姓名：劉建春
電子郵箱：jcliu17@ustc.edu.cn
個人主頁：https://jcliu17.github.io/
課題組主頁：https://int-ustc.github.io/
主要研究方向：物聯網、邊緣計算、雲計算、聯邦學習
劉建春，男，小米青年學者、安徽省計算機學會優秀青年科學家、CCF互聯網專委會執行委員、CCF蘇州委員。2022年於中國科學技術大學大數據學院獲博士學位，畢業留校任教。現為bet188app 特任副研究員、碩士生導師。主要從事物聯網、邊緣智能、聯邦學習等方麵的研究。近五年，在INFOCOM、ICDE、IWQoS等頂級國際會議和TNET、TMC等國內外著名期刊上發表論文40餘篇。其中，以一作/通訊發表CCF A類/中科院一區論文15篇，CCF B 類/中科院二區論文4篇，多篇論文入選ESI高被引論文。申請專利10餘項，其中授權專利5項。近年來，作為負責人主持了江蘇省自然科學青年基金、安徽省自然科學青年基金、188金宝慱体育版 青年創新基金，以及OPPO、雲融科技企業合作等項目。同時，作為核心技術骨幹參與了國家自然科學基金委重點項目、科技部重點研發課題等項目。在科研獲獎方麵，獲得過中國計算機學會網絡與數據通信專委優博計劃提名、ACM（合肥）優秀博士學位論文、188金宝慱体育版 優秀博士學位論文、蘇州獨墅湖科教創新區科教骨幹人才等。承擔多個國際知名期刊和會議的審稿人，包括IEEE JSAC、TMC、TPDS、TCCN、TWC、IoT等。
獲獎情況：
1. 2024年，CCF網絡與數據通信專委優博計劃提名
2. 2024年，ACF優秀青年科學家
3. 2023年，ACM優博（合肥）
4. 2023年，蘇州獨墅湖科教創新區科教骨幹人才
5. 2022年，小米青年學者（學院唯一）
6．2022年，188金宝慱体育版 優秀博士畢業論文（學院唯一）
代表性著作：
[1] Jianchun Liu, Hongli Xu, Lun Wang, Chen Qian, Jinyang Huang, He Huang. Adaptive asynchronous federated learning in resource-constrained edge computing[J]. IEEE Transactions on Mobile Computing, 2021, 22(2): 674-690. (CCF A類, ESI高被引論文)
[2] Jianchun Liu, *Yang Xu, *Hongli Xu, Yunming Liao, Zhiyuan Wang, He Huang. Enhancing federated learning with intelligent model migration in heterogeneous edge computing[C]//2022 IEEE 38th International Conference on Data Engineering (ICDE). IEEE, 2022: 1586-1597. (CCF A類)
[3] Jianchun Liu, Qingmin Zeng, Hongli Xu, Yang Xu, Zhiyuan Wang, He Huang, Adaptive block-wise regularization and knowledge distillation for enhancing federated learning[J]. IEEE/ACM Transactions on Networking, 2023. (CCF A類)
[4] Jianchun Liu, Jiaming Yan, Hongli Xu, Zhiyuan Wang, Jinyang Huang, Yang Xu, Finch: Enhancing federated learning with hierarchical neural architecture search[J]. IEEE Transactions on Mobile Computing, 2023. (CCF A類)
[5] Jun Liu, Jianchun Liu, Hongli Xu, Yunming Liao, Zhiyuan Wang, Qianpiao Ma, Yoga: Adaptive layer-wise model aggregation for decentralized federated learning[J]. IEEE/ACM Transactions on Networking, 2023. (CCF A類)
[6] Jiaming Yan, Jianchun Liu, Shilong Wang, Hongli Xu, Haifeng Liu, Jianhua Zhou, Heroes: Lightweight federated learning with neural composition and adaptive local update in heterogeneous edge networks[C]//IEEE INFOCOM 2024-IEEE Conference on Computer Communications. (CCF A類)
[7] Zhiwei Yao, Jianchun Liu, Hongli Xu, Lun Wang, Chen Qian, Yunming Liao, Ferrari: A personalized federated learning framework for heterogeneous edge clients[J]. IEEE Transactions on Mobile Computing, 2024. (CCF A類)
[8] Jiaming Yan, Jianchun Liu, Hongli Xu, Zhiyuan Wang, Chunming Qiao, Peaches: Personalized federated learning with neural architecture search in edge computing[J]. IEEE Transactions on Mobile Computing, 2024. (CCF A類)
[9] Jianchun Liu, Shilong Wang, Hongli Xu, Yang Xu, Yunming Liao, Jinyang Huang, He Huang, Federated Learning With Experience-Driven Model Migration in Heterogeneous Edge Networks[J]. IEEE/ACM Transactions on Networking, 2024. (CCF A類)
[10] Jianchun Liu, Jun Liu, Hongli Xu, Yunming Liao, Zhiwei Yao, Min Chen, Chen Qian, Enhancing Semi-Supervised Federated Learning with Progressive Training in Heterogeneous Edge Computing[J]. IEEE Transactions on Mobile Computing, 2024. (CCF A類)
（更新於2024年11月）
