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导航 个人概况 科学研究 教学信息 社会职务 荣誉及奖励 招生信息,毛莺池 职称： 教授 博士生导师 部门： 信息学部、计算机与信息学院 学科： 计算机科学与技术,软件工程 教学部门： 信息学部、计算机与信息学院 电话： 邮件： yingchimao@hhu.edu.cn 办公地址： 江宁校区勤学楼4209 通讯地址： 南京市江宁区佛城西路8号 邮编： 211100 11028 访问 个人简介 毛莺池，教授/博导，河海大学计算机与信息学院副院长。2007年6月获南京大学计算机软件与理论博士学位。现为江苏省计算机学会常务理事，中国计算机学会分布式计算与系统专委会委员，中国自动化学会环境感知与保护自动化专委会委员，CCF南京分部执委。（一）研究方向：边缘智能系统、物联网数据分析。大模型与知识图谱推理（二）在研科研项目：（1）“十四五”国家重点研发课题：高坝大库系统巡检与自然灾害损害监测及场景构建（2）省重点研发计划：安全生产事故隐患智慧诊断关键技术与应用示范（3）省科技成果转化项目—揭榜挂帅项目：自主C86高性能处理器与服务器系统的研发及产业化（4）省重大科技专项计划：水电工程全生命周期绿色智能建设关键技术研究（5）省重点研发计划：基于数字孪生的水电工程安全运行智慧管控模式（6）国家电网公司科技项目：基于气象数据增强的大规模海上风电爬坡事件预测预警关键技术研究（7）生态环保项目：深大水库水环境立体遥测方案适应性及重点技术研究方案（三）学术论文2024年1 Chang Li, Yingchi Mao*, Qian Huang, Xiaowei Zhu, Jie Wu, Scale-Aware Graph Convolutional Network with Part-Level Refinement for Skeleton-Based Human Action Recognition, accepted by IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Technology, 2024 （CCF-B 中科院1区）2 Xiao Jia, Yingchi Mao*, et al.  Few-shot Learning Based on Hierarchical Feature Fusion via Relation Networks, accepted by International Journal of Approximate Reasoning, 2024 (CCF-B)3 Yingchi Mao, Lijuan Shen, Jun Wu*, Ping Ping, Jie Wu, Federated Dynamic Client Selection for Fairness Guarantee in Heterogeneous Edge Computing, Journal of Computer Science and Technology (JCST), 39(1): 139-158, 2024. DOI: 10.1007/s11390-023-2972-9 (CCF-B)4 Tasiu Muazu, Mao Yingchi*, et al, A federated learning system with data fusion for healthcare using multi-party computation and additive secret sharing, accepted by Computer Communication, 2024 (CCF-C JCR Q1)5 Li Xiong, Yingchi Mao*, Zicheng Wang, Chang Li, Cross-Modal Knowledge Learning with Scene Text for Fine-grained Image Classification, accepted by IET Image Processing, 2024 (CCF-C)6 Hongle Guo, Yingchi Mao*, Xiaoming He, Benteng Zhang, Tianfu Pang, and Ping Ping, Improving Federated Learning through Abnormal Client Detection and Incentive, Computer Modeling in Engineering & Sciences, 2024, Vol. 139, no. 17 Yingchi Mao*, Zibo Wang, Chenxin Li, Jiakai Zhang, Shufang Xu and Jie Wu, Dual Adaptive Compression for Efficient Communication in Heterogeneous Federated Learning, accepted by the 24th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud, and Internet Computing (CCGrid 2024,CCF-C)2023年1 Xiaoming He, Yingchi Mao*, et, Channel Assignment and Power allocation for throughout improvement with PPO in B5G heterogeneous edge networks, Digital Communications and Networks, 2023,03 (SCI JCR Q1)2 Tasiu Muazu, Mao Yingchi*, Abdullahi Uwaisu Muhammad, Muhammad Ibrahim, Omaji Samuel, and Prayag Tiwari, IoMT: A Medical Resource Management System using Edge Empowered Blockchain Federated Learning, accepted