BIOGRAPHY
个人简介
唐成是名古屋工业大学大学院工学研究科副教授，主要研究人工智能、通信技术与数据驱动建模的交叉融合。
研究方向包括 AI for Communications、Communications for AI、医疗人工智能、时序智能、网络智能、边缘智能、可解释人工智能、优化算法以及 AI for Science 等。
研究目标是将算法、通信基础设施、感知技术与实际应用相结合，构建兼具可靠性、可解释性与社会价值的智能系统。
近期论文
Recovering stranded discrimination in knowledge tracing: per-item bias correction via empirical-bayes shrinkage
Decomposed seasonal-trend network with rotary attention for time series forecasting
GlucoMixer: an efficient glucose monitoring model with mixers
KPMG: a graphical Koopman-Mamba approach for financial markets
最新动态
AAAI 2026，程序委员会委员
(教员, 副教授) 唐成 担任 第40届 AAAI Conference on Artificial Intelligence（AAAI 2026）的程序委员会委员。会议于2026年1月20日至27日在新加坡 Singapore EXPO 举行。
ICONIP 2026，程序委员会委员
(教员, 副教授) 唐成 担任 International Conference on Neural Information Processing（ICONIP 2026）的程序委员会委员。会议于2026年11月23日至27日在澳大利亚墨尔本举行。
兼任先端医用物理・信息工学研究中心副教授
(教员, 兼任副教授) 唐成 兼任 名古屋工业大学 先端医用物理・信息工学研究中心 副教授。