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【個(gè)人簡(jiǎn)歷】?包括但不限于：

2016年9月 — 今 ：中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所，高級(jí)工程師

2008年9月 — 2016年9月：中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所，助理研究員

2006年7月 — 2008年9月：中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所，研究實(shí)習(xí)員

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工學(xué)博士，計(jì)算所 “百星計(jì)劃”入選者。ITU-T SG21?Q5工作組副主席/副報(bào)告人，全國(guó)信標(biāo)委人工智能分委會(huì)智能計(jì)算工作組聯(lián)合組長(zhǎng)，全國(guó)信標(biāo)委多媒體分委會(huì)、物聯(lián)網(wǎng)分委會(huì)、人工智能分委會(huì)委員,中國(guó)通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)CCSA TC1 WG1工作組副組長(zhǎng)；中國(guó)自動(dòng)化協(xié)會(huì)人工智能與工業(yè)應(yīng)用專委會(huì)委員，北京市海淀區(qū)專家?guī)鞂＜?。?fù)責(zé)和參與國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、自然科學(xué)基金等20余項(xiàng)國(guó)家及企業(yè)合作項(xiàng)目。在IEEE TPDS、TMC、INFOCOM、ICDE等重要期刊、會(huì)議發(fā)表論文30余篇；累計(jì)參加ITU-T、ISO/IEC、全國(guó)信標(biāo)委、CCSA等標(biāo)準(zhǔn)組織工作十余年，牽頭制訂計(jì)算所首個(gè)ITU國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)以及首個(gè)通信行業(yè)重點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)。累計(jì)負(fù)責(zé)和參與制訂ITU國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)34余項(xiàng)，通信行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)24項(xiàng)，獲授權(quán)國(guó)家發(fā)明專利20余項(xiàng)，軟件著作權(quán)登記13項(xiàng)；合著出版著作1部。個(gè)人榮獲2020年國(guó)際電信聯(lián)盟AI/ML in 5G全球技術(shù)挑戰(zhàn)賽銀獎(jiǎng)（全球62個(gè)國(guó)家、911個(gè)參賽隊(duì)排名并列第3），2023年中國(guó)通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)三等獎(jiǎng)，2024年度中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)科技成果獎(jiǎng)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)，2次獲得中科院創(chuàng)新標(biāo)準(zhǔn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)成果獎(jiǎng)勵(lì)。所指導(dǎo)學(xué)生吳致遠(yuǎn)獲2023年計(jì)算所所長(zhǎng)特別獎(jiǎng)，2023年、2024年研究生國(guó)家獎(jiǎng)學(xué)金及易方達(dá)新生獎(jiǎng)學(xué)金；所指導(dǎo)學(xué)生潘曲陽獲得2022年ACM-ICPC國(guó)際大學(xué)生程序設(shè)計(jì)競(jìng)賽亞洲區(qū)總決賽銀牌，2024年CCF大模型安全挑戰(zhàn)賽三等獎(jiǎng)、2024年全國(guó)大學(xué)生計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能力大賽暨第四屆OceanBase數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)新設(shè)計(jì)賽北京市第三名

論文（近5年代表作）：

[1]?Jingjing Xue, Sheng Sun, Min Liu, Yuwei Wang, Zhuotao Liu, Jingyuan Wang. Learnable Sparse Customization for Heterogeneous Federated Learning. IEEE International Conference on Data Engineering(ICDE), 2025.?(CCF A類會(huì)議)

[2]?Jingjing Xue, Sheng Sun, Min Liu, Yuwei Wang, Xuying Meng, Jingyuan Wang, JunBo Zhang, Ke Xu. Burst-Sensitive Traffic Forecast via Multi-Property Personalized Fusion in Federated Learning.?IEEE Transactions on Mobile Computing (TMC), 2025. (CCF A類期刊)

[3]?Qingxiang Liu, Sheng Sun, Yuxuan Liang,Xiaolong Xu, Min Liu, Bilal, Muhammad, Yuwei Wang,Xujing Li, Yu Zeng. REFOL: Resource-Efficient Federated Online Learning for Traffic Flow Forecasting，IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (TITS), 2025.?(CCF B類期刊)

[4]?Zhiyuan Wu, Sheng Sun, Yuwei Wang*, Min Liu, Ke Xu, Wen Wang, Xuefeng Jiang, Bo Gao, and Jinda Lu. FedCache: A Knowledge Cache-driven Federated Learning Architecture for Personalized Edge Intelligence. IEEE Transactions on Mobile Computing (TMC),?2024. (CCF A類期刊)

