复旦大学计算机专业博士学位，主要研究领域包括：计算机视觉、垂直场景下多模态大模型 (Text-to-Image & Vision-Language-Model)、多智能体协同等。主持重庆市自然科学基金2项、中国博士后科学基金1项、重庆市博士后特别资助1项、 国家自然科学基金重点项目-课题1项、国家自然科学基金面上项目1项、企事业单位横向课题多项，并作为核心研究骨干参与2项科技部重点研发计划项目。相关工作在开源社区HuggingFace下载量达到4万+，并以第一或通讯作者在CCF/CAAI-A、B类、中科院一区Top等期刊 (如IEEE TIP、TNNLS、TCSVT、TAI、TBD、Info. Fusion、Art. Intelligence Review、ESWA、KBS等) 以及CCF-A、B类推荐会议共发表论文30余篇；与中科院开展AI for Science/具身智能等方向联合研究，相关工作发表在Nature Machine Intelligence、Matter等中科院一区Top期刊上。

GitHub主页（Codes）：https://github.com/ddw2AIGROUP2CQUPT

HuggingFace主页（Data & Checkpoints）：https://huggingface.co/OpenFace-CQUPT

研究方向：

计算机视觉基础理论与应用，

垂直大模型：可控图像生成（text-to-image），

垂直大模型：视觉-语言理解（vision-language model），

基于大模型的多智能体应用（AI-agent）

科研项目 (主持)：

[1] 2019，重庆邮电大学人才引进项目，50万   

[2] 2019，重庆市自然基金面上项目，决策认知神经回路计算模型构建方法研究

[3] 2020，中国博士后基金面上项目，基于信息编码解耦的DeepCNN决策可解释性研究

[4] 2021，重庆博士后特别资助项目，基于隐信息编码解耦的DeepCNN决策可解释性研究

[5] 2023，重庆邮电大学成果研制计划，人机混合增强智能的动态肖像绘制与检索系统

[6] 2023，重庆市自然基金面上项目，基于素描速写的交互式人像动态绘制与检索研究

[7] 2024，智能警务四川省重点实验室，基于LLM的公共场景人体特征与行为跨模态分析，在研

[8] 2024，国自然基金重点项目, 基于认知计算的可控内容生成理论和方法，课题负责人：86万

[9] 2025，国自然基金面上项目, 基于多粒度VLM的素描-文本双交互的人脸图像检索研究，50万

[10] 2025，中国科学院深圳先进技术研究院（委托开发）, ***智能查询系统/***检索系统

[11] 2026，重庆市第五中级人民法院，面向法院的AI交互式辅助生成系统，在研

[12] 2026，重庆蚂蚁消费金融有限公司(阿里)，多模态大模型高效训练与推理技术研究，在研

[13] 2026，中交三航局第九工程有限公司，基于Multi-Agent的长文档智能编制助手，在研

科研项目 (参与)：

[1] 2020，科技部重点研发计划项目，***社交***，300万，研究骨干

[2] 2023，某部委-某工程项目，“大范围首先的****”，160万，研究骨干

[3] 2024，国自然基金专项项目，多粒度粒球深度神经网络理论和算法，99万，研究骨干

部分论文列表(CCF/CAAI：中国计算机/人工智能协会推荐期刊、会议目录)：

[1] Tongyu Shi, Yutang Li, Zhanyuan Li, Qian Liu, Jie Zhou, Wenhe Xu, Yang Li, Dawei Dai, Rui He, Wenhua Zhou, Jiahong Wang, Xue-Feng Yu. A collaborative agent with two lightweight synergistic models for autonomous crystal materials research. Nature Machhine Intelligence, 2026. （IF=29.8, 中科院一区Top，Accepted）

[2] Dw Dai, Long Xu, et al. FaceCaption15M：Benchmarking and Enhancing Facial Vision-Language Models. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2026.（IF=10.7, 中科院一区Top)

[3] Tongyu Shi, Yutang Li, Zhanlong Wang, Wenhe Xu, Mingyang Jiang, Guolai Jiang, Dawei Dai, Jie Zhou, Hao Huang, Rui He, Seeram Ramakrishna, Paul K. Chu, Wenhua Zhou, Xuefeng Yu. Knowledge-Driven Autonomous Materials Research via Collaborative Multi-Agent and Robotic Syste, Matter, 2026 (IF=15.7, 中科院一区Top) 

[4] Y Liu, Dw Dai *, et al. FDSRM: A Feature-driven Style-agnostic Foundation Model for Sketch-less Facial Image Retrieval. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2025 (IF=9.7, CCF-B/中科院一区Top)

[5] Dw Dai, Long Xu, et al. Humanvlm: Foundation for human-scene vision-language model. Information Fusion, 2025 (IF=17.4, CAAI-A/中科院一区Top) 

[6] Dw Dai, Yh Zhang, et al. PathologyVLM: A Large Vision-Language Model for Pathology Image Understanding. Art. Intell. Review, 2025 (IF=18.7, CAAI-B/中科院一区Top)

[7] Dw Dai, Fan Chen, et al. An Adaptive Multi-Granularity Graph Representation of Image via Granular-Ball Computing. IEEE Transactions on Image Processing, 2025 (IF=15.3, CCF-A/中科院一区Top) 

[8] Y Liu, Dw Dai *, et al. Multivariate Feedback-based Image-Text JointLearning for Sketch-less Facial Image Retrieva. IEEE Transactions on Circuits and Systems for VideoTechnology, 2025 (IF=10.7, CCF-B/中科院一区Top)

[9] Dw Dai, S Fu, et al. Vision-Language Joint Representation Learning for Sketch Less Facial Image Retrieval. Information Fusion, 2024 (IF=17.4, CAAI-A/中科院一区Top) 

[10] Dw Dai, Y Liu, et al. LGRL: Local-global representation learning for on-the-fly FG-SBIRD, IEEE Transactions on Bigdata, 2024 (IF=8.0, 中科院二区) 

[11] Dw Dai, Mingming Jia, et al. Face-MakeUp: Multimodal Facial Prompts for Text-to-Image Generation. ECAI, 2025 (CCF-B)

[12] Liu Y, Dw Dai *, et al. From Sparse to Complete: Semantic Understanding Based on Stroke Evolution in On-the-fly SBIR. IJCAI, 2025 (会议：CCF-A/CAAI-A) 

[13] Dw Dai, Liu Y, et al. Multimodal Image-Text Representation Learning for Sketch-Less Facial Image Retrieval. ICME, 2024 (会议：CCF-B)

[14] Dw Dai, Zhang Y, et al. Pa-llava: A large language-vision assistant for human pathology image understanding. BIBM, 2024 (会议：CCF-B)

[15] P Tang, Dw Dai *, et al. Graphconvnet: a dual network utilizing local features coupled with structural information for predicting knee osteoarthritis. BIBM, 2024 (会议：CCF-B)

[16] Dw Dai, Y Li. et al. Sketch less face image retrieval: A new challenge. ICASSP, 2023 (会议：CCF-B)

教育与工作经历：

2019.1- 至今     博士生/硕士生导师. 重庆邮电大学，计算机/人工智能学院；

2014.9-2019.1  博士. 复旦大学，计算机科学与技术专业；

2012.5-2014.6  研究助理. 中国科学院深圳先进技术研究院；

2009.9-2012.3  硕士. 华南理工大学，自动化专业；

2005.9-2009.6  学士. 中国矿业大学，自动化专业；

联系方式：daidw@cqupt.edu.cn

招收人工智能/计算机专业的硕士/博士研究生，欢迎有志从事上述方向研究，且态度端正/勤恳好学/有良好基础的同学报考！！