孙松 博士 职称：讲师，硕导
研究方向：智能软件工程、人工智能、数据挖掘等领域
邮箱：[email protected]
孙松，重庆师范大学讲师，浙江大学客座研究员、泰国格乐大学兼职博士生导师，智能汽车安全技术全国重点实验室访问学者，无锡太湖人才。本硕博毕业于重庆大学，2022年入职麻将游戏网页版
，现主要从事智能软件工程、人工智能、数据挖掘等方面研究。
近年来，主持国家重点实验室基金课题项目、国防科技创新发展联合基金项目，重庆市住建委科技项目项、重庆市教委青年项目及企业横向等项目、作为技术骨干参与国家重点研发计划项目、国家自然科学基金面上项目、重庆市自然科学基金面上项目等多个课题研究。在IEEE TSE、TCSS、JBHI、ASOC、AAAI等SCI期刊/会议发表论文30余篇，申请/获权专利6余项。与新加坡南洋理工大学、澳大利亚悉尼大学、浙江大学、重庆大学等海内外著名高校建立了紧密的合作关系。此外，担任国际知名期刊副主编，同时受邀担任多个SCI期刊客座编委。担任中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员。荣获IEEE MedAI 2024国际会议最佳论文奖，ICSHMM 2018 会议最佳论文奖。
工作经历：
2022/07-至今，重庆师范大学，麻将游戏网页版
，讲师，硕导
2014/06-2016/04，中国电子科技集团某研究所，系统工程师
部分科研项目：
[1] ××智能代码质量保障与增强技术，JW科技委/国家级，105万，2024/07—2026/06，课题负责人
[2] 代码大模型驱动的智能汽车软件漏洞检测技术，智能汽车安全技术全国重点实验室/省部级，25万，2024/10—2025/09，主持
[3] 混凝土用砂的级配智能检测方法研究，重庆市住房和城乡建设委员会/省部级，10万，2024/05—2026/04，主持
[4] 跨信息物理空间攻击下的工控系统可信协同防护策略研究，浙江大学工业控制技术全国重点实验室/省部级，6万，2024/09—2025/08，主持
[5] 数据安全及网络安全风险评估服务，企事业委托项目/横向，110万，2024/03—2024/12，主持
[6] 大数据驱动的汽车软件缺陷即时一体化解析技术，重庆市教委/省部级，5万，2023/10—2026/09，主持
[7] 基于深度学习的典型工业设备故障预测研究，浙江大学工业控制技术全国重点实验室/省部级，6万，2023/07—2024/06，主持
[8] 语义先验驱动的人脸图像翻译研究，重庆师范大学博士启动基金/校级，15万，2022/10—2024/09，主持
[9] 典型工业设备和产品检测监测云服务技术研究，国家重点研发计划，1100万/国家级，2018/07—2020/12，项目骨干
[10] 移动群智感知环境下可信共享和异构数据融合的服务推荐研究，自然科学基金面上项目/国家级，65万，2021/01—2024/06，项目骨干
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部分发表SCI期刊/会议论文：
[1] Jiang, Z., Yan, M*., Huang, L., Sun, W., Liu, C., Sun, S*., & Lo, D. (2025). DeepVec: State-Vector Aware Test Case Selection for Enhancing Recurrent Neural Network. IEEE Transactions on Software Engineering.
[2] Sun, S., Zhong, Z., Yu, N., Gong, X., & Yang, K. (2025). HumanMoD: A multi-RAG collaborative LLM for inclusive urban public healthcare services. Applied Soft Computing, 113684.
[3] Yao, S., Sun, S*., Zhang, Y., Xu, C., & Chen, W. (2025). Handling Class Imbalance in SAGIN Heterogeneous Devices via Location‐Slack‐Fuzzy Broad Learning System. Transactions on Emerging Telecommunications Technologies, 36(9), e70242.
[4] Gong, X., Gao, J., Sun, S*., Zhong, Z., Shi, Y., Zeng, H., & Yang, K. (2025). Adaptive Compressed-based Privacy-preserving Large Language Model for Sensitive Healthcare. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics.
[5] Yang, K., Zhong, Z., Sun, S., Yu, Z., Chen, C. P., & Zhang, T. (2025). LLM40FD: Unlocking the potential of LLM for anonymous zero-shot fraud detection. IEEE Transactions on Computational Social Systems.
[6] Fu, Y., Yang, K., Sun, S., Gong, X., & Zeng, H. (2025). HIA-Net: Hierarchical Interactive Alignment Network for Multimodal Few-Shot Emotion Recognition. IEEE Signal Processing Letters.
[7] Sun, S*., Zhou, Y., Yao, S., & Xu, J. (2024, December). Enhancing Unsupervised Anomaly Detection in Multivariate Time Series with Variational Autoencoders and Multiresolution LSTM. In International Conference on Advanced Data Mining and Applications (pp. 372-385). Singapore: Springer Nature Singapore.
[8] Yun, F., Yu, Z., Yang, K., Fan, Z., Sun, S., & Lv, J. (2024, November). Ensemble Multi-Kernel Broad Learning System for Disease Diagnosis. In 2024 IEEE International Conference on Medical Artificial Intelligence (MedAI) (pp. 97-104). IEEE.
[9] Tan, H., Sun, S*., Cheng, T., & Shu, X. (2024). Transformer-Based Cloud Detection Method for High-Resolution Remote Sensing Imagery. Computers, Materials & Continua, 80(1).
[10] Liu, B., Zhang, Z., Hu, S., Sun, S*., Liu, D., & Qiu, Z. (2024). A Security Trade-Off Scheme of Anomaly Detection System in IoT to Defend against Data-Tampering Attacks. Computers, Materials & Continua, 78(3).
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发明专利：
[1] 孙松等；面向模态缺失的多模态小样本情感识别方法及装置，202511882133.0，发明型，中国，2025
[2] 孙松等；一种基于大模型的单元测试代码可追溯性方法，202510936751.2，发明型，中国，2025
[3] 孙松等；一种基于代码变更大模型的漏洞检测方法, 202411687424.X，发明型，中国， 2024
[4] 孙松等；一种面向深度神经网络模型的测试用例选择方法, 202410452033.3，发明型，中国，2024
[5] 孙松等；一种基于动态双向时间卷积掩码自编码的预训练模型，2024103629377，发明型，中国，2024
[6] 孙松等；一种基于变换器的高分辨率遥感图像云检测方法，2024113775539，发明型，中国，2024
[7] 孙松等，一种基于数据篡改防御的物联网异常检测安全优化技术，2024111334141，发明型，中国，2024
硕士招生期望：
1. 对科研充满好奇心，乐于在顶会顶刊发表高水平成果。
2. 熟练掌握 Python / C++，具备良好算法与数学基础；有深度学习或大数据平台实际项目经验优先。
3. 沟通主动、责任心强，善于在跨学科团队中合作。
4. 能独立阅读/撰写英文文献与论文，口语达到国际会议报告要求。
导师能提供的支持：
1.（培养精力多）一对一科研指导，从选题、实现到论文写作全链路培养
2.（学术资源多）高水平论文写作与投递模板和全流程经验
3.（高校资源多）海外联合培养/交换机会
4.（项目经费多）坚持每月发放科研劳务，高水平论文与竞赛可获额外奖金
5.（大厂资源多）可推荐国内外名企与博士深造，可内推字节、腾讯、阿里等大厂实习。
