【科研成果】

发表学术论文11篇，涵盖HPCA、DSN、KDD、WWW等CCF A/B类高水平会议及期刊。

【研究方向】

大方向：智能运维、多模态大模型、时序预测、具身智能

细分方向：故障预测、异常检测、多模态大模型、AI系统可靠性

【可指导区位】

可指导SCI一区至四区期刊论文及CCF会议论文的选题、实验设计与写作投稿。

【指导经验】

指导硕士生及本科生开展科研工作，多名学生成功在KDD等顶级会议发表论文，具备从零基础到顶会产出的完整带教经验。

【指导特点/可提供给学员的帮助】

理论与实践并重：从数学建模、理论分析到实验设计与数据处理，全流程赋能学生掌握核心技术。

精细化论文指导：围绕核心创新点、背景解析与方法改进，提供从框架构建到科学写作的全程辅导。

代码与实验教学：从预实验到算法落地，手把手带学生攻克关键技术与工程难题。

跨学科融合：将人工智能与系统、运维等多领域知识有机结合，启发多维度创新思考。

灵活高效：根据项目进展与学生基础，定制个性化研究计划，确保研究深度与应用价值同步提升。

【科研成果】

发表学术论文11篇，涵盖HPCA、DSN、KDD、WWW等CCF A/B类高水平会议及期刊。

【研究方向】

大方向：智能运维、多模态大模型、时序预测、具身智能

细分方向：故障预测、异常检测、多模态大模型、AI系统可靠性

【可指导区位】

可指导SCI一区至四区期刊论文及CCF会议论文的选题、实验设计与写作投稿。

【指导经验】

指导硕士生及本科生开展科研工作，多名学生成功在KDD等顶级会议发表论文，具备从零基础到顶会产出的完整带教经验。

【指导特点/可提供给学员的帮助】

理论与实践并重：从数学建模、理论分析到实验设计与数据处理，全流程赋能学生掌握核心技术。

精细化论文指导：围绕核心创新点、背景解析与方法改进，提供从框架构建到科学写作的全程辅导。

代码与实验教学：从预实验到算法落地，手把手带学生攻克关键技术与工程难题。

跨学科融合：将人工智能与系统、运维等多领域知识有机结合，启发多维度创新思考。

灵活高效：根据项目进展与学生基础，定制个性化研究计划，确保研究深度与应用价值同步提升。