研究方向
基于数字调制的智能边缘推断系统设计 随着深度学习的巨大发展，原生智能将作为下一代通信系统设计的重要组成部分来满足“万物智联”的目标。其中，边缘设备协同推理已成为备受关注并取得巨大成功的典型技术。然而，当前的边缘设备协同推理框架仍与当前的数字通信系统不兼容。为了解决这一挑战，本项目旨在开发基于数字调制的边缘设备协同推理方法。首先，介绍编码理论和调制等基本技术，以建立对当前数字通信系统的整体了解。其次，我们将利用Python和深度学习框架PyTorch构建基于神经网络的边缘设备协同推理模型。然后，引入神经离散表示编码方法，以与数字通信系统兼容。通过结合神经离散表示学习，我们将设计一种新的边缘设备协同推理框架，可与当前的数字通信系统兼容。最后，将对真实世界数据集进行大量实验，以验证所提方法的有效性和性能。
相关学科
计算机科学技术
关键词
数字调制，智能边缘推断系统，边缘设备协同推理
科研导师
Jack Xie
- 香港科技大学电子和计算机工程博士，本硕毕业于上海科技大学电子信息工程专业。
- 有多篇CCF-A 论文发表: 通信领域顶刊JSAC论文一篇(一作)，数据库以及数据挖掘领域顶会ICDE论文一篇(一作), 以及多篇SCI论文。
- 研究方向：可信机器学习，深度学习，下一代智能通信技术，数据挖掘。课题指导经验丰富，手把手教学理论证明，实验设计，代码编写。
成果一：在英文期刊中发表学术论文
有方学者项目能够为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此，论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生，不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊，而且有机会参与全球顶级的学术会议。
成果二：第一作者身份
有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中，招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度，而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来，有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名，这使得第一作者身份的含金量更为突出。
成果三：独一无二的课题
有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题，连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向，每个学生的研究内容具有差异性。
成果四：顶尖院校导师的推荐信
有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人，来自于美国顶尖学府的科研团队，影响着推荐信的可信度；而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处，从而大大提高了推荐信的价值。
成果五：高效备战具有高影响力、高含金量的科研竞赛
学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事，其中包括：被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、ISEF 国际科学与工程奖、全国青少年科技创新大赛等。
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