报告人：    杜军朝  西安电子科技大学教授

报告地点：  铁道校区电子楼414

报告时间：  2024年11月6日下午3：00

报告题目：  边缘智能应用的联邦训练技术与资源受限边端推断技术

个人简介：

杜军朝，西安电子科技大学“华山学者”领军教授、西电二级教授、教育部“长江学者”特聘教授，教育部区块链技术应用与测评工程研究中心常务副主任，陕西省智能人机交互与可穿戴技术重点实验室骨干，陕西省科技创新团队负责人，陕西省秦创原科学家+工程师团队首席科学家，ACM西安分会常务理事，ACM中国图灵大会组委。以第一完成人获2022年度教育部技术发明二等奖、2021/2019年度陕西省高等学校科学技术特等奖/一等奖。出版国家重点图书出版规划教材《ZigBee技术原理与实战》。承担国家自然基金重点、国家重大专项、国家重点研发等项目和课题。在国际旗舰会议ACM Ubicomp、ACM Mobisys、IEEE/ACM期刊等发表论文多篇，获得2017 ACM Ubicomp 杰出论文奖（CCF A类）。研发物联网技术定位跟踪与预警系统、多媒体通信与智能服务系统，在国家重要行业推广应用，支持国产化替代与智能化升级的发展战略。研发国产“申威”和“飞腾”处理器的虚拟化测评技术，主持制定了中国电子学会《计算机系统虚拟化技术与系统通用测评要求》标准（T／CIE106-2021）。

报告简介：

随着边缘智能应用，尤其是大模型加持的具身智能应用的迅猛发展，边缘智能应用中的多模态感知大模型的联邦训练技术、资源受限的边缘节点中的感知推断技术，获得学术界和产业界的关注。 本报告介绍团队近年的科研工作和研发的系统情况，在边缘智能应用中，面临数据和计算异构、缺少标记数据等挑战，研究多模态感知模型的联邦训练技术、双向知识蒸馏技术、联邦半监督学习技术；针对资源受限边端节点中推断技术，研究模型压缩框架、跨域自适应技术，以及嘈杂环境中多人命令识别技术等。