by IEEE Transactions on Network and Service Management, 2023.08 (SCI JCR Q1)3 Yingchi Mao*, Lijuan Shen, Jun Wu*, Ping Ping and Jie Wu, Federated Dynamic Client Selection for Fairness Guarantee in Heterogeneous Edge Computing, Journal of Computer Science and Technology, 2023.08, (SCI, CCF-B)4 Yong Qian, Yingchi Mao*, et, Dense video captioning based on local attention, IET Image Processing, 2023, 05, (CCF-C，SCI)5 Zhihao Chen, Yingchi Mao*, Yong Qian, Zhenxiang Pan, and Shufang Xu, FRDet: Few-shot object detection via feature reconstruction, IET Image Processing, 2023, 07, CCF-C, SCI6 Yingchi Mao*, Chenxin Li, Zibo Wang, Zijian Tu, and Ping Ping, Differential Privacy in Federated Dynamic Gradient Clipping Based on Gradient Norm, in Proc. of the 23rd International Conference on Algorithms, and Architecture for Parallel Processing (ICA3PP 2023), CCF-C7 Silong Ding, Yingchi Mao*, Yong Cheng, Tianfu Pang, Lijuan Shen, and Rongzhi Qi, ECIEF: Event Causality Identification Based on Feature Fusion, accpeted by the 35th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI 2023), CCF-C8 Tianfu Pang, Yingchi Mao*, Silong Ding, Biao Wang, and Rongzhi Qi, Script Event Prediction Based on Causal Generalization Learning, accpeted by the 35th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI 2023), CCF-C9 Ling Chen, Yingchi Mao*, Hongliang Zhou, Benteng Zhang, and Jie Wu, MTS: Multivariate Time Series Anomaly Detection Based on Graph Attention Network, Int. Journal of Sensor Netowrks, 2023, 08, SCI10  Guo Hongle, Yingchi Mao*, et, Two Phases Privacy-Preserving Scheme for Federated Learning in Edge Networks, Int. Journal of Sensor Netowrks, 2023.07, SCI11 Jiajun Wang, Yingchi Mao*, Zibo Wang, Jun Wu, and Jie Wu, Joint Focal Loss and Dominant Gradient Correction for Gradient Conflict in Federated Learning, in Proc. of the 20th IEEE International Conference on Mobile Ad-hoc and Smart Systems (MASS 2023), CCF-C12 Benteng Zhang, Yingchi Mao*, Zijian Tu, Xiaoming He, Ping Ping, Jie Wu. Optimizing Privacy-Accuracy Trade-off in DP-FL via Significant Gradient Perturbation, in Proc. of the 19th International Conference on Mobility, Sensing, and Networking (MSN 2023), CCF-C13 Yingchi Mao*, Zibo Wang, Jun Wu, Lijuan Shen, Shufang Xu, Jie Wu. Two-way Delayed Updates with Model Similarity in Communication-Efficient Federated Learning,  in Proc. of the 19th International Conference on Mobility, Sensing, and Networking (MSN 2023), CCF-C14 Xiaoming He, Yingchi Mao*, Yinqiu Liu, Yan Hong. Green Resource Allocation with DDPG for knowledge Learning in Digital Twin-enabled Edges, in Proc. of 2023 IEEE 98th Vehicular Technology Conference (VTC 2023).15 朱敏，毛莺池*，程永，陈程军，王龙宝，基于双重注意力机制的事件抽取方法，软件学报（T1期刊，CCF-A中文），2023,072022年1 