毕敬  

毕敬,副教授,博士生导师。于2011年获得东北大学计算机专业博士学位。2009年至2010年,在IBM Research-China虚拟化与云计算组任Research Fellow2011年至2013年,在中国航天科工集团第二研究院任副主任设计师;2013年至2015年,在清华大学自动化系国家CIMS工程技术研究中心任博士后、助理研究员;20158月至今加入北京工业大学信息学部软件学院;2018年至2019年,在美国新泽西理工学院电气与计算机工程系任高级访问学者。于2016年和2019年至今分别担任IEEE Senior MemberIEEE ACCESS期刊副主编;于2021年分别担任IEEE Women in Engineering (WIE) 委员会和TAB CDI委员会SMC学会的协调员工作;同时,近年来担任多个国际著名会议的出版主席、专题分会主席及程序委员会委员,并承担众多国内外高质量期刊和国际会议审稿人工作。

主要研究内容及方向:长期以来致力于复杂大数据计算和分析理论、云边资源协同优化和节能,以及计算智能与控制优化的研究工作,具体包括深度学习时空预测、智能调度与控制优化和元启发式算法方面的研究,特别是在分布式绿色云数据中心中请求智能调度与优化方法、负载可感知的请求调度方法、新颖混合智能优化算法设计、水环境质量控制大数据深度学习方法设计与特征建模、时空序列预测、参数智能控制与优化等方面开展了系列研究工作。

主要科研成果与奖励:截止目前发表论文90余篇,其中SCI论文40篇,EI论文80余篇,以第一/通讯作者发表SCI论文34篇,分别以长文形式发表在IEEE-TCYBIEEE-TASEIEEE-TIIIEEE-TSCIEEE-TNNLSIEEE-IoT以及Elsevier INSJPDCComputers in IndustryNeurocomputing等信息科学领域的旗舰期刊上,并取得了国内、外(美国)授权专利6项。

2016年获得中国仿真学会科学技术进步奖一等奖;于2019年和2020年分别获得IEEE ICNSC最佳论文提名奖和最佳论文奖;并于2020年获得IFAC-CPHS最佳海报奖。

主持多项国家级科研项目:主要包括国家自然科学基金面上项目(62073005)“大数据驱动的水环境多要素时空耦合水质预测方法研究;水体污染控制与治理科技重大专项(2018ZX0 7111005-001)“京津冀区域水环境综合管理大数据平台研发;国家自然科学基金青年项目(61703011)“深度应用可感知的云数据中心资源管理与优化方法研究;国防基础预研共性基金项目(41401050102)“基于人工智能的实体行为建模方法;国防基础预研共性基金项目(41401020401)“面向装备体系仿真的深度学习技术研究等。

联系方式:bijing@bjut.edu.cn



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