长期面向国家量子科技、深空探测、无人系统等重大战略需求，致力于多模态智能感知与物理信息建模研究，重点开展融合物理先验知识与数据驱动方法的科学人工智能理论与方法研究，解决复杂系统建模中的高维非线性、数据稀疏及多物理场耦合难题。
【研究领域】
1.大模型驱动的信息检索与智能建模分析： 紧密结合国家量子计量基准自主化与极低温制冷（重点攻坚任务）、温度计量等前沿需求，针对极低温流体物性数据稀缺、机理复杂等特点，创新性地将物理信息神经网络、符号回归等人工智能方法引入物性分析与温度计量学领域，重点突破高维非线性、数据稀疏、多物理场耦合等复杂系统的建模、预测与控制问题。
2. 多模态图像分析： 针对国家重大科研设施项目需求 （国自然基金委重大科研仪器研制项目，经费约8000万），开展磁信号成像系统研制及多模态医学影像融合分析研究。此外，面向无人检测系统研发的战略需求，深入研究基于文本信息搜索与物理场等多源异构数据的跨模态融合与推理技术。构建了面向复杂环境的软硬一体化智能控制与感知系统。
【学术成果与项目】
迄今在 AAAI、IEEE TKDE、JAMA Network Open、IEEE TMI、Advanced Science 等高水平期刊与会议发表论文20余篇，申请/授权发明专利10余项。作为负责人主持国家自然科学基金、面上项目、科技部重点研发计划课题、中科院仪器子课题项目；作为核心骨干参与国家重大科研仪器研制专项，具备从理论创新、算法研发到智能探测与计量装备自主研制的能力。
教育经历
2018-9至2021-7，中国科学院自动化研究所，计算机应用技术，博士。
2015-9至2018-7，中国科学院自动化研究所联合培养，控制理论与控制工程，硕士。
工作经历
2021.07至2024.09， 中国科学院自动化研究所，复杂系统管理与控制国家重点实验室，助理研究员。
2024.09至今， 中国科学院自动化研究所，复杂系统认知与决策重点实验室，副研究员。
招生信息
组内每年可招收2-4名研究生，招生方向：在自动化所、中国科学院大学人工智能学院、未来技术学院、前沿交叉学院招收人工智能、计算机、数学、物理等和人工智能结合的相关专业，特别是对人工智能和低温制冷、温度计量等前沿方向有浓厚兴趣，有意愿实习的学生也可以联系，组内有充足的算力资源，实习优秀者优先推荐攻读硕士或者博士。
代表论著
1. Liwen Zhang, et al., MPI-Mamba: Latent Feature Fusion Mamba for Anisotropic Image Calibration and Deblurring in Magnetic Particle Imaging. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 2026, 40(15): 12645-12653.（第一作者，人工智能顶会，CCF A）
2. Liwen Zhang, et al., Frequency Structure Consistency Learning Approach for Fast Signal Matrix Measurement in Magnetic Particle Imaging. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 2025: 1-1. （第一作者，JCR Q1）
3. Liwen Zhang, et al., Development and Validation of a Deep Learning Model to Screen for Trisomy 21 During the First Trimester from Nuchal Ultrasonographic Images. JAMA Network Open, 2022. 5(6): p. e2217854-e2217854. （第一作者，JCR Q1,中科院一区Top）
4. Liwen Zhang, et al., “TripleSurv: Triplet Time-Adaptive Coordinate Learning Approach for Survival Analysis,” IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, vol. 36, no. 12, pp. 9464-9475, 2024. （第一作者，JCR Q1,中科院一区Top）
5. Liwen Zhang, et al., Knowledge-guided multi-task attention network for survival risk prediction using multi-center computed tomography images. Neural Networks, 2022. 152: p. 394-406. （第一作者，JCR Q1,中科院二区Top）
6. Liwen Zhang, et al., A Deep Learning Risk Prediction Model for Overall Survival in Patients with Gastric Cancer: A Multicenter Study. Radiotherapy and Oncology, 2020, 150(0167-8140): 73-80. （第一作者，JCR Q1,中科院二区Top）