Yingchi Mao*, Jun Wu, Xiaoming He, Ping Ping, Jiajun Wang, and Jie Wu, Joint Dynamic Grouping and Gradient Coding for Time-Critical Distributed Machine Learning in Heterogeneous Edge Networks, IEEE Internet of Things Journal, 2022, 12 (JCR Q1)2 Yingchi Mao*, Jun Wu, Xuesong Xu, Longbao Wang, Adaptive sparse ternary gradient compression for distributed DNN training in edge computing, CCF Transactions on High Performance Computing, 2022,03 (SCI) Online3 Yingchi Mao*, Jun Wu, Yangkun Cheng, Ping Ping, Jie Wu, Local Performance Trade-Off in Heterogeneous Federated Learning with Dynamic Client Group, in Proc. of the 19th IEEE International Conference on Mobile Ad-hoc and Smart Systems (MASS 2022), CCF-C4 Yingchi Mao*, Jun Wu, Xiaoming He, Ping Ping, Jianxin Huang, Communication Optimization in Heterogenesou Edge Networks using Dynamic Grouping and Gradient Coding, in Proc. of the 17th IEEE International Conference on Wireless Algorithms, Systems, and Applications (WASA 2022), CCF-C5 Jiajun Wang, Yingchi Mao*, Xiaoming He, Tong Zhou, Jun Wu, and Jie Wu, Accelerating Federated Learning with two-phase Gradient Adjustment, in Porc. of the 27th IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS 2022), CCF-C6 Jun Wu, Yingchi Mao*, Xuesong Xu, ASTC: An Adaptive Gradient Compression Scheme for Communication-Efficient Edge Computing, in Proc. of the 23rd IEEE International Conference on High Performance Computing and Communications (HPCC-2021), CCF-C7 Hongle Guo, Yingchi Mao*, Xiaoming He, and Hua Nie, A Blockchain-based Grouped Federated Learning Scheme Against Malicious Clients, in Proc. of the 64th IEEE Global Communications Conference (GlobeCom 2021), CCF-C8 Ruixiang Li, Yingchi Mao*, Tao Wu, Jun Wu, Approximate Matching Based Cache Selection Strategy in Mobile Edge Computing, in Proc. of 2021 the 9th International Conference on Advanced Cloud and Big Data (CBD 2021), Award of Best Student Paper9 屠子健，毛莺池*，吴明波，陈禹，基于强化学习的电力数据存储系统参数自适应调优，电力系统自动化（T1期刊），2022, Vol. 46, No. 410 刘意，毛莺池*，程杨堃，高建，王龙宝，基于领域一致性的异常检测序列集成方法，计算机科学（CCF-B中文），2022, Vol. 49, No. 111 李梦菲，毛莺池*，屠子健，王暄，徐淑芳，基于深度确定性策略梯度的服务器可靠性任务卸载策略，计算机科学（CCF-B中文），2022, Vol. 49, No. 712 毛莺池，唐江红*，王静，平萍，王龙宝，基于Faster R-CNN的多任务增强裂缝图像检测方法，智能系统学报（CCF-B中文），2021, Vol. 16, No. 213 程永，毛莺池*，万旭，王龙宝，朱敏，基于双重注意力的无触发词中文事件检测，计算机科学（CCF-B中文）（四）授权专利1  毛莺池，郦睿翔，郭宏乐，等，一种边缘计算环境下缓存数据的近似匹配方法，ZL 202011373657.42  毛莺池，陈静，唐江红，等，一种基于RESTful架构的工作流引擎系统，ZL 201911198245.93  毛莺池，陈静，汪强，等，一种大坝缺陷图像文本跨模态检索方法及模型，ZL 202110535542.94  毛莺池，周彤，徐淑芳，等，一种移动边缘计算环境下基于延迟接受的多用户任务卸载方法，ZL 202011388998.95  毛莺池，高建，钟海士，等，一种面向周期性检索的时空轨迹索引与检索方法，ZL 201810506580.X6  程永，毛莺池，徐淑芳，等，一种基于退火算法的量子粒子群求解无人机路径规划方法，ZL202110354547.17  程永，毛莺池，王龙宝，等，基于双重注意力机制的面向大坝应急工况事件抽取方法，ZL202111202116.X8  