多模态传感融合（在穿戴式、环境、视觉、热感等多源数据融合方面有系统性工作。）
普适计算与智能环境（研究如何通过物联网、传感网构建支持健康、自主生活的智能空间。）
健康物联网与智慧医疗（多项项目（如AMALTEA、FIBAO压疮预防系统）专注于临床与环境健康监测。）
穿戴式与泛在感知系统（擅长基于惯性、压力、热感等传感器的系统设计与验证。）
轻量化人工智能与边缘智能（关注资源受限设备上的高效推理算法，如轻量深度学习、模糊逻辑集成。）
大语言模型与传感智能（探索语言模型与传感数据的融合（传感器-语言对齐）。）
实时中间件与系统集成（在异构设备、多协议通信、流媒体集成等方面有工程实践。）
辅助技术与自主生活支持（面向老年人、认知障碍者等群体，研发技术增强其独立生活能力。）
模糊系统与软计算
专家详情：
1. 重要履历
申报人2010年在西班牙格拉纳达大学获得计算机科学博士学位。申报人曾于2016年、2018年及2024年三次荣获国际普适计算与环境智能会议颁发的最佳论文奖，并在多个国际学术会议担任程序委员会委员，具备广泛的国际学术网络。
2. 技术能力
申报人长期致力于人工智能驱动的普适计算与健康物联网领域的跨学科研究，专注时长超过15年。尤其在多模态传感融合与轻量化人类活动识别这一前沿方向上进行了系统性深耕，是该领域的资深专家。一项标志性成果是：申报人创新性地提出了“集成LSTM与模糊时间窗口的实时活动识别模型”，有效解决了资源受限环境下复杂、交织活动的识别难题，相关论文发表于人工智能领域顶级期刊《Expert Systems with Applications》（影响因子8.5），并获得国际会议最佳论文奖，成为该方向的重要参考文献之一。
3. 标志性成就
申报人的研究工作以解决真实世界的健康与环境挑战为导向，主导并参与了多项具有影响力的科研项目，取得了明确的技术突破。例如：
作为首席研究员，申报人主持了AMALTEA项目（资助额75,900欧元），为认知障碍人群构建了自主智能护理环境，通过多模态传感融合技术，将9类核心日常活动的执行依从率从65% 提升至89%，解决了非侵入式精细化行为感知的瓶颈。
在智能压疮预防系统项目（资助额33,946欧元）中，申报人主导开发了基于时空卷积神经网络的体压图谱分析算法，实现了对II期及以上压疮风险的早期预警（准确率94%），将临床试点病区的压疮发生率降低了60%。
在基础研究方面，申报人已在人类活动识别、多模态传感与健康物联网等方向发表高水平学术论文数十篇，其中包括在《IEEE Internet of Things Journal》（影响因子10.6）、《Engineering Applications of Artificial Intelligence》（影响因子8.3）等中科院一区顶级期刊上以第一作者或通讯作者发表的多篇论文，累计被引次数超过1500次（Google Scholar数据），体现了研究成果的持续影响力。申报人的研究始终致力于推动人工智能技术从实验室走向实际应用，赋能智慧健康与可持续生活。