7. Liwen Zhang, et al., Multi-Focus Network to Decode Imaging Phenotype for Overall Survival Prediction of Gastric Cancer Patients. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2021.10. 25(10): p. 3933 - 3942. （第一作者，JCR Q1,新锐分区一区Top）
8. Liwen Zhang, et al., Quantitative Biomarkers for Prediction of Epidermal Growth Factor Receptor Mutation in NonSmall Cell Lung Cancer. Translational Oncology 2018.02, 11(1): 94-101. （第一作者，JCR Q2）
9. Yongqing Sun, Liwen Zhang, et al., Application of An Individualized Nomogram in First-Trimester Screening for Trisomy 21. Ultrasound in Obstetrics and Gynecology, 2021. 58(1): p. 56-66. （共同第一，JCR Q1,中科院分区一区Top）
10. Wuchao Li, Liwen Zhang, et al., Prognostic value of radiomics computed tomography features in patients with gastric cancer following curative resection [J]. European Radiology. 2018, 1-11. （共同第一，JCR Q1, 中科院二区Top）
11. Yusong Shen, Liwen Zhang, et al., A systematic 3-D magnetic particle imaging simulation model for quantitative analysis of reconstruction image quality. Computer methods and programs in biomedicine 2024, 252: 108250-108250. （共同第一，JCR Q1, 新锐分区二区Top）
12. Yunxiao Liu, Liwen Zhang, et al., MRI‐Derived Lymph Nodes Morphological and Topological Structure (LNs‐MTS) Model for Evaluating Immune Status and Prognosis in Rectal Cancer, Advanced Science, pp. e06523, 2025. （共同第一，JCR Q1, 中科院分区二区Top）
承担科研项目情况
1. 国家自然科学基金委员会，面上项目, 2026-01-01 至 2029-12-31, 50万元, 在研, 主持。
2. 中科院仪器项目，2026.04-2029.03，200万，在研，子课题负责人。
3. 国家自然科学基金青年科学基金项目, 2023-01-01 至 2025-12-31, 30万元, 结题, 主持。
4. 科技部国家重点研发计划，2023-01-01 至 2025-12-31, 300万，课题负责人，在研。
5. 复杂系统管理与控制国家重点实验室，青年基金，2022QN03，2022-01-01 至 2022-12-31，4万元，结题, 主持。
6. 国家自然科学基金委员会, 面上项目, 2023-01-01 至 2026-12-31, 52万元。在研，参与。
7. 国家自然科学基金委员会, 面上项目, 2026-01-01 至 2029-12-31, 50万元, 在研, 主持。
8. 国家自然科学基金委员会, 国家重大科研仪器研制项目, 2025-01-01 至 2029-12-31,在研, 参与。
专利成果
1. 一种基于生成对抗网络的磁粒子三维重建成像方法. 专利号：ZL 2023 1 0047876.0. 授权公告日：2023年04月28日. 授 权公 告 号：CN 115880440 B.（作者排序：2/6）
2. 基于稀疏系统矩阵的MPI图像重建方法、系统及设备. 专利号：ZL 2023 1 0753661.0. 授 权 公 告 日：2023年10月20日. 授权公告号：CN 116563412 B. （作者排序：2/5）
3. 融合成像参数进行量化分析的三维磁粒子成像系统及方法，申请日期：2022.09.01，申请号：202211064689.5，状态：已进入实审。（作者排序：2/6）
4. 正则项自适应优化的磁粒子图像重建系统、方法及设备，专利号：ZL202311330185.8，授权公告日：2023年12月12日，授权公告号：CN117078792B。（作者排序：4/6）
5. 基于特征融合的磁粒子成像图像去噪声方法、系统、设备，申请日期：2022.10.13，申请号：202211254765.9, 状态：已进入实审。（作者排序：4/7）
6. System For Reconstructing Magnetic Particle Image Based on Adaptiveoptimization of Regularization Terms. Application Number：18/744685. （美国专利, 作者排序：4/6）