毛莺池，吴俊，聂华，等，边缘计算环境下用于分布式DNN训练的梯度压缩方法，ZL202110766163.09  毛莺池，季佳丽，程永，等，一种面向大坝安全运行的事件图谱构建方法，ZL202110702542.3 个人资料 姓名： 毛莺池 性别： 女 学位： 博士 出生年月： 1976-09 学历： 博士研究生 毕业院校： 南京大学 教育经历 2010.09-2011.09,Temple University, USA,Computer Science,博士后 工作经历 2010.09-2011.09,美国 Temple University,计算机科学与信息系,科研,国家公派访问学者（博士后） 1999.08-,河海大学 研究领域     研究方向：智能化边缘计算、分布式机器学习、大数据技术    长期围绕分布式计算技术及其应用研究工作，先后主持或参加了国家自然科学基金“面向大数据的高性能云计算关键技术研究”、“十二五”国家科技支撑计划课题、国家重点研发计划课题“基于云计算服务的流域雨洪智能管理平台开发”、“大坝智慧管理决策系统集成与示范”、地方基金“异构实时时序数据云存储与索引技术研究”、江苏省经济和信息化委员会课题“江苏省物联网应用示范工程-水环境智能监控与应急处理示范工程及标准化建设”，以及中央高校基本科研业务费项目等科研项目。    针对水利数据采集点多面广、网络环境复杂，数据碎片化与应用高度分散的应用特点，从面向移动应用的高效传输、数据存储优化、面向复杂计算的资源调度开展了适用于应用特点的分布式计算技术研究，提升计移动应用、数据访问、复杂计算的性能，使得大规模用户能够随时随地随需获得水利应用服务。 科研项目 1、江苏省物联网应用示范工程-水环境智能监控与应急处理示范工程及标准化建设,2012.01.09-,江苏省经济和信息化委员会,计算机与信息学院 2、面向大数据的高性能云计算关键技术研究,2014.01.01-,深圳大学,计算机与信息学院 3、基于云计算服务的流域雨洪智能管理平台开发,2016.07.01-,南京水利科学研究院,计算机与信息学院 4、金沙江白鹤滩水电站安全监测管理APP,2017.11.01-,中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司,计算机与信息学院 5、面向云端融合的分布式计算支撑平台,2018.01.01-2020.12.31,计算机与信息学院 6、大坝智慧管理决策系统集成与示范,2018.07.01-,华能澜沧江水电股份有限公司,计算机与信息学院 7、新一代信息技术在水利建设与管理中的应用,2018.01.01-2019.12.31,创新研究院 8、黄河流域典型区水资源管理决策云平台构建与示范,2018.07.01-,黄河水利委员会黄河水利科学研究院,计算机与信息学院 9、大坝智慧管理决策系统集成与示范,2018.07.01-,华能澜沧江水电股份有限公司,计算机与信息学院 10、漫湾水电站大坝安全评估关键技术及可视化综合管理平台研究,2018.04.30-,华能澜沧江水电股份有限公司,计算机与信息学院 11、安全生产事故隐患智慧诊断关键技术与应用示范（BE2020729）,2020.11-2023.06,2020.11,江苏省重点研发计划,江苏省科技厅 12、自主C86高性能处理器与服务器系统的研发及产业化（BA2021002）,2021.11-2023.10,2021.11,江苏省科技成果转化项目,BA2021002,江苏省科技厅 13、水电工程全生命周期绿色智能建设关键技术研究,2021.10-2024.12,2022.01,云南省重大科技专项计划,202202AF080003,云南省科技厅 14、基于数字孪生的水电工程安全运行智慧管控模式,2022.07-2024.12,2022.07,省重点研发计划,省科技厅 显示更多 论文 1、Two-phase PT-Topk Query Processing algorithm for uncertain IoT data in dam safety monitoring,Intelligent Automation and Soft Computing,08-OCT-17 2、Event Detection with Multivariate Water Parameters in the water monitoring applications,Proceedings - 4th IEEE International Conference on Cyber Security and Cloud Computing, CSCloud 2017,20-JUL-17 3、A segment-based trajectory similarity measure in the urban transportation systems,Sensors (Switzerland),01-JAN-17 4、An adaptive trajectory clustering method based on grid and density in mobile pattern analysis,Sensors (Switzerland),01-JAN-17 5、Contamination Event Detection with Multivariate Time-Series Data in Agricultural Water Monitoring,Sensors,04-DEC-17 6、Graph partition approach based on the cauchy mutation and inertia weight,Proceedings - 2017 14th Web Information Systems and Applications Conference, WISA 2017,01-JAN-18 7、QoE-based task offloading with deep reinforcement learning in edge-enabled internet of vehicles,IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,SCI, CCF-A,Aug. 2020,Xiaoming He,Hohai University,Haodong Lu,Miao Du,Yingchi Mao, pp.1-10, Aug. 2020, DOI: 10.1109/TITS.2020.3016002 8、QoE-based cooperative task offloading with deep reinforcement learning in mobile edge networks,IEEE Wireless Communications,SCI, CCF-A,Apr. 2020,Xiaoming He,Haodong Lu,Yingchi Mao,DOI: 10.1109/MWC.001.1900406. 