个人简介

马力，男，博士，IEEE高级会员，武汉理工大学教授（特岗），博士生导师，湖北省“楚天学者”高层次人才，入选武汉理工大学“15551”青年拔尖人才计划。湖北省第六批科技副总、院士专家行成员。美国密歇根大学博士后，加州大学洛杉矶分校UCLA国家公派联合培养博士，台湾大学医学院交流学者，具有丰富的国际经历。

一直致力嵌入式装置设备研发、类脑自然智能、人机协作交互方向研究，涉及临床麻醉状态评估、类脑智能计算等领域，特别关注信息、医学、计算科学方面的结合。申请并承担了多项国家和省部级及企业委托项目，主持包括国家自然科学基金面上项目、湖北省科技人才项目、湖北省自然科学基金、湖北省重大专项（联合申报）、武汉市自然科学基金、国重开放课题等纵向项目。作为核心骨干成员参与多项包括国家重点研发、自然科学基金面上、湖北省国际科技合作以及美国NIH、美国能源局DoA、台湾科技部中山科学院等科研项目。在Anesthesiology、IEEE TNSRE、TNNLS、TIM以及EAAI、NN、KBS、ESWA、JNE、NEUROCOMP、AIIM等在内的国内外高水平期刊和顶级会议EMBC、ICASSP，发表学术论文近40篇，其中SCI收录近20篇，EI收录8篇，完成1部英文专著撰写。此外，获授权国家发明专利近10项，申请受理国家发明专利2项。获湖北省教学成果奖特等奖。担任Frontiers in Bioengineering and Biotechnology 评审编辑和EMBC年会SPC评委会委员以及IEEE TNNLS、IEEE TNSRE、Neucomp、ESWA、EAAI等多个期刊审稿人。

联系方式：excellentmary@whut.edu.cnexcellentmary126@gmail.com

教育和工作经历

2023/10-至今，武汉理工大学，信息与通信专业，教授（特岗）

2024/07-2025/06，武汉市数据局，数字经济处，副处长（挂职）

2023/09-2023/10，武汉理工大学，信息与通信专业，副教授

2019/01-2023/09，武汉理工大学，信息与通信专业，讲师

2019/10-2020/10，美国密歇根大学，电子与计算机系，博士后研究员

2012/09-2019/01，武汉理工大学，信息与通信工程，工学博士（直博）

2016/09-2018/09，加州大学洛杉矶分校ucla，生物医学，国家公派联合培养博士

2015/09-2016/08，元智大学（台大医学院），机械工程（麻醉科），合作培养博士

2008/09-2012/06，武汉理工大学，通信工程（试点班），工学学士

主要研究方向

机器学习与脑机自然智能研究、机器人信号处理与驱动控制研究、医工交叉临床麻醉、癫痫等脑状态分析评估建模、嵌入式系统装置与孪生信息化工程技术应用

主持或参与的科研项目

[1]国家自然科学基金面上项目：融合神经元动力学特性的脉冲神经网络时空信息处理协同优化方法及原型验证，2026年-2029年（主持）

[2]湖北省科技人才项目：面向任务目标快速识别的飞行员脑-眼-机协同感知融合关键技术研究，2025年-2027年（主持）

[3]武汉市自然科学基金：融合生物神经元动力学与时序优化的脉冲神经元模型构建，2024年-2026年（主持）

[4]湖北省自然科学基金：基于全麻状态下脑网络时空演变规律的意识波动机理研究，2022年-2024年（主持）

[5]湖北省重大项目：高通畅率人造血管成型及其关键技术研究，2022年-2025年（子课题）

[6]教育部重点实验室开放课题：融合脑电和眼动追踪的快速语义识读解码的语言脑机交互研究，2024年-2026年（主持）

[7]教育部重点实验室开放课题：融合生物动力学的可解释性脉冲神经元模型的构建，2024年-2026年（主持）

[8]国家重点实验室开放课题：基于可穿戴式柔性触觉传感织物的步态行为智能分析方法研究，2022年-2024年（主持）

代表性学术成果

[1] Huang Z., Meng, W., Chen, K., Liu, Q., Xiao R., & Ma, L*(2026). Enhancing learning efficiency in spiking neural networks via expanded representation and neuronal heterogeneity. Pattern Recognition, 114933. (SCI)

