Our paper "HeliFed:A Dual-Helix Framework for Noise-Robust Federated Learning" is accepted on Information Sciences（中科院1区，CCF B）. Congratulations to Haoyu Dong.
论文链接coming soon：HeliFed: A Dual-Helix Framework for Noise-Robust Federated Learning
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Professional Summary
沈凡凡，男，博士，副教授，硕士研究生导师，润泽学者，中国计算机学会高级会员，武汉大学计算机博士。现为国际标准化组织ISO/TC295“审计数据采集标准”中国专家组成员，CCF信息存储技术专业委员会执行委员，CCF嵌入式系统专业委员会执行委员，CCF体系结构专业委员会委员，江苏省计算机学会计算机系统结构专业委员会委员、江苏省计算机学会计算机应用专业委员会委员。主持国家自然科学基金1项，省部级课题3项，参与国家自然科学基金、省部级项目多项。在《计算机学报》、《软件学报》、《计算机研究与发展》、《电子学报》、TC、CN、TJSC、Cluster、CJE等国内外重要学术刊物上发表论文20余篇。
Education
计算机学院副教授
2017-09-01
南京审计大学
计算机博士
2013-09-01
2017-06-30
武汉大学
Interests
人工智能系统：分布式机器学习、深度学习、联邦学习、模型压缩、隐私保护、边缘智能、机器视觉
大数据审计、智能审计、大数据存储/分析/应用
应用场景：自动驾驶、智慧医疗、金融风控、无人机等
📚 研究介绍
本课题组以分布式机器学习为核心研究方向，聚焦多模态数据处理中的算法性能、数据安全、隐私保护及知识缓存等关键问题，涉及深度学习、分布式机器学习、联邦学习、模型轻量化、知识蒸馏、加密技术、机器视觉等技术，旨在构建安全高效、轻量化可部署的分布式智能系统，研究可应用于推荐系统、大规模多模态数据处理、搜索引擎、智慧医疗、自动驾驶、金融风控等实际场景。
课题组注重理论与实践结合，鼓励学生结合自身兴趣与特长开展个性化、创新性研究。欢迎对科研训练感兴趣的研究生及本科生与我联系，探索可以落地应用的科学研究。
已毕业学生就业与深造前景良好，众多赴政府、国企、事业单位、及IT企业等单位工作，优秀学子继续攻读博士学位，综合发展质量优异。具体见： 学生培养情况
最新动态
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Our paper "FedDPKD:Federated learning with dual-phase knowledge distillation for label distribution skew" is available online on Information Processing & Management（中科院1区，CCF B）. Congratulations to Wenzhang Su.
论文链接：FedDPKD:Federated learning with dual-phase knowledge distillation for label distribution skew
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- IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems，审稿服务
- ACM International Conference on Multimedia (CCF A)，审稿服务
- International Conference on Machine Learning (CCF A)，审稿服务
- Computer Networks (CCF B)，优秀审稿人
- Information Processing and Management (CCF B)审稿服务
- The journal of supercomputing (CCF C)审稿服务
- 国际标准化组织ISO/TC295“审计数据采集标准”中国专家组成员
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