9、QoE-driven task offloading with deep reinforcement learning in edge intelligent IoV,IEEE Globecom ,CCF-C,2020.12,Xiaoming He,Haodong Lu,Yingchi Mao 10、基于测点时空特征的工程安全监测网络划分方法,计算机学报,EI,2020.04,毛莺池,程杨堃,齐海 11、Joint Dynamic Grouping and Gradient Coding for Time-Critical Distributed Machine Learning in Heterogeneous Edge Networks,IEEE Internet of Things Journal,JCR Q1,2022.06,Yingchi Mao,Jun Wu,Xiaoming He 显示更多 科技成果 1、基于链路质量的层次型路由方法,2017/01/18,计算机与信息学院,发明专利,3 2、基于时间约束条件下的云计算关联任务调度方法和装置,2017/09/26,计算机与信息学院,发明专利,3 3、一种基于动态镜像的实时数据仓库数据预存取方法,2017/06/20,计算机与信息学院,发明专利,3 4、一种多变量水质参数时序数据异常事件检测方法,2018-12-14,计算机与信息学院,发明专利,3 5、一种基于高斯混合时间序列模型的轨迹预测方法,2019-02-12,计算机与信息学院,发明专利,3 6、一种面向词和组合词的垃圾短信文本特征选择方法,2019-03-29,计算机与信息学院,发明专利,3 7、基于DS优化多指标大坝缺陷图像检测方法,2019-04-05,计算机与信息学院,发明专利,3 8、基于分层网络结构的监测数据分析方法,2019-04-02,计算机与信息学院,发明专利,3 9、基于动态分簇的移动目标追踪方法,2019-04-30,计算机与信息学院,发明专利,3 10、一种大坝变形监测连续性缺失数据补全方法,2019-05-28,计算机与信息学院,发明专利,3 11、一种面向安全监测业务分析的ETL框架设计方法,2019-06-28,计算机与信息学院,发明专利,3 12、一种轨迹相似度计算方法,2019-07-12,计算机与信息学院,发明专利,3 13、基于特征组合与CNN的大坝缺陷识别与分类方法,2019-06-28,计算机与信息学院,发明专利,3 14、一种无人机网络最大比合并型融合方法,2019-08-20,计算机与信息学院,发明专利,3 15、一种基于节点可靠性的传感器网络事件融合与决策方法,2019-09-10,计算机与信息学院,发明专利,3 显示更多 开授课程 1、Java程序设计,本科生,95,48 2、计算机新技术,本科生,69,32 3、分布式计算（双语）,研究生,50,35 4、现代数据管理技术,研究生,35,12 教学成果 （1）《分布式计算》研究生精品课程（2）Distributed Computing, 全英文精品课程（3）获得2012、2016年河海大学教学成果奖二等奖 教学资源 社会职务 （1）江苏省计算机学会常务理事（2）江苏省计算机学会软件专委会副主任（3）中国计算机学会分布式计算与系统专委员，常务委员；（4）中国计算机学会南京分部，执委；（5）美国计算机学会中国南京分部，执委； 荣誉及奖励 1、2014年度大禹水利科学技术奖_一等奖(省、部级),水文水资源学院党委、水文水资源学院,2014-12-01,省、部级,一等奖 2、2016年度江苏省科学技术奖_三等奖(省、部级),计算机与软件学院党委 计算机与软件学院,2016-12-01,省、部级,三等奖 3、数据驱动的特高拱坝安全分析与运维管控平台关键技术研发与应用,2019.10,中国质量协会质量技术奖,二等级 4、2021年度中国产学研合作促进会产学研合作创新与促进奖-中国产学研合作创新成果奖,计算机与软件学院党委 计算机与软件学院,2022-04-01,省、部级 5、2021年度云南省科学技术奖_二等奖(省、部级),计算机与软件学院党委 计算机与软件学院,2022-05-17,省、部级,二等奖 招生信息 （1）招收计算机科学与技术、软件工程专业博士、硕士研究生；欢迎优秀的本科生、研究生报考！（2）主要研究方向：智能化边缘计算、分布式机器学习、大数据技术（3）毕业学生主要就业单位：   南瑞继保、阿里巴巴（高建、钟海士）、字节跳动（齐海）、百度（徐子阳）、快手（郝帅）、爱奇艺（王绎超）、喜马拉雅（张建华）、华为、中国移动、苏宁金融、国有银行科技中心等（4）联系方式：yingchimao@hhu.edu.cn；QQ：957688128近年来，先后主持或参加了国家“十三五”重点研发计划课题，国家“十二五”科技支撑计划课题、国家自然科学基金项目、中国华能集团重点研发项目、江苏省物联网应用示范工程项目、江苏省“十二五”重点专业类(计算机类)等科研与教改项目。针对水利数据采集点多面广、网络环境复杂，数据碎片化与应用高度分散的应用特点，从面向移动应用的高效传输、数据存储优化、面向复杂计算的资源调度开展了适用于应用特点的分布式计算技术研究，提升计移动应用、数据访问、复杂计算的性能，使得大规模用户能够随时随地随需获得水利应用服务。科研成果获得2014年度大禹水利科学技术奖（水利部水利科学技术奖）一等奖、2016年度江苏省科学技术奖三等奖、获得2018年度江苏省计算机学会优秀科技工作者称号（全省5名）。指导学生获得江苏省优秀本科生毕业设计。已发表学术论文60余篇，授权发明专利20余项。