(1) 2015年，复杂环境下多元信息交互系统关键技术研究及其应用，重庆市科技进步二等奖，排名第三。

(2) 2016年，面向异质服务的移动复杂网络关键技术研究及应用，重庆市科技进步一等奖，排名第六。

(3) 2018年，面向智慧区域的信息传输关键技术研究及产业化应用，中国商业联合会科技进步一等奖，排名第四。

(4) 2019年，面向全景信息服务的柔性专网关键技术研究及应用，中国商业联合会科技进步一等奖，排名第六。

(5) 2019年，面向智慧专网的高效传输机理与管控技术研究及其应用，重庆市科技进步二等奖，排名第六。

(6) 2019年，面向大规模智能制造供应链的智慧质量管控关键技术研究及应用，中国物流与采购联合会科技进步二等奖，排名第三。

(7) 2020年，面向数据驱动的装备制造供应链质量管控关键技术研究及应用，中国物流与采购联合会科技进步二等奖，排名第三。

(8) 2022年，面向柔性制造的智慧专网关键技术及应用，中国物流与采购联合会科技进步二等奖，排名第八。

(9) 2023年，大规模协同生产的网络空间安全关键技术研究及应用，中国物流与采购联合会科技进步一等奖，排名第八。

(10) 2023年，入选重庆英才-创新创业领军人才，排名第一。

[1] Yang Y, Qin XL, Wen H, Li F, Lin XG. Patient-specific approach using data fusion and adversarial training for epileptic seizure prediction[J]. Frontiers In Computational Neuroscience, 2023, 17: 1172987.

[2] Yang Y, Li F, Qin XL, Wen H, Lin XG, Huang D. Feature separation and adversarial training for the patient-independent detection of epileptic seizures[J]. Frontiers In Computational Neuroscience, 2023, 17: 1195334.

[3] Yang Y, Li F, Luo J, Qin XL, Huang D. Epileptic focus localization using transfer learning on multi-modal EEG[J]. Frontiers In Computational Neuroscience, 2023, 17: 1294770.

[4] Liu JC, Yang Y, Li F, Luo J. An Epilepsy Detection Method Based on Multi-dimensional Feature Extraction and Dual-Branch Hypergraph Convolutional Network[J]. Frontiers in Physiology, 2024: 15-2024.

[5] 杨涌, 秦小林, 林小光, 文含, 彭云聪. 基于数据增强和深度学习的特定患者癫痫检测分析方法[J]. 生物医学工程学杂志. 2022, 39(2): 293-300.

[6] 文含, 赵莹, 杨涌, 王洪凯, 刘爱连, 姚宇, 付忠良. 基于多任务学习的肝细胞癌分割与病理分化程度预测方法[J]. 生物医学工程学杂志. 2023, 40(1): 60-69.

[7] 张力戈, 秦小林, 杨涌, 黄东. 结合二进制烟花算法的单位图块截断编码[J]. 哈尔滨工业大学学报. 2020, 52(5): 82-91.

[8] Yang Y, Chen SL, Huang D, et. al. Proof of an inequality conjecture for a point in the plane of a triangle[J]. Journal of Mathematical Inequalities. 2017, 399-411.

[9] Huang D, Yang Y, Tang L, Zhang J, Wang X. A Joint Optimal Hand-Off And Stability Methodology In Multi-Flow Priority-Based Heterogeneous Networks[J]. Intelligent Automation & Soft Computing, 2015, 22(1): 89-96.

[10] Huang D, Yang Y, Tang L, Zhang J, Wang X. An Approximation Method Of Optimal Scheduling For Multicommodity Flows In Cloud-Service Scenarios[J]. Intelligent Automation & Soft Computing, 2015, 22(1): 143-152.

(1) 四川省成都市科技局：成都市数字经济产业发展研究（编号：2020-RK00-00201-ZF，5万元，主持，2020.8-2021.8）

(2) 科技部国家重点研发计划：重症和手术监护危重事件预测模型与智能干预推理决策系统研究（编号：2018YFC0116704，240万元，参与，2018.8-2022.8）

(3) 四川省科技厅软科学研究：四川省数字经济产业技术路线图研究（编号：2020JDR0006，15万元，主持，2020.1-2020.12）

(4) 国家自然科学基金委面上项目：随机混成系统状态估计算法理论研究（编号：61672488，55万元，参与，2017.1-2020.12）

(5) 重庆市质量和标准化研究院：重庆市大数据智能化标准体系框架及标准自修订研究（19.6万元，主持，2018.9-2019.9）

(6)重庆市科技局重庆市科技服务平台专项：重庆市超算服务平台（编号：cstc2015ptfw-ggfw120002，3200万元，参与，2015.10-2020.10）

(7) 中科院STS项目：内蒙古复杂地形条件下数值预报模拟关键技术研发及应用（240万，参与）

(8) 国家自然科学基金面上项目：基于自主进化神经网络算法的老年患者术后谵妄及远期认知功能障碍风险预警模型研究（编号：62376168，49万，参与，2024.1-2027.12）

(9) 魏桥国科研究院：运输皮带状态在线监测系统（95万，主持，2024.2-2025.2）

(10) 重庆英才计划技术创新与应用发展项目，面向机动车的智能仪表关键技术研究与产品开发（编号：cstc2024ycjh-bgzxm0158，60万，主持，2023.8-2026.8）