教学科研岗

个人简介：

李硕，博士，教授。2023年博士毕业于西安电子科技大学人工智能学院，导师刘芳教授。2023年至2026年在西安电子科技大学人工智能学院从事博士后研究，智能感知与图像理解教育部重点实验室（IPIU）成员，任助理研究员，合作导师焦李成教授。获得2025年陕西省优秀博士学位论文、中国电子教育学会2024年度优秀博士学位论文提名奖、2025年陕西省计算机学会优秀博士学位论文、西安电子科技大学2025年校级优秀博士学位论文。主要从事人工智能算法研究，包括计算机视觉、深度学习、多模态学习、3D视觉和空间智能等。研究工作主要发表于CVPR、AAAI、ACM MM、ECCV、TIP、 TCYB、TNNLS、TCSVT、TGRS、PR和KBS等领域内国际主流会议和期刊。

联系方式：

邮箱：lishuo@nwu.edu.cn

办公地点：长安校区 地质大楼 14-43 （校园西北角）

个人主页：http://faculty.nwu.edu.cn/lishuo

谷歌学术：https://scholar.google.com/citations?user=UWlq514AAAAJ

研究方向：

[1] 计算机视觉、深度学习、无监督学习、小样本学习、多模态学习、标签受限学习、视觉概念学习等；

[2] 图像分类、语义分割、视频异常检测、显著目标检测、行为识别、目标跟踪等；

[3] 空间智能：三维场景重建、理解、推理和规划等。

工作和学习经历：

● 2026.09 - 至今：西北大学，电子信息学院（人工智能学院），人工智能系，教授；

● 2023.08 - 2026.09：西安电子科技大学，人工智能学院，助理研究员，合作导师焦李成教授；

● 2019.03 - 2023.06：西安电子科技大学，人工智能学院，导师刘芳教授，工学博士学位；

● 2016.09 - 2019.02：西安电子科技大学，人工智能学院，导师刘芳教授，转硕博连读；

● 2012.09 - 2016.06：武汉大学，国际软件学院，学士学位；

科研成果：

[17] Shuo Li, Chang Mingkun, Pengfang Li*, Jiahao Wang, Yang Liu, Mengru Ma. Local Concept Learning for Personalized Federated Learning[C]//The 9th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, 2026.

[16] Shuo Li, Fang Liu*, Licheng Jiao, Jiahao Wang, Yanbiao Ma, Xinyi Wang, Yang Liu, Qianyue Bao, Xu Liu, Lingling Li, Puhua Chen. Privacy-Preserving Video Anomaly Detection via Federated Learning[J]. Knowledge-Based Systems, 2026.

[15] Shuo Li, Fang Liu*, Licheng Jiao, Jiahao Wang, Xu Liu, Long Sun, Lingling Li, Puhua Chen. Concept-Aware Learning for Weakly Supervised Video Anomaly Detection[J]. Pattern Recognition, 2026.

[14] Shuo Li, Changfeng Wang, Yanan Xi*. Enhancing CLIP-based Weakly-Supervised Video Anomaly Detection via Optimal Transport[C]//IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), 2026.

[13] Shuo Li, Fang Liu*, Licheng Jiao, Xuejian Gou, Lingling Li, Xu Liu, Puhua Chen. Enhancing Few-Shot Segmentation via Mask Combination Learning[J]. Neurocomputing, 2025.

[12] Shuo Li, Fang Liu*, Licheng Jiao, Zehua Hao, Jiahao Wang, Long Sun, Lingling Li, Xu Liu, Puhua Chen. PromptVAD: Abnormal Prompt via Vision-Language Model[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), 2025.

[11] Shuo Li, Haoyang Ji, Fang Liu*, Licheng Jiao, Xutong Min, Xinyan Huang, Jiahao Wang, Long Sun, Lingling Li, Xu Liu. Fine-Grained Visual-Language Alignment for Remote Sensing Image-Text Retrieval[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS), vol. 63, pp. 1-14, 2025.

