鲍有能，于 2016 年和 2019 年分别获哈尔滨工程大学学士和大连理工大学硕士学位，2024 年 11 月获哈尔滨工业大学博士学位（导师：梁永生教授），于 2025 年 12 月起，就职于深圳大学电子与信息工程学院丁文华院士团队。
长期致力于“智能压缩与高效计算”研究，重点关注多媒体视觉数据压缩、AI模型压缩及数据集压缩等方向，旨在通过技术手段降低AI系统在存储、部署及训练全流程中的资源消耗。
近5年以第一或通讯作者在ICCV、AAAI、T-CSVT 等领域权威期刊/会议发表论文10余篇，担任 IEEE T-IP、T-CSVT、CVPR、ICCV等知名刊物审稿专家。
本页更新于 2026 年 1 月，最新消息可关注个人主页：https://baoyu2020.github.io/
3. 主要经历
[1]2025.12-至今: 深圳大学电子与信息工程学院，助理教授
[2]2025.2-2025.12: 香港城市大学，博士后
[3]2020.9-2024.11：哈尔滨工业大学，博士
[4]2019.8-2020.8：迈瑞医疗，工程师
[5]2016.9-2019.6：大连理工大学，硕士
[6]2012.9-2016.6：哈尔滨工程大学，学士
4. 研究方向
[1]多媒体视觉数据压缩: 智能图像/视频压缩、语义压缩
[2]AI模型压缩：Token压缩、模型轻量化
[3]数据集压缩：数据集蒸馏、数据选择
5.教学与研究生指导
课程：人工智能、图像与音视频处理技术及前沿应用
[1]信息与通信工程（学硕）
[2]新一代电子信息技术（专硕）
6.招生信息
1.基本信息：招收2-3名硕士生/年，欢迎计算机、通信、数学相关背景的同学，同时欢迎相关专业优秀本科生参与。
2. 指导经验：读博时协助指导师弟多名，均发表CCF-B以上论文。可以与之前的师弟邮件了解：2244626474@qq.com，1397429755@qq.com
3.要求：不浮躁，爱思考，积极主动。
4.其他：满足毕业指标（学分+论文）后，支持学生去实习或者交流。
感兴趣的同学可将个人简历发送邮箱baoyn@szu.edu.cn
7.代表性论文（#通讯作者， 详细论文更新在主页）
[1]Youneng Bao, Yulong Chen, Yiping Liu, Yichen Yang, Peng Qin, Mu Li, and Yongsheng Liang. DynaQuant: Dynamic Mixed-Precision Quantization for Learned Image Compression. AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2026. （CCF-A类会议）
[2]Youneng Bao, Yiping Liu, Zhuo Chen, Yongsheng Liang, Mu Li, Kede Ma. Dataset Distillation as Data Compression: A Rate-Utility Perspective. International Conference on Computer Vision (ICCV), 2025.（CCF-A类会议）
[3]Youneng Bao, Wen Tan, Chuanmin Jia, Mu Li, Yongsheng Liang, Yonghong Tian. ShiftLIC: High-Efficiency Learned Image Compression with Spatial-Channel Shift Operations. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT), 2025.（中科院一区Top期刊）
[4]Youneng Bao, Wen Tan, Mu Li, Jiacong Chen, Qingyu Mao, Yongsheng Liang. SFNIC: Hybrid Spatial-Frequency Information for Lightweight Neural Image Compression. CAAI Transactions on Intelligence Technology, 2025.（中科院一区Top期刊）
[5]Youneng Bao, Fanyang Meng, Chao Li, Siwei Ma, Yonghong Tian, Yongsheng Liang. Nonlinear Transforms in Learned Image Compression from a Communication Perspective. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT), 2022.（中科院一区Top期刊）
