赵晨副研究员简介
赵晨，男，1992年生，博士，副研究员，2023年毕业于北京邮电大学计算机科学与技术专业，中国计算机学会会员、中国自动化学会联邦专委会委员。
多年以来，一直从事计算机科学与技术相关的教学与科研任务，先后主持浙江省自然科学基金项目1项，排名第二参与浙江省自然科学基金重点项目、宁波市高新区重点研发计划项目等2项。入选2025年度宁波市科技副总，在国内外学术刊物上发表学术论文20余篇，其中SCI索引8篇，授权/申请国家发明专利7项。指导学生获全国机器人及人工智能大赛一等奖、全国大学生机器人大赛Robocon挑战赛二等奖、浙江省新苗人才计划项目等3项竞赛创新奖励。作为核心研究人员参与包括国家自然科学基金重点研发计划课题、面上项目、北京市自然科学基金资助项目、工信部工业互联网创新发展专项、云南省科技计划项目等十余项，并担任IEEE TMC、IoTJ、TIV等期刊会议审稿人。科研成果已在电力能源、工业互联网等领域开展试点应用。
研究方向：
联邦学习、智慧交通、移动边缘计算
代表性科研成果：
[1] Zhao Chen, Bao S, Chen M, et al. FedFM: A Federated Few-Shot Learning Method by Comparison Network and Model Calibration[J]. Knowledge-based Systems, 2025, 309: 112848.（SCI一区）
[2] Zhao Chen, Zhipeng Gao, Shudi Bao and Kaile Xiao. Toward Industrial Densely Packed Object Detection: A Federated Semi-Supervised Learning Approach[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2024，11(22):37340-37350.（SCI一区）
[3] Zhao Chen, Zhipeng Gao, Yang Yang, Qian Wang, Zijia Mo and Xinlei Yu. FedUSC: Collaborative Unsupervised Representation Learning from Decentralized Data for Internet of Things[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2023, 10(15): 13601-13611.（SCI一区）
[4] Zhao Chen, Zhipeng Gao, Qian Wang, Kaile Xiao and Zijia Mo. AFL: An Adaptively Federated Multitask Learning for Model Sharing in Industrial IoT[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2022, 9(18): 17080-17088.（SCI一区）
[5] Zhao Chen, Zhipeng Gao, Qian Wang, Kaile Xiao, Zijia Mo and M. Jamal Deen. FedSup: A Communication-efficient Federated Learning Fatigue Driving Behaviors Supervision Approach[J]. Future Generation Computer Systems, 2022, 138: 52-60.（SCI二区）
[6] Zhao Chen, Zhipeng Gao, Yang Yang, Qian Wang and Zijia Mo. FedDTT: Federated Semi-Supervised Learning Based on Domain and Task Transfer in IoT Scenarios[J]. China Communications, 2022. Online.（SCI三区）
[7] Zhao Chen, Zhipeng Gao, Qian Wang, Zijia Mo, Xinlei Yu. FedGAN: A Federated Semi-supervised Learning from Non-IID Data[C]. Wireless Algorithms, Systems, and Applications: 17th International Conference (WASA). 2022: 181-192.（EI, Full Paper）
[8] Zhao Chen, Zhipeng Gao, Qian Wang, Zijia Mo, Xinlei Yu. FedCL: An Efficient Federated Unsupervised Learning for Model Sharing in IoT[C]. 18th EAI International Conference on Collaborative Computing: Networking, Applications and Worksharing (CollaborateCom). 2022: 115-134.（EI, Full Paper)
在研科研项目：
1.基于联邦学习的跨主体数据要素可信流通技术研究，LQN25F020026，浙江省自然科学基金青年基金，2025-01至2026-12,在研，主持。
2. 基于大模型的网络安全和数据安全融合技术研究及应用，宁波高新区重点研发计划项目，2025-03至2028-02，在研，参与（排名第二）。
3. 复杂编码环境下结合深度学习的视频隐写分析研究，浙江省自然科学基金重点项目，2026-01至2028-12，在研，参与（排名第二）。
4.基于语义分析的多链多域金融衍生品风险高效检测方法，62372050，国家自然科学基金面上项目，2024-01至2027-12，在研，参与。
5.云南省电力能源数据要素资源化与大数据处理关键技术与示范应用，202502AD080017，云南省科技计划项目，2025-01至2027-12，在研，参与。
完成的科研项目：
1. 基于区块链的可信边缘智能系统架构及模型优化算法，62072049，国家自然科学基金面上项目，2021-01至2024-12, 结题，参与。
2. 基于联邦学习的边缘协同智能计算关键技术，NST20210104，北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室自主研究课题，2021-01至2023-12,结题，参与。
联系方式：
电话：18811122609
邮箱：zhaochen@nbut.edu.cn