[5]?Zhiyuan Wu, Sheng Sun, Yuwei Wang*, Min Liu, Bo Gao, Quyang Pan, Tianliu He and Xuefeng Jiang. Agglomerative Federated Learning: Empowering Larger Model Training via End-Edge-Cloud Collaboration, IEEE International Conference on Computer Communications (INFOCOM), 2024. (CCF A類會(huì)議)

[6]?Zhiyuan Wu, Sheng Sun, Yuwei Wang*, Min Liu, Quyang Pan, Xuefeng Jiang, and Bo Gao. FedICT: Federated Multi-task Distillation for Multi-access Edge Computing. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems (TPDS), 2024. (CCF A類期刊，ESI高被引論文)

[7]?Zhiyuan Wu, Sheng Sun, Yuwei Wang*, Min Liu, Junbo Zhang, Zeju Li and Qingxiang Liu. Exploring the Distributed Knowledge Congruence in Proxy-data-free Federated Distillation. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), 2024. (CAA A類期刊)

[8]?Qiuping Zhang, Sheng Sun, Junjie Luo, Min Liu, Zhongcheng Li, Huan Yang,?Yuwei Wang*, Collaborative non-chain DNN inference with multi-device based on layer parallel. Digital Communications and Networks, 2023. (中科院2區(qū)期刊，Current?IF=7.5)

[9]?Yali Chen, Min Liu, Bo Ai, Yuwei Wang, and Sheng Sun. Adaptive Bitrate Video Caching in UAV-Assisted MEC Networks based on Distributionally Robust Optimization. IEEE Transactions on Mobile Computing (TMC), 2024. (CCF A類期刊)

[10]?Sheng Sun, Zengqi Zhang, Quyang Pan, Min Liu, Yuwei Wang, Tianliu He, Yali Chen, and Zhiyuan Wu.Staleness-Controlled Asynchronous Federated Learning: Accuracy and Efficiency Tradeoff. IEEE Transactions on Mobile Computing (TMC), 2024 (CCF A類期刊)

[11]?Qingxiang Liu, Sheng Sun, Min Liu,Yuwei Wang, Bo Gao. Online Spatio-Temporal Correlation-Based Federated Learning for Traffic Flow Forecasting. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (TITS), 2024 (CCF B類期刊)

[12]?Xuefeng Jiang, Sheng Sun, Jia Li, Jingjing Xue, Runhan Li, Zhiyuan Wu, Gang Xu, Yuwei Wang and Min Liu,Tackling Noisy Clients in Federated Learning with End-to-end Label Correction. In Proceedings of the 31st ACM International Conference on Information & Knowledge Management (CIKM), 2024 (CCF B類會(huì)議)

[13]?Tian Wen, Hanqing Zhang, Han Zhang, Huixin Wu, Danxin Wang, Xiuwen Liu, Weishan Zhang, Yuwei Wang, Shaohua Cao. RTIFed: A Reputation Based Triple-step Incentive Mechanism for Energy-aware Federated Learning over Battery-constricted Devices. Computer Networks (CN), 2024. (CCF B類期刊)

[14]?Jingjing Xue, Min Liu, Sheng Sun, Yuwei Wang, FedBIAD: Communication-Efficient and Accuracy-Guaranteed Federated Learning with Bayesian Inference-Based Adaptive Dropout. International Parallel & Distributed Processing Symposium (IPDPS), 2023. (CCF B類會(huì)議)

[15]?Xujing Li, Min Liu, Sheng Sun, Yuwei Wang, Hui Jiang, Xuefeng Jiang. FedTrip: A Resource Efficient Federated Learning Method with Triplet Regularization. International Parallel & Distributed Processing Symposium (IPDPS), 2023. (CCF B類會(huì)議)

[16]?Huan Yang, Sheng Sun, Min Liu, Qiuping Zhang, and Yuwei Wang. MJOA-MU: End-to-edge collaborative computation for DNN inference based on model uploading. Computer Networks (CN), 2023. (CCF B類期刊)

[17]?Wei Sun, Bo Gao, Ke Xiong and Yang Lu, Yuwei Wang. VagueGAN: A GAN-Based Data Poisoning Attack Against Federated Learning Systems. 20th Annual IEEE International Conference on Sensing, Communication, and Networking (SECON), 2023. (CCF B類會(huì)議)

