硕士研究生导师
李丽娜
2023-07-11 08:55   审核人:

李丽娜

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汉族

出生年月

19783

所在学院

计算机科学技术学院

政治面貌

共产党员

最后学位

工学博士

所学专业

计算机系统结构

副教授

任职时间

20154

行政职务

导师类别

硕士生导师

办公电话

0431-85250336

 

电子信箱

liln@ccu.edu.cn

招生专业

计算机

研究方向及主要研究内容

研究方向:云计算、分布式系统和深度学习

主要研究内容:面向大规模流数据的智能化资源调度,云边端协同框架下的智能化资源调度,医学/课堂图像检测和识别、智能合约漏洞检测、区块链共识机制、网络舆情、多智能体竞争/合作场景下的局部路径控制等。

学术兼职

中国计算机学会会员、ACM会员、中国人工智能学会会员

个人简历

1. 2011-09   2019-07, 吉林大学, 计算机系统结构, 博士

2. 2004-09   2006-06, 哈尔滨工业大学, 计算机科学与技术, 硕士

3. 1996-09   2000-06, 河南工业大学, 计算机及应用, 学士

承担过的主要科研项目

1. 吉林省科技厅, 自然科学基金(自由探索重点项目), 基于深度强化学习的大规模流数据处理主动式智能资源调度研究, No. YDZJ202101ZYTS191, 2021.01-2023.12, 20万元, 在研, 主持

2. 长春大学, 校级科研项目, 基于深度学习技术的时序数据和时序图像处理研究, No. ZKP202117,   2021.01-2025.12, 15万元, 在研, 主持

3. 吉林省科技厅, 重点研发项目, 基于区块链的智慧消防监控系统研究, No. 20210201083GX, 2021.07-2024.06, 45万元, 在研, 主要参与(排名2

4. 吉林省科技厅, 自然科学基金(联合基金项目),水下传感器网络中高效数据传输的关键问题研究, No.   2020122208JC, 2021.01-2023.12, 8, 在研, 主要参与(排名3

5. 教育部, 中国高校产学研创新项目, 基于AIStack平台的学生课堂行为识别系统研究, No. 2020HYB0300,

2021.06-2022.06, 50万元, 结题 主要参与(排名4

6. 吉林省科技厅, 重点科技攻关项目, 支持大规模医疗信息数据中心的MapReduce关键技术研究, No. 20140204013GX, 2014.01-2016.12, 23 , 结项, 主要参与(排名6

7. 教育部, 高等学校博士学科点专项科研基金项目, 基于 MapReduce 模型的大规模流数据处理关键技术研究, No. 20130061110052, 2013.01-2015.12, 12, 结项, 主要参与(排名5

8. 国家基金委, 国家自然科学基金面上项目, 虚拟集群 Live 迁移关键技术研究, No.61170004, 56 , 2012.01-2015.12,   结项, 参与

9. 国家基金委,国家自然科学基金面上项目, 分布式流数据近似计算在线质量保证机制与策略研究, No.

61772228, 2018.01-2021.12,   65, 结项, 参与

获得的主要科研成果(论文、获奖、专利)

一、论文

1. 李丽娜, 魏晓辉, 李翔, 王兴旺. 流数据处理中负载突发感知的弹性资源分配, 计算机学报, 2018, 41(10):   2193-2208. (EI期刊论文, 一级学报)

2. Xiaohui Wei, Lina Li*, Xiang Li, Xingwang Wang, Shang Gao, Hongliang Li. Pec: Proactive   Elastic Collaborative Resource Scheduling in Data Stream Processing, IEEE   Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2019, 30(7): 1628-1642. (SCI期刊论文, CCF A)

3. 李丽娜, 魏晓辉, 郝琳琳,   王兴旺, 王储. 大规模流数据处理中代价有效的弹性资源分配策略, 吉林大学学报(工学版), 2020, 50(5): 1832-1843.   (EI期刊论文)

4. Xiaohui Wei, Hengshan Yue, Lina Li, Ruyu Zhang, JingweijiaTan. G-SEAP: Analyzing and cha racterizing   soft-error aware approximation in GPGPUs, Future Generation Computer Systems,   2020, 109: 262-274. (SCI期刊论文,JCR 1)

5. Lina Li, Minghan Liu, Liyan Sun, Yupeng Li, Nianfeng Li. ET-YOLOv5s:   Toward Deep Identification of Students’ in-Class Behaviors, IEEE Access,   2022, 10: 44200-44211. (SCI期刊论文,JCR 2)

6. Lina Li, Tingting Zhang, Guodong Sun, Dezheng Jin, Nianfeng Li. A fair,   verifiable and privacy-protecting data outsourcing transaction scheme based   on smart contracts, IEEE Access, 2022 , 10:106873-106885. (SCI期刊论文,JCR 2)

7. Xiaohui Wei, Yong Sheng, Lina Li, Changbao Zhou. DRL-Deploy: Adaptive Service Function Chains   Deployment with Deep Reinforcement Learning, 2021   ISPA/BDCloud/SocialCom/SustainCom, IEEE, 2021: 100-107. (SCIEI会议论文,   CCF C)

8. Xiaohui Wei, Changbao Zhou, Yong   Sheng, Yan Wu, Lina   Li, Shang Gao. RLConfig: Run-time Configuration   of Cluster Schedulers via Deep Reinforcement Learning, 2021 ISPA/BDCloud/SocialCom/SustainCom,   IEEE, 2021: 92-99. (SCIEI会议论文, CCF C)

9. Lina Li, Shengkui Huang, Zirun Ouyang, Nianfeng Li. A Deep Learning   Framework for Non-stationary Time

Series Prediction, The 3rd International   Conference on CVIDL, 2022:339-342. (EI会议论文)

10. Lina Li, Peng Lian, Tingting Zhang, Nianfeng Li.Research Analysis of   Stream Processing System Storm Based on

Knowledge Map, The 3rd International   Conference on CVIDL, 2022:184-188. (EI会议论文)

二、获奖

1. 获奖1:《虚拟化分布式计算环境关键技术研究与应用》, 中国商业联合会, 科学技术奖一等奖 , 2014 (12/15)

2. 获奖22020ACM中国优秀博士论文 (长春分会),? ACM中国委员会,? 20217

三、专利

1. 专利1:一种基于时间序列分解和LSTM的时间序列数据预测方法, 2022.3.25, 202111602708.0(已公布)

2. 专利2:一种面向Storm的多粒度可视化监控组件及监控方法, 2022.6.10, 202210226102.X (已公布)

3. 专利3:一种基于ESRGAN和改进YOLOv5s的学生课堂行为检测方法, 2022.3.25, 202111592024.7(已公布)

4. 专利4:胶囊内窥镜图像器官分类方法、装置、设备及存储介质, 2021.5.25, 202110050015.9 (已公布)

5. 专利5:一种基于智能合约的数据外包计算方法, 2022.8.30, 202210599798.0 (已公布)

6. 专利6:一种基于FabricIPFS的消防监控数据存储系统, 2022.9.6, 202210599780.0 (已公布)

7. 专利7一种基于特征交叉的智能合约漏洞检测方法, 2022.6.28, 202210739355.7(已公布)

主讲课程及授课对象

机器学习(研究生)、深度学习(研究生)、面向对象程序设计(本科生)、现代通信技术(本科生)、数据挖掘与数据分析(本科生)、软件定义网络(本科生)

培养研究生情况

包括与其他老师共同培养研究生,研一7名学生、研二3名学生、研三4名学生。

 

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