liftkkkk

朱洪银

AI研究者｜Large Ontology Model（LOM）提出者

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🧭 关于我

• 🏢 用友网络 AI Lab 负责人 / 算法专家
• 🎓 知识图谱、大语言模型与企业智能方向研究者
• 📚 发表 SCI/EI 论文 20+ ｜发明专利 20+ ｜专著《高频算法设计》作者
• 🌐 长期聚焦：AI技术 → 企业级可落地决策系统

致力于将大模型、知识图谱与本体工程结合，构建可解释、可审计、可落地的企业智能系统

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🔥 当前研究重点

• 🧠 本体大模型（Large Ontology Model, LOM）
• 🤖 本体驱动智能体（Ontology-Driven Agent）
• 🏢 企业级智能决策系统
• 🔗 大模型 × 知识图谱 × 仿真推演

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🧪 代表性研究

🧠 大模型 / LOM

• From Business Events to Auditable Decisions
  基于本体约束的企业决策图模拟（Arxiv 2026）

• Unifying Ontology Construction and Semantic Alignment
  面向确定性推理的统一本体建模框架（Arxiv 2026）

• Large Ontology Models for Enterprise Knowledge Management（Arxiv 2026）

• 层次结构知识增强的图自编码预训练（ESWA 2024）
• 融合领域知识的预训练语言模型（ESWA 2022）
• 面向AIoT的协同问答模型（IEEE TII 2021）

📌 开源项目：https://github.com/liftkkkk

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🔗 知识图谱

• 语义结构联合建模的图神经网络（2023）
• 多模态对话知识图谱（APWeb 2023）
• SwitchNet关系抽取模型（2022）
• FlexNER命名实体识别（2019）

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🧠 脑科学与认知智能

• 脑知识图谱构建与推理（Brain Informatics）
• 神经科学文献挖掘（Frontiers）

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🏗️ 产业经验

• 🟡 用友网络：AI Lab / 模型研发负责人
• 🟢 奇虎360：算法专家
• 🔵 浪潮集团：全国重点实验室研究员
• 🟣 彩讯股份：北京 AI 负责人

具备从底层算力优化 → 模型设计 → 企业级系统落地的全栈AI能力

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🧩 技术能力

大模型系统          ████████████████
知识图谱            ████████████████
本体建模            ████████████████
企业AI架构          ████████████████
分布式计算          ████████████