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聯係地址：江蘇省蘇州市工業園區若水路99號中國科學技術大學蘇州高等研究院紹鈞樓
主要研究方向：
- 基礎理論研究：數據挖掘、開放機器學習、AI for Science、物聯網與城市計算等
- 前沿應用探索：人工智能與物質科學交叉應用、人工智能與半導體材料交叉應用等
汪煬，教授，博士生導師。現任中國科學技術大學軟件學院副院長，中國計算機學會傳感器網絡專業委員會執行委員，中國計算機學會智能交通分會執行委員，安徽省傑出青年科學基金獲得者。2002年本科畢業於中國科學技術大學計算機係，2007年於中國科學技術大學獲計算機應用專業博士學位。主要研究方向為人工智能基礎理論與交叉應用研究，包括數據挖掘、開放機器學習、AI for Science、物聯網與城市計算等。作為課題/係統負責人先後承擔了中國科學院穩定支持基礎研究領域青年團隊計劃項目、中國科學院“智能科學家係統”專項、國家重大科研儀器研製項目（部門推薦），並作為項目負責人主持了國家自然科學基金麵上項目（連續3項）和安徽省傑青項目在內的縱向課題40餘項。近年來，聚焦人工智能基礎理論研究並致力於發展麵向物質科學的人工智能方法，在人工智能及交叉科學領域頂級國際學術會議及期刊上以第一/通信作者身份發表CCF-B類、相當水平及以上高水平論文120餘篇（其中CCF-A類及相當水平頂級論文70餘篇，包括JACS、IEEE TPAMI、ICML、ICLR、NeurIPS、SIGKDD等），多次入選人工智能頂會Oral和Spotlight Paper。獲2017年度IBM全球傑出學者獎（IBM Faculty Award）、2020年CSC中國優秀教師獎等，並多次獲得省、學會及學校的優博或優博提名導師獎。
獲獎情況：
1. 2019年度安徽省傑出青年
2. 2017年度IBM全球傑出學者獎
代表性論著：
[1] [IEEE TPAMI] Zhengyang Zhou, Qihe Huang, Binwu Wang, Jianpeng Hou, Kuo Yang, Yuxuan Liang, Yu Zheng, Yang Wang*. ComS2T: A complementary spatiotemporal learning system for data-adaptive model evolution, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2025. (CCF-A,IF=20.8)
[2] [IEEE TPAMI] Kun Wang, Yuxuan Liang*, Xinglin Li, Guohao Li, Bernard Ghanem, Roger Zimmermann, Zhengyang Zhou, Huahui Yi, Yudong Zhang, Yang Wang*. Brave the Wind and the Waves: Discovering Robust and Generalizable Graph Lottery Tickets, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2023. (CCF-A,IF=20.8)
[3] [ICML 2025] Qihe Huang, Zhengyang Zhou*, Kuo Yang, Zhongchao Yi, Xu Wang, Yang Wang*.TimeBase: The Power of Minimalism in Long-term Time Series Forecasting, International Conference on Machine Learning, 2025. (CCF-A, Spotlight)
[4] [ICML 2025] Jiayue Liu, Zhengyang Zhou*, Zhongchao Yi, Qihe Huang, Kuo Yang, Xu Wang, Yang Wang*.SynEVO: A neuro-inspired spatiotemporal evolutional framework for cross-domain adaptation, International Conference on Machine Learning, 2025. (CCF-A, Spotlight)
[5] [NeurIPS 2024] Zhongchao Yi, Zhengyang Zhou, Qihe Huang, Yanjiang Chen, Liheng Yu, Xu Wang, Yang Wang*. Get Rid of Isolation: A Continuous Multi-task Spatio-Temporal Learning Framework, The 38th Conference on Neural Information Processing Systems, 2024. (CCF-A, Oral)
[6] [NeurIPS 2024] Zhe Zhao, Haibin Wen, Zikang Wang, Pengkun Wang, Fanfu Wang, Song Lai, Qingfu Zhang, Yang Wang*. Breaking Long-Tailed Learning Bottlenecks: A Controllable Paradigm with Hypernetwork-Generated Diverse Experts, The 38th Conference on Neural Information Processing Systems, 2024. (CCF-A, Spotlight)
[7] [ICLR 2024] Kun Wang, Hao Wu, Yifan Duan, Guibin Zhang, Kai Wang, Xiaojiang Peng, Yu Zheng, Yuxuan Liang*, Yang Wang*, NuwaDynamics: Discovering and Updating in Causal Spatio-Temporal Modeling, International Conference on Learning Representations, 2024. (清華-A, Spotlight)
[8] [AAAI 2025]Yudong Zhang, Xu Wang*, Xuan Yu, Zhaoyang Sun, Kai Wang, Yang Wang*, Drawing Informative Gradients from Sources: A One-stage Transfer Learning Framework for Cross-city Spatiotemporal Forecasting, International Conference on Learning Representations, 2024. (CCF-A, Oral)
[9] [JACS] Guokun Yang#, Hengyu Xiao#, Hao Gao#, Baicheng Zhang, Wei Hu, ChengChen, Qinyu Qiao, Guozhen Zhang, Shuo Feng, Daobin Liu, Yang Wang*, Jun Jiang*, Yi Luo*. Repairing Noise-Contaminated Low-Frequency Vibrational Spectra with an Attention U-Net Neural Network, Journal of the American Chemical Society, 2024.(化學領域頂級期刊, IF=14.5)
[10] [JACS] Wenjie Du#, Fenfen Ma#, Baicheng Zhang#, Jiahui Zhang, Di Wu, Edward Sharman, Jun Jiang*, Yang Wang*. Spectroscopy-Guided Deep Learning Predicts Solid-Liquid Surface Adsorbate Properties in Fire-new and Unseen Solvents, Journal of the American Chemical Society, 2023.(化學領域頂級期刊, IF=14.5)
[更新於2025年7月】
