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陈辉铭
系所:认知计算与智能信息处理系
职称:特聘副教授
职务:
办公地点:昌平创新园主楼325
办公电话:
电子邮箱:chenhm@gentingyule.com
2010年至2014年,四川大学,电子信息学院,学士
2014年至2016年,香港大学,工程学院,电机电子工程系,硕士
2017年至2020年,香港大学,工程学院,电机电子工程系,博士
工作履历
2020年至2023年,清华大学,电子工程系,博士后、助理研究员、水木学者
2023年至今,北京科技大学,云顶娱乐 ,特聘副教授
研究方向
长期与国(境)内外顶尖高校、科研院所保持深度和长期合作,包括清华大学、香港大学、香港城市大学、香港应用科技研究院等,已发表包括ACM Computing Surveys、ACM TKDD、IEEE TNNLS、IEEE TVT等十余篇SCI顶刊论文。
研究方向以城市科学与计算为背景,以数据挖掘、自然语言处理(大语言模型、知识图谱等)为技术背景,展开研究:1)城市复杂网络耦合关联关系与数据驱动的演化规律,并通过知识驱动方式(大语言模型、知识图谱等)进行智能决策任务;2)联邦学习、分布式优化等高性能计算技术及在物联网中的应用。
学术与社会兼职
担任多个顶刊和顶会审稿人,包括ACM TKDD、IEEE TKDE、WWW、AAAI等。
代表性论著
[1] Huiming Chen, Huandong Wang, Qingyue Long, Depeng Jin and Yong Li*, “Advancements in Federated Learning: Models, Methods, and Privacy”, ACM Computing Surveys, Feb., 2024 (Accepted,IF=16.6,领域影响力大,预印版:arxiv.org/abs/2302.11466)
[2] Huiming Chen, Huandong Wang, Yong Li*, Quanming Yao, Depeng Jin and Qiang Yang, “LoSAC: An Efficient Stochastic Average Control Method for Federated Optimization”, ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, vol. 17, no. 4, Apr., 2023
[3] Huiming Chen *, H. C. Wu, S. C. Chan and W. H. Lam, "A Stochastic Quasi-Newton Method for Large-Scale Nonconvex Optimization with Applications," IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 31, no. 11, pp. 4776-4790, Nov. 2020. (IF=10.4)
[4] Huiming Chen * and W. H. Lam, "Training Based Two-Step Channel Estimation in Two-Way MIMO Relay Systems," IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 67, no. 3, pp. 2193-2205, March 2018
代表性项目
1. 国家自然科学基金青年项目:联邦学习中高性能分布式优化算法研究,2022年1月--2024年12月(主持)。
2. 中国博士后科学基金面上项目:高性能联邦优化算法研究,2021年6月-2022年11月(主持)。
获得荣誉
清华大学水木学者、中国博士后国际交流计划人才引进
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