哈尔滨工程大学 | 计算机科学与技术
Researching in AI & Distributed Systems...
我是一名来自哈尔滨工程大学（HEU）的计算机专业研究生。 热衷于探索计算机系统的底层原理以及人工智能的前沿应用。 致力于编写优雅的代码和解决复杂的工程问题。
目前主要关注领域包括：深度学习、联邦学习、边缘智能。
Authors: Xiaowei Liu, Co-author Name, Supervisor Name
针对联邦学习中非独立同分布（Non-IID）数据导致的模型性能下降问题，本文提出了一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的后训练优化框架。该方法无需访问原始数据，仅通过生成模型合成的高质量特征来校准全局模型。
主要工作 (Main Contributions):Authors: Co-author, Xiaowei Liu
研究了在计算资源受限的边缘设备上部署深度神经网络的挑战。提出了一种动态剪枝与量化结合的算法。
主要工作 (Main Contributions):
负责推荐系统重排阶段的模型优化。
- 参与了基于 Transformer 的序列推荐模型开发。
- 优化了特征工程流程，使模型 AUC 提升 0.5%。
- 编写了自动化评估脚本，提升了团队实验效率。
参与公司核心 SaaS 平台的后端微服务开发。
- 使用 Python/Django 构建 RESTful API。
- 协助数据库迁移与 Redis 缓存策略设计。
一个基于 Python 构建的高效分布式联邦学习仿真框架。支持多种聚合算法（FedAvg, FedProx）和异构设备模拟。
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