研究领域
联邦学习 联邦大模型 联邦持续学习
导师介绍
【资历/研究方向】国内top大学取得博士学位，后分别赴香港理工大学和南洋理工大学交流访问，一直从事联邦学习的研究工作，且已取得一系列高质量创新成果
学术荣誉/奖项：在ICLR、WWW、CCS、CVPR、INFOCOM、NeurIPS、IEEE TPAMI、TC、TPDS和JSAC等国际顶级会议和期刊上共发表了50余篇论文，其中包括以一作或通讯作者发表30篇论文（近20篇中国计算机学会推荐CCF-A类+1篇清华推荐A类）。主持了1项国家自然科学基金青年项目，相关研究成果申请发明专利11项，参与起草国家标准、专著等，获省级科技进步一等奖等奖励。担任NeurIPS、ICML、AAAI等顶级会议的Area Chair以及WWW、KDD、ICLR、TPDS、TMC等顶级会议与期刊的审稿人
指导经验
曾指导多位学生在NeurIPS、ICML、AAAI、WWW、KDD、ICLR、TPDS、TMC、TPAMI等会议期刊上发表论文。
招生方向
联邦学习相关领域，例如联邦大模型、联邦持续学习
资源与优势
有四区数学大类，联邦学习分块的审稿资源