代成 - 四川大学 - 计算机学院

个人简介

代成，四川大学计算学院特聘副研究员/硕士生导师，CCF 嵌入式专委会委员。博士毕业于电子科技大学，曾在加拿大麦克马斯特大学做访问学者；2022年破格增列为硕士生导师。代成博士长期从事视频数据分析、人工智能、边缘智能系统等领域研究，已在相关领域国内外高质量期刊和会议发表论文10余篇。其中，作为第一作者或通信作者发表SCI收录期刊论文10篇、国际会议论文2篇；发表中科院一区二区期刊论文7篇，包括作为第一作者或通信作者的中科院一区IEEE Trans系列刊物长文2篇、影响因子10以上的领域权威期刊长文2篇。2021年博士毕业论文获国际电气和电子工程师协会(IEEE)可扩展计算专委会(Technical Committee on Scalable Computing, TCSC) 优秀博士毕业论文奖。主持的主要科研项目： 1. 国家自然科学基金青年项目，面向边缘智能的视频人体行为识别张量深度计算模型研究，2023-2025，主持 2. 华东师范大学软硬件协同设计与应用技术教育部工程研究中心开放课题，面向边缘智能系统的骨架行为识别关键技术研究，2021-2022，主持招生说明课题组希望招收有志于科学研究、技术研发的同学。硕士生拟招生方向主要为基于人工智能技术的视频/图像内容理解，深度学习模型压缩，深度对抗学习，联邦学习等。

研究领域

行为数据分析、深度学习、视频内容理解, 深度学习可解释性，联邦学习等

近期论文

查看导师最新文章（温馨提示：请注意重名现象，建议点开原文通过作者单位确认）

1. Cheng Dai, Xingang Liu, Jinfeng Lai, Pan Li and Han-Chieh Chao. Human Behavior Deep Recognition Architecture for Smart City Applications in 5g Environment, IEEE Network, 2019, 33(5): 206-211. （中科院一区） 2. Cheng Dai, Xingang Liu, Laurence T. Yang, Minghao Ni and M. Jamal Deen. Video Scene Segmentation Using Tensor-Train Faster R-CNN for Multimedia IoT Systems, IEEE Internet of Things Journal, 2021,8(12): 9697-9705. （中科院一区） 3. Cheng Dai, Xingang Liu, Hao Xu, Laurence T. Yang and M. Jamal Deen. Hybrid Deep Model for Human Behavior Understanding on Industrial Internet of Video Things, IEEE Transactions on Industrial Informatics. DOI: 10.1109/TII.202 1.3058276, 2022. （中科院一区） 4. Cheng Dai, Xingang Liu, Hongqiang Cheng, Laurence T. Yang and M. Jamal Deen. Compressing Deep Model with Pruning and Tucker Decomposition for Smart Embedded Systems, IEEE Internet of Things Journal. DOI:10.1109/JIOT. 2021.3116316, 2022. （中科院一区） 5. Cheng Dai, Xingang Liu and Jinfeng Lai. Human Action Recognition using Two stream Attention based LSTM Networks, Applied Soft Computing, 2020, 86: 624-631. （中科院一区） 6. Cheng Dai, Xingang Liu and Jinfeng Lai. A Low-Latency Object Detection Algorithm for the Edge Devices of IoV Systems, IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2020,69(10):11169-11178. （中科院二区） 7. Cheng Dai, Xingang Liu, Zhuolin Li and Mu-Yen Chen. A Tucker Decomposition based Knowledge Distillation for Intelligent Edge Applications, Applied Soft Computing, 2021,101,1-7. （中科院一区） 8. Cheng Dai, Hongqiang Cheng, and Xingang Liu. A Tucker Decomposition Based on Adaptive Genetic Algorithm for Efficient Deep Model Compression. The 2020 High Performance Computing and Communications, pp.507-512, Dec. 2020. (Best paper)

学术兼职

代成博士受邀担任了CCF 推荐C类会议IEEE HPCC 2022本地执行主席( Local Chair)、 The 19th IEEE International Conference on Ubiquitous Intelligence and Computing (UIC 2022), Track Chair. 受邀担任2022年第二届智能技术与嵌入式系统国际会议的（报告嘉宾），担任IEEE Trustcom、IEEE CPScom、IEEE HPCC等国际知名会议技术委员会成员(TPC Member)。