严斌宇
副教授，硕士生导师，工程数值模拟基础算法与模型全国重点实验室副主任
研究方向：轻量级AI算法与模型、AI for Science
地址：四川大学江安校区多学科交叉创新大楼5楼 | E-mail: yby@scu.edu.cn
个人简介
严斌宇，四川大学计算机学院（软件学院）副教授、硕士生导师，现任工程数值模拟基础算法与模型全国重点实验室副主任。分别于1997年、2002年、2011年在四川大学获得学士、硕士、博士学位。
主要研究方向包括：轻量级深度学习模型设计与优化、多模态网络与内生安全、AI赋能工业软件与科学计算。近年来致力于探索高效神经网络架构（反馈网络、Transformer等）在资源受限场景下的应用，相关成果发表于国际期刊和会议。
曾任四川大学教务处副处长、计算机学院（软件学院）副院长，现任工程数值模拟基础算法与模型全国重点实验室副主任，同时担任四川省新工科教学指导委员会副秘书长。
研究方向
1. 轻量级AI算法与模型
针对嵌入式设备和边缘计算场景中计算资源受限的问题，研究轻量级深度学习架构设计、高效反馈网络、模型压缩与加速技术，在图像超分辨率、图像分割等任务中实现高精度与低功耗的平衡。相关成果发表于Computers and Electrical Engineering、Neural Processing Letters、Microprocessors and Microsystems、ICANN。
2. 多模态网络内生安全与智能防御
针对多模态网络（云网融合、异构网络）体制复杂化、攻击手段智能化带来的安全挑战，研究广义鲁棒控制理论与人工智能技术的深度融合，探索基于安全设计智能体的DHR构造与拟态裁决策略自动生成、多维安全能力图谱构建与可解释性度量、多智能体协同的云网安全自动化编排等关键技术，在网络体系架构层面实现从“被动防御”到“内生安全”的范式提升。
3. AI赋能工业软件与科学计算
结合国重室大型通用CAE工业软件研发需求，探索人工智能技术在科学计算与工业软件领域的融合应用，包括：AI辅助科学计算编程、深度学习驱动的工业仿真加速方法、智能化的CAE软件前后处理技术等，推动AI for Science在工程数值模拟中的落地实践。
代表性论文（通讯作者，*标注）
1. Beibei Wang, Binyu Yan*, Changjun Liu, et al. Lightweight bidirectional feedback network for image super-resolution. Computers and Electrical Engineering, 2022, 102: 108254.
2. Chunting Lei, Sihan Yang, Xiaomin Yang, Binyu Yan*, Gwanggil Jeon. Iterative dual regression network for blind image super-resolution. Signal, Image and Video Processing, 2023, 17: 1-10.
3. Beibei Wang, Changjun Liu, Binyu Yan*, Xiaomin Yang. Lightweight Parallel Feedback Network for Image Super-Resolution. Neural Processing Letters, 2022, 55. DOI: 10.1007/s11063-022-11007-0.
4. Yang Feng, Binyu Yan*, Seunggil Jeon, Xiaomin Yang. A hyperspectral pansharpening method using retrain transformer network for remote sensing images in UAV communications system. Wireless Networks, 2024: 1-14. DOI: 10.1007/s11276-023-03611-2.
5. Hang Xiao, Jiayi Qin, Seunggil Jeon, Binyu Yan*, Xiaomin Yang. MFEN: Lightweight multi-scale feature extraction super-resolution network in embedded system. Microprocessors and Microsystems, 2022, 93: 104568.
6. Beibei Wang, Changjun Liu, Binyu Yan*, et al. Lightweight image super-resolution via overlapping back-projection feedback network for embedded devices. Microprocessors and Microsystems, 2023, 98: 104777.
7. Beibei Wang, Binyu Yan*, Gwanggil Jeon, et al. Lightweight Dual Mutual-Feedback Network for Artificial Intelligence in Medical Image Super-Resolution. Applied Sciences, 2022, 12: 12794. DOI: 10.3390/app122412794.
8. Hui Yang, Lulu Tang, Ting Wu, Binyu Yan. DGFormer: A Dynamic Kernel with Gaussian Fusion Transformer for Semantic Image Segmentation. ICANN 2024, LNCS vol 15018, Springer, 2024. DOI: 10.1007/978-3-031-72338-4_2.
对学生的期待
欢迎对轻量级深度学习、多模态网络及内生安全、AI赋能工业软件等方向感兴趣的同学加入课题组。实验室配备高性能计算资源，与国重室科研平台紧密联动，为你提供良好的科研训练和论文指导。特别欢迎有编程基础、对人工智能算法有热情的同学联系咨询。
代表性教学成果与荣誉
· 国家级一流本科课程（线下一流课程）：《计算机通信与网络》负责人（2020年）
· 国家级教学成果奖二等奖2项（2022年）
· 四川省教学成果奖二等奖1项（2021年）
· 指导学生获“挑战杯”全国特等奖1项及各类学科竞赛国家级二等奖三项。