[18]?Xuefeng Jiang, Sheng Sun, Yuwei Wang, Min Liu. Towards federated learning against noisy labels via local self-regularization. In Proceedings of the 31st ACM International Conference on Information & Knowledge Management (CIKM), ?2022. (CCF B類會(huì)議)

[19]?Hui Jiang, Min Liu, Sheng Sun, Yuwei Wang, & Xiaobing Guo. Fedsyl: Computation-efficient federated synergy learning on heterogeneous iot devices. IEEE/ACM 30th International Symposium on Quality of Service (IWQoS), 2022. (CCF B類會(huì)議)

[20]?Bo Gao, Lingyun Lu, Ke Xiong, Jung-Min "Jerry" Park, Yaling Yang, and Yuwei Wang."Spectrum Sharing among Rapidly Deployable Small Cells: A Hybrid Multi-Agent Approach," IEEE Transactions on Wireless Communications. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2020.?(CCF B類期刊)

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部分國(guó)際標(biāo)準(zhǔn):

[1]?Requirements for mobile edge computing enabled content delivery networks-- ITU-T F.743.10 （已發(fā)布，計(jì)算所牽頭制訂的第一項(xiàng)ITU國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)）

[2]?Requirements for civilian unmanned aerial vehicles enabled mobile edge computing-- ITU-T F.749.11（已發(fā)布）

[3]?Requirements of ?coordination for civilian unmanned aerial vehicles--ITU-T F.749.14（已發(fā)布）

[4]?Technical framework for deep neural network model partition and collaborative execution--ITU-T F.748.20（已發(fā)布）

[5]?Session management for fixed mobile convergence in IMT-2020 networks--ITU-T Y.3136（已發(fā)布）

[6]?Service function chaining in mobile network--ITU-T Y.2242（已發(fā)布）

[7]?Requirements and protocols for home surveillance systems--ITU-T H.627.2（已發(fā)布）

[8]?Requirement and framework of trustworthy federated machine learning based service--ITU-T F.748.35（已發(fā)布）

[9]?Technical framework and requirements for device-edge-cloud collaborative federated learning--ITU-T F.DEC-CFL（制訂中）

[10]?Quality Metrics and Evaluation Methods for Federated Machine Learning Services--ITU-T H.FMLS—QMEM（制訂中）

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部分通信行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)：

[1]?IPv6技術(shù)要求?多接口業(yè)務(wù)流切換管理 (YD/T 2401-2012) （已頒布實(shí)施）

[2]?IPv6技術(shù)要求?基于網(wǎng)絡(luò)的流切換移動(dòng)管理（YD/T 2730-2014）（已頒布實(shí)施）

[3]?IPv6路由協(xié)議 適用于低功耗有損網(wǎng)絡(luò)的IPv6多播路由協(xié)議?（YD/T 2814-2015）（已頒布實(shí)施，計(jì)算所第一項(xiàng)通信行業(yè)重點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)）

[4]?IPv6技術(shù)要求 基于代理移動(dòng)IPv6的組播（YD/T 3049-2016）（已頒布實(shí)施）

[5]?IPv6技術(shù)要求 代理移動(dòng)IPv6區(qū)域移動(dòng)錨點(diǎn)分配技術(shù)（YD/T 4456-2023）（已頒布實(shí)施）

[6]?IP網(wǎng)絡(luò)層次化業(yè)務(wù)鏈OAM技術(shù)要求（YD/T 4796-2024）（已頒布實(shí)施）

[7]?面向邊緣網(wǎng)絡(luò)的端邊云協(xié)同聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)要求（2024-0588T-YD）（制定中）

[8]?聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法跨框架互操作的總體技術(shù)要求（2024-0992T-YD）（制定中）

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部分發(fā)明專利：

[1]?一種基于業(yè)務(wù)滿意度的無線資源分配方法與系統(tǒng)（ZL201210211713.3）

[2]?一種面向業(yè)務(wù)區(qū)分優(yōu)化的移動(dòng)管理方法及系統(tǒng)（ZL201310152729.6）

[3]?一種面向移動(dòng)智能終端的協(xié)同下載任務(wù)調(diào)度方法及系統(tǒng)（ZL201310377540.7）

[4]?一種基于OpenFlow 的信道分配方法及其裝置 （ZL201410172146.4）

[5]?一種PMIPv6支持移動(dòng)組播的路由優(yōu)化方法及系統(tǒng)（ZL201410822187.3）

[6]?一種用于虛擬機(jī)vCPU調(diào)度的資源池管理方法（ZL201510408804.X）

[7]?一種低功耗多播路由網(wǎng)絡(luò)及其多播路由方法 （ZL201410270042.7）

[8]?一種基于共享I/O虛擬化環(huán)境的vCPU調(diào)度方法（ZL201510233215.2）

[9]?一種針對(duì)Linux容器的資源部署方法及系統(tǒng)（ZL201811352854）

[10]?一種交通流量預(yù)測(cè)的在線聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法（ZL202210950965.1）

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著作：

[1]?多接入邊緣計(jì)算(MEC)及關(guān)鍵技術(shù)，人民郵電出版社，2019.

