唐立新教授，现为中国工程院院士、东北大学副校长（科技规划、国际合作）、智能工业数据解析与优化教育部重点实验室主任、东北大学人工智能与大数据科学中心主任、工业智能与系统优化前沿科学中心首席科学家、计算机软件国家工程研究中心工业软件首席设计师。现兼任国务院学位委员会第八届学科评议组成员、教育部科技委人工智能委员会副主任、中国运筹学会副理事长兼智能工业数据解析与优化专业委员会主任、清华大学自动化系咨询委员会委员。
主要研究方向为工业智能与系统优化理论方法，包括工业大数据科学、数据解析与机器学习、深度学习与进化学习、加强学习与动态优化、凸优化与稀疏优化、整数与组合最优化、计算智能优化等理论方法，智能工业全流程生产与库存计划、生产与物流批调度、生产过程操作优化与最优控制等工程优化技术，质量预报、工况监测等知识发现和图像、语音、可视等感知理解方面的数据解析技术，以及在制造、物流和能源系统中的工程应用。
在IEEE Transactions on Evolutionary Computation, IEEE Transactions on Cybernetics,IEEE Transactions on Control Systems Technology, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on Power Systems, Operations Research, Manufacturing & Service Operations Management, INFORMS Journal on Computing, IISE Transactions, Naval Research Logistics等国际重要期刊发表多篇论文。发表在国际工业与系统工程旗舰期刊IISE Transactions的论文被评为2017年度设计与制造领域的“最佳应用论文奖”（Best Applications Paper Award）。
现为6个国际工业智能与系统优化领域重要SCI期刊IISE Transactions,IEEE Transactions on Evolutionary Computation,IEEE Transactions on Cybernetics,Journal of Scheduling,International Journal of Production Research,Journal of the Operational Research Society的Associate Editor，国际期刊Annals of Operations Research编委，国际期刊Asia-Pacific Journal of Operational Research区域主编(Area Editor)。受邀担任INFORMS International2018的Cluster Chair，9th IFAC Conference on Manufacturing Modelling, Management and Control的Track Chair。
培养的研究生分别在美国、英国、法国等大学和国内著名大学做博士后或任教，在华为、京东、阿里巴巴、腾讯、百度、顺丰、网易、中兴、字节跳动等著名机构和公司任职，以及在宝钢、国家电网、中国航发研究院、中国银联、美国AT&T、德国PSI公司等大型企业工作，从事工业智能与系统优化的设计、实施和管理工作。
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