[2] Cai M.C., Liu, Q., Chen, K., & Ma, L*(2025). Channel-wise Regional Integrate and Multiple Firing Neuron: Improving the Spatiotemporal Learning of Spiking Neural Networks. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,37(1),386-400. (SCI)

[3] Zhao, M., Ai, Q., Chen, K., Liu, Q., Xie, S. Q., & Ma, L*(2025). Adaptive attention graph convolution network with normalized embedded Gaussian for rapid serial visualization presentation decoding. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 161, 112093.（SCI）

[4] Meng, W., Huang, Z., Liu, Q., Cai, M., Chen, K., & Ma, L*(2025). Spike-driven incepformer: A hierarchical spiking transformer with inception-inspired feature learning. Neurocomputing, 130727.（SCI）

[5] Chen, K., Yang, Z., Cai, M., Liu, Q., Ai, Q., & Ma, L*.(2025). A Novel Biologically Plausible Spiking Convolutional Capsule Network with Optimized Batch Normalization for EEG-based Emotion Recognition. Expert Systems with Applications, 128183.（SCI）

[6] Ai, Q., Yang, Y., Cai, M., Chen, K., Liu, Q., & Ma, L*.(2025). A cross-layer residual spiking neural network with adaptive threshold leaky integrate-and-fire neuron and learnable surrogate gradient. Knowledge-Based Systems, 319, 113575.（SCI）

[7] Chen, K., Ruan, W., Liu, Q., Ai, Q., & Ma, L*.(2025). A novel deep learning model combining 3DCNN-CapsNet and hierarchical attention mechanism for EEG emotion recognition. Neural Networks, 186, 107267.（SCI）

[8] Ai, Q., Wang, C., Chen, K*., & Ma, L(2025). Multi-source domain separation adversarial domain adaptation for EEG emotion recognition. Biomedical Signal Processing and Control, 109, 108016.

[9] Huang Z., Meng W., Liu Q., Chen K. and Ma, L*.,(2026) AR-LIF: Adaptive Reset Leaky Integrate-And-Fire Neuron for Spiking Neural Networks, ICASSP 2026 - 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (CCF-B), Barcelona, Spain, 2026, pp. 20322-20326

[10] Meng W., Ma, L., Liu Q., et al. Wearable Sensing and Assistive Devices for Robotic Rehabilitation[M]. 1st ed. London: Elsevier/Academic Press, 2026. (ISBN: 9780443404634eBook ISBN: 9780443404641)

获得的荣誉奖励

[1]刘泉;蔡旻成;马力;陈昆；发明专利：基于新型脉冲神经网络动力学的时序任务分类方法，（授权）公布号：ZL202410775864.4 2024。

[2]艾青松；赵梦圆；陈昆；刘泉；马力；发明专利：一种基于脑电溯源和多特征提取的目标检测方法,（授权）公布号：ZL202310595880.0 2023。

[3]刘泉;蔡旻成;马力;陈昆；发明专利：一种基于神经元复杂动力学的脉冲神经类脑智能分类方法，（授权）公布号：ZL202210791105.8 2022。

[4]马力;陈昆;刘泉;艾青松等;发明专利：基于胶囊神经网络的脑启发式自动驾驶辅助系统及方法，（授权）公布号：ZL 202210221486.6，2022。

[5]陈昆;魏欣;马力;刘泉;艾青松；发明专利：一种基于脑电溯源和偶极子选择的运动想象分类方法。（授权）公布号：ZL 202210783534.0，2022。

[6]马力；刘泉；艾青松；陈昆；发明专利：一种基于图卷积神经网络的麻醉深度监测方法及系统。（授权）公布号：ZL 202111346082.1，2022。

[7]马力;孙乾。发明专利：一种用于实时检测教师情绪的智能教鞭系统教鞭，（授权）公布号：ZL 202110069926.6，2021。

[8]马力;陈昆;艾青松;杨启凡;张小梅;赵雪飞;刘泽民。发明专利：路面车辙检测的图像实时处理系统。（授权）公布号：ZL 201911399458.8，2020。