[1]?國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目-基于區(qū)塊鏈的大規(guī)模分布式可信智能計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用-課題1：大規(guī)模分布式可信智能計(jì)算技術(shù)架構(gòu)（子課題負(fù)責(zé)人）

[2]?CNGI項(xiàng)目-中國(guó)電信下一代互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模應(yīng)用示范-社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)通信子課題 （子課題負(fù)責(zé)人）

[3]?CNGI項(xiàng)目-下一代互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)研發(fā)工作（課題負(fù)責(zé)人）

[4]?自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目-面向臨時(shí)熱點(diǎn)的無線接入網(wǎng)資源分配理論與技術(shù)（子課題負(fù)責(zé)人）

[5]?“民用無人機(jī)協(xié)同技術(shù)需求”等三項(xiàng)ITU國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)制訂工信部資助項(xiàng)目（項(xiàng)目負(fù)責(zé)人）

[6]?2020年實(shí)施首都標(biāo)準(zhǔn)化戰(zhàn)略補(bǔ)助資金標(biāo)準(zhǔn)制修訂補(bǔ)助項(xiàng)目（項(xiàng)目負(fù)責(zé)人）

[7]?2022年實(shí)施首都標(biāo)準(zhǔn)化戰(zhàn)略補(bǔ)助資金標(biāo)準(zhǔn)制修訂補(bǔ)助項(xiàng)目（項(xiàng)目負(fù)責(zé)人）

[8]?MindSpore網(wǎng)絡(luò)模型與創(chuàng)新合作項(xiàng)目-華為公司合作項(xiàng)目（項(xiàng)目負(fù)責(zé)人）

[9]?5G無線網(wǎng)架構(gòu)關(guān)鍵技術(shù)評(píng)估與驗(yàn)證-中國(guó)電信企業(yè)合作項(xiàng)目（項(xiàng)目負(fù)責(zé)人）

[10]??5G網(wǎng)絡(luò)邊緣計(jì)算技術(shù)研發(fā)、標(biāo)準(zhǔn)化與驗(yàn)證-中國(guó)電信企業(yè)合作項(xiàng)目）（項(xiàng)目負(fù)責(zé)人）

[11]?云計(jì)算和大數(shù)據(jù)重大專項(xiàng)--新型大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)與平臺(tái)項(xiàng)目集中采購(gòu)-中國(guó)聯(lián)通企業(yè)合作項(xiàng)目（項(xiàng)目負(fù)責(zé)人）

[12]?基于沃云的網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化研發(fā)驗(yàn)證--NFV虛擬網(wǎng)絡(luò)加速測(cè)試及開發(fā)-中國(guó)聯(lián)通企業(yè)合作項(xiàng)目（項(xiàng)目負(fù)責(zé)人）

[13]?自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“面向無人系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同理論與技術(shù)”（骨干）

[14]?自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“邊緣智能中的端邊設(shè)備協(xié)同計(jì)算方法研究”（骨干）

[15]?計(jì)算所所創(chuàng)新課題“基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的云網(wǎng)邊端智能調(diào)度與協(xié)同優(yōu)化”（骨干）

[1]?2011、2012年中科院創(chuàng)新標(biāo)準(zhǔn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)成果獎(jiǎng)勵(lì)

[2]?2013年計(jì)算所技術(shù)百星

[3]?2010、2012、2018、2023年計(jì)算所優(yōu)秀員工

[4]?2020年國(guó)際電信聯(lián)盟AI/ML in 5G Challenge全球技術(shù)挑戰(zhàn)賽銀獎(jiǎng)

[5]?2023年中國(guó)通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)三等獎(jiǎng)

[6]?2022-2023年國(guó)際電信聯(lián)盟中方優(yōu)秀一類文稿

[7]?2024年度中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)科技成果獎(jiǎng)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)