北京理工大学计算机学院祝,李侃_北京理工大学计算机学院

个人信息

李侃,博士,教授,博士生导师。国家863评审专家,博士点基金/博士后基金评审专家,CCF互联网专委会委员,计算机应用专委会委员,YOCSEF委员,北京市青少年后备人才导师。目前主要从事机器学习、数据挖掘、及分布式系统方面的研究。承担了国家973课题、863重大、国家自然科学基金、教育部博士点基金、国防重点型号、预先研究项目、技术基础等多项国家级和部级项目,获得了国防科技进步奖等科研奖励。在国内外期刊、学术会议上发表SCI/EI检索论文50余篇,发明专利近20项,出版了教育部精品教材和北京市精品教材等。获得了第七届青年教师基本功大赛一等奖,T-more优秀教师奖,第十三届教学成果奖等教学奖励。

科研方向

机器学习、数据挖掘、分布式系统

代表性学术成果

2014----

[1] Li K, Pang Y. A Unified Community Detection Algorithm in Complex Network. Neurocomputing. 2014.

[2] Chen F, Li K. Detecting Hierarchical Structure of Community Members by Link Pattern Expansion Method. Web Information Systems Engineering–WISE 2014. Springer International Publishing, 2014: 95-104.

[3] Zhu G, Li K. A Unified Model for Community Detection of Multiplex Networks. Web Information Systems Engineering–WISE 2014. Springer International Publishing, 2014:31-46.

[4] Atwa W, Li K. Clustering Evolving Data Stream with Affinity Propagation Algorithm. Database and Expert Systems Applications. Springer International Publishing, 2014:446-453.

[5] Atwa W, Li K. Active Query Selection for Constraint-Based Clustering Algorithms. Database and Expert Systems Applications. Springer International Publishing, 2014: 438-445.

[6] Atwa W, Li K. Affinity Propagation-based Clustering For Data Streams. Applied Mathematics & Information Sciences. Accepted.

[7] Dai L, Li K. Main Objects Interaction Activities Recognition in Real Images.  Neural Computing and Applications. Accepted.

承担科研情况

[1]973课题. 社会网络的信息检索与传播.2013——2017. 主持

[2]863重大课题.**数据建模与分析. 2013——2017. 主持

[3]教育部博士点基金. 知识脉络图技术研究. 2014. 主持

[4]部级项目.特定领域的服务技术研究. 2011——2015. 主持

[5]校重大培育项目.复杂网络社团探测的理论与算法研究. 2014——2015. 主持

[6]部级项目.面向领域的服务技术标准研究. 2013——2014. 主持

[7]部级项目.知识库与知识管理技术研究.2011——2012. 主持

[8]自然科学基金项目.面向特定领域的谱聚类技术研究. 2010——2012.主持

[9]部级项目.分布式数据存储访问与安全技术. 2006——2010.主持

[10]部级项目.辅助决策技术研究. 2008——2010. 主持

所获奖励

国防科技进步奖

T-more优秀老师奖

第七届青年教师基本功大赛一等奖

校科技成果一等奖

第十三届教育教学成果二等奖

社会兼职

国家863项目评审专家、博士点基金/博士后基金评审专家、国家自然科学基金函审专家、北京市青少年后备人才导师。

互联网专委会委员、计算机应用专委会委员、CCF YOCSEF委员。

备注

内容概要:本文档主要介绍了Intel Edge Peak (EP) 解决方案,涵盖从零到边缘高峰的软件配置和服务管理。EP解决方案旨在简化客户的入门门槛,提供一系列工具和服务,包括Edge Software Provisioner (ESP),用于构建和缓存操作系统镜像和软件栈;Device Management System (DMS),用于远程集群或本地集群管理;以及Autonomous Clustering for the Edge (ACE),用于自动化边缘集群的创建和管理。文档详细描述了从软件发布、设备制造、运输、安装到最终设备激活的全过程,并强调了在不同应用场景(如公共设施、工业厂房、海上油井和移动医院)下的具体部署步骤和技术细节。此外,文档还探讨了安全设备注册(FDO)、集群管理、密钥轮换和备份等关键操作。 适合人群:具备一定IT基础设施和边缘计算基础知识的技术人员,特别是负责边缘设备部署和管理的系统集成商和运维人员。 使用场景及目标:①帮助系统集成商和客户简化边缘设备的初始配置和后续管理;②确保设备在不同网络环境下的安全启动和注册;③支持大规模边缘设备的自动化集群管理和应用程序编排;④提供详细的密钥管理和集群维护指南,确保系统的长期稳定运行。 其他说明:本文档是详细描述了Edge Peak技术及其应用案例。文档不仅提供了技术实现的指导,还涵盖了策略配置、安全性和扩展性的考虑,帮助用户全面理解和实施Intel的边缘计算解决方案。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值