师资队伍

廖龙龙

来源:EIC研究室     发布日期:2025-10-12    浏览次数:


基本信息

个人简介:廖龙龙,男,国防科技大学计算机科学与技术学科博士,香港大学博士后。

研究方向:边缘智能计算(Edge Intelligence Computing),领域知识图谱增强的LLM Agent,联邦学习,异构并行计算,矢量图形检索与匹配,多任务DNN模型融合,视频身份识别=行人再识别(Person Re-ID)+人脸识别等。

所属团队:认知系统与信息处理实验室(见 https://csip.fzu.edu.cn/)

联系方式: t20104@fzu.edu.cn 或 加QQ 2320763254


招生说明

2026年将招收学硕2名,专硕2+名,欢迎具有较好C或Python编程基础的同学加入本小组。感兴趣的同学,请发不超过1页的个人简历(含英语水平、编程实践经历等)给 t20104@fzu.edu.cn 或直接加QQ 2320763254

此外,欢迎对领域知识图谱增强的RAG应用开发、Web系统开发(VUE 3 + FastAPI/Java)、视频身份识别矢量图形检索感兴趣的校内外本科生,加入HTower系统升级《面向科研项目的实验设备使用过程分析》开发,或选我做您的毕设/升学指导老师。

团队硕士生升学情况:方*鑫(25届,SCUT)

团队本科生海外和985高校升学情况:范*鑫(26届,ICT@CAS),陈*宇(25届,HKU),李*凯(24届,Paris-Saclay University),竺*昊(24届,CAU),苏*林(24届,XMU)

科研项目

[1] 福建省自然科学面上基金项目(编号:2025J01537),2025-2028, 主持,在研。

[2] 福建省自然科学面上基金项目(编号:2021J01617),基于异构边缘的实时目标检测及其并行优化研究,2021.11-2024.11, 主持,已结题。

[3] 福州大学研究生教育教学改革研究课题,多模态大数据驱动的科研成效分析方法及示范应用,2023.11-2025.10,主持,在研。

[4] 福建省高等教育改革与研究项目,基于知识图谱的智能学习平台构建方法,2024.11-2025.10,参与(排名第二),在研。 

学术服务与出版著作

[1] Organizing Chair & Editor, 国际学术会议ICNC-FSKD 2022(EI检索

[2] 电子商务安全,副主编,北京大学出版社,2013年4月

授权的国家发明专利与软著

[1] 发明专利《面向CPU+GPU异构平台的可验证边缘学习推理方法(专利号:2024106275389)》,已授权

[2] 发明专利《一种内存高效的容错性卷积方法(申请号:2025111402622)》,已受理

[3] 软著《多模态大数据驱动的科研成效分析系统V1.0》,(登记号:2024SR0361253)。系统支持科研团队申请免费使用,网址:https://icnc-fskd.fzu.edu.cn/htower

[4] 软著《基于多模态的工时效率分析系统V1.0》,(登记号:2023SR0765173)

近五年发表的主要学术论文(*表示通讯作者)

[1] L. Liao, W. Zeng, et al. "Fault Resilient On-device Batched DNN Inference for Mobile Devices with ARM TrustZone." JSA,2025,169(12):103593.(体系结构领域CCF-B类期刊)

[2] L. Liao, Y. Zheng, et al. "Verifiable Deep Learning Inference on Heterogeneous Edge Devices with Trusted Execution Environment." IEEE Sensors Journal,2024,24(17):28351-28362.(中科院2区)

[3] L. Chen, L. Liao*, et al. "GSSN: A Graph Structural Similarity Network for Complex 2D Geometric Drawing Retrieval." ICA3PP 2025: Accepted.(CCF-C类会议)

[4] H. Xu, L. Liao*, et al. "Fault-Tolerant Deep Learning Inference on CPU-GPU Integrated Edge Devices with TEEs." FGCS,2024,161(12):401-414.(中科院1区)

[5] 廖龙龙,等.“基于多模态的实验室科研工效分析系统.”计算机系统应用,2024,33(1):68-75.

[6] 廖龙龙,等.“大数据驱动的科研过程评估分析系统.”河南科技学院学报(自然科学版),2025,53(03):70-79.

[7] L. Liao*, et al. "Deep Convolutional Neural Network for Compressive Sensing of Magnetic Resonance Images." IJPRAI,2021,35(15):2152019.(CCF-C类SCI期刊)

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