[10] Shuo Li, Xingchen Liu, Fang Liu*, Licheng Jiao, Jiahao Wang, Xinyan Huang, Yanbiao Ma, Puhua Chen, Lingling Li, Xu Liu, Xuejian Gou. Imagining Vision From Language for Few-Shot Class-Incremental Learning[C]//The 33rd ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 2025). 2025.

[9] Shuo Li, Fang Liu*, Zehua Hao, Xinyi Wang, Lingling Li, Xu Liu, Puhua Chen, Wenping Ma. Logits DeConfusion with CLIP for Few-Shot Learning[C]//Proceedings of the Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR 2025). 2025: 25411-25421.

[8] Shuo Li, Fang Liu*, Licheng Jiao, Lingling Li, Puhua Chen, Xu Liu, Wenping Ma. Prompt-Based Concept Learning for Few-Shot Class-Incremental Learning[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT), vol. 35, no. 5, pp. 4991-5005, 2025.

[7] Shuo Li, Fang Liu*, Licheng Jiao, Xu Liu, Puhua Chen, Lingling Li. Mask-Guided Correlation Learning for Few-Shot Segmentation in Remote Sensing Imagery[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS), 2024.

[6] Shuo Li, Fang Liu*, Licheng Jiao, Puhua Chen, Lingling Li. Self-supervised self-organizing clustering network: A novel unsupervised representation learning method[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), vol.35, no.2, pp. 1857-1871, Feb. 2024.

[5] Shuo Li, Fang Liu*, Zehua Hao, Licheng Jiao, Xu Liu, Yuwei Guo. MinEnt: Minimum entropy for self-supervised representation learning[J]. Pattern Recognition (PR), vol.138, 109364, 2023.

[4] Shuo Li, Fang Liu*, Licheng Jiao, Xu Liu, Puhua Chen. Learning Salient Feature for Salient Object Detection Without Labels[J]. IEEE Transactions on Cybernetics (TCYB), vol.53, no.2, pp. 1012-1025, 2023.

[3] Shuo Li, Fang Liu*, Zehua Hao, Kaibo Zhao, Licheng Jiao. Unsupervised Few-Shot Image Classification by Learning Features into Clustering Space[C]//European Conference on Computer Vision (ECCV), vol. 13691, pp. 420-436, 2022.

[2] Shuo Li, Fang Liu*, Licheng Jiao, Puhua Chen, Xu Liu, Liling Li. MFNet: A Novel GNN-Based Multi-Level Feature Network With Superpixel Priors[J]. IEEE Transactions on Image Processing (TIP), vol. 31, pp. 7306-7321, 2022.

[1] Shuo Li, Fang Liu*, Licheng Jiao. Self-Training Multi-Sequence Learning with Transformer for Weakly Supervised Video Anomaly Detection[C]//AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), vol. 36(2), pp. 1395-1403, 2022.

近年主要科研项目：

[7] 国家自然科学基金委员会：青年科学基金项目，2025年01月至2027年12月，主持，在研；

[6] 国家自然科学基金委员会：面上项目，2026年01月至2029年12月，参与，在研；

[5] 陕西本科和高等继续教育教学改革研究项目，陕西省高校《人工智能导论》通识课课程改革研究及实践，重点项目，2025年12月，参与，在研；

[4] 陕西省人力资源和社会保障厅：陕西省博士后科研项目资助三等资助，2024年12月，主持，结题；

[3] 财政部和教育部：中央高校基本科研业务费，2024年01月至2024年12月，主持，结题；

[2] 中国博士后科学基金会：国家资助博士后研究人员计划C档，2023年12月，主持，结题；

[1] 中国博士后科学基金会：博士后科学基金第74批面上资助，2023年12月，主持，结题。

编写教材：

[1] 《人工智能通识教程》，陈璞花、焦李成、李硕、毛莎莎、李阳和李玲玲，高等教育出版社，ISBN：9787040654479.

公共服务：

受邀担任ICML、CVPR、ICCV、ACM MM、NeurIPS、AAAI、ECCV、TNNLS、PR、TSP、计算机学报等会议和期刊的审稿人。荣获AAAI 2026 Outstanding Program Committee Award，42/26421 (0.16%)。