Zhuang Qi (齐壮)

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我目前在山东大学软件学院攻读博士学位,师从孟雷教授。本人已于2022年6月从汕头大学工学院计算机系获得工程硕士学位;于2019年6月在河北科技大学理学院,信息与计算科学专业获得了理学学士学位。在学期间,围绕互联网大数据驱动下的多媒体计算和数据挖掘等科学问题开展研究,主要内容包括离群值检测算法研究以及多源信息融合的联邦学习算法研究,致力于解决多数据源协作建模中的关键难题,主要贡献包括:1)提出联邦分布外泛化方法,以克服客户端数据的源内偏差;2)开发跨源特征空间对齐技术,旨在实现偏差模型的鲁棒聚合;3)构建联邦持续学习框架,以支持对流式数据的知识进行高效更新。相关工作系统地提升了联邦学习系统的泛化能力、鲁棒性与可持续性。研究成果已在NeurIPS、AAAI、ACM MM、ECCV、IJCAI、TNNLS等国际权威会议和期刊中发表。此外,我于2025年1月以联合培养博士生身份前往新加坡南洋理工大学计算与数据科学学院Han Yu教授团队交流学习。

我的研究兴趣主要包括😎😎😎:
✔️ 联邦学习 (Federated Learning)
✔️ 分布外泛化 (Out-of-Distribution Generalization)
✔️ 类别增量学习(持续学习) (Class-Incremental Learning, Continuous Learning)

教育经历

学术论文(*表示通讯作者)

Under Review

2025

2024

2023

2022

2021

2020

荣誉奖励

发明专利

软件著作权

学术服务