. Kummer, P. C. Ventura, J. Lv, M. Ajelli, Q.-H. Liu#. Assessing the effectiveness of test-trace-isolate interventions using a multi-layered temporal networks. Infectious Disease Modeling 10:775-786 (2025)
  3. X. Zhang, L. Yu, W. Wang, G.-Q. Sun, J. Lv, T. Zhou, Q.-H. Liu#. Estimating the time-varying effective reproduction number via Cycle Threshold- based Transformer. PLoS Comput Biol 20(12): e1012694 (2024)
  4. K. Zhang, Z. Xia, S. Huang, G.-Q. Sun, J. Lv, M. Ajelli, K. Ejima, Q.-H. Liu#. Evaluating the impact of test-trace-isolate for COVID-19 management and alternative strategies. PLoS Comput Biol 19(9): e1011423 (2023).
  5. Q.-H. Liu, J. Zhang, C. Peng, M. Litvinova, S. Huang, P. Poletti, F. Trentini, G. Guzzetta, V. Marziano, T. Zhou, C. Viboud, A. I Bento, J. Lv, A. Vespignani, S. Merler, H. Yu, M. Ajelli. Model-based evaluation of alternative reactive class closure strategies against COVID-19. Nature Communications 13(1):1-10 (2022)
  6. S. Huang, I. Tsang, Z. Xu, J. Lv, Q.-H. Liu#. Multi-View Clustering on Topological Manifold. AAAI 36(6): 6944-6951 (2022)
  7. S. Huang, I. W Tsang, Z. Xu, J. Lv, Q.-H. Liu#. CDD: Multi-view Subspace Clustering via Cross-view Diversity Detection. ACM MM 2308-2316 (2021)
  8. Q.-H. Liu, A. I. Bento, K. Yang, H. Zhang, X. Yang, S. Merler, A. Vespignani, J. Lv, H. Yu, W. Zhang, T. Zhou, M. Ajelli. The COVID-19 outbreak in Sichuan, China: Epidemiology and impact of interventions. PLoS Comput Biol 16(3), e1007679 (2020).
  9. Q.-H. Liu, M. Ajelli, A. Aleta, S. Merler, Y. Moreno, A. Vespignani. Measurability of the epidemic reproduction number in data-driven contact networks. PNAS 115 (50), 12680–12685 (2018) (PNAS为美国科学院院刊,与Nature、Science、Cell齐名的顶级综合性期刊)
  10. M. Litvinova, Q.-H. Liu, E. S. Kulikov, M. Ajelli. Reactive school closure weakens the network of social interactions and the spread of influenza. PNAS 116(27), 13174-13181 (2019). (PNAS为美国科学院院刊,与Nature、Science、Cell齐名的顶级综合性期刊)

招生/招聘信息

每年招2名博士生,3名硕士生,欢迎感兴趣的同学报考。同时也欢迎感兴趣的本科生进入实验室实习,参与相关科研项目。

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