朱光旭
职务/职称
高级研究科学家
研究方向
边缘智能，联邦学习，通信感知一体化
电子邮箱
gxzhu@sribd.cn
教育背景
2015-9至2019-12, 香港大学, 电机电子工程, 博士, 导师: 黄凯斌
2012-9至2015-3, 浙江大学, 信息与电子工程, 硕士, 导师: 钟财军
2008-9至2012-6, 浙江大学, 信息与电子工程, 学士
联系邮箱
gxzhu@sribd.cn
奖项与荣誉
IEEE 通信学会亚太区最杰出青年学者奖，2023 （亚太地区年度唯一）
IEEE 通信学会亚太区最佳论文奖，2023 （亚太地区年度3项）
吴文俊人工智能青年科技奖，2024 （全国年度仅15 人）
中国通信学会自然科学一等奖，2024 （全国年度仅8 项）
浙江省自然科学奖二等奖，2023 年
广东省人才计划-青年拔尖人才，2023 年
全球前 2% 科学家，斯坦福大学发布，2023、2024 年
第五届“绽放杯”5G 应用征集大赛专题赛一等奖，2022 年
IEEE 泛在通信国际会议青年科学家奖，2023 年
AI 2000 最具影响力学者提名（物联网领域），2022 - 2024 年
国际电信联盟“5G 中的人工智能和机器学习”挑战赛全球亚军，2023 年
IEEE 第四届国际通信感知一体化研讨会最佳论文奖，2024 年
个人介绍
朱光旭博士，分别于2012年和2015年于浙江大学信息与电子工程学系获得工学学士和工学硕士学位，并于2019年于香港大学电机与电子工程系获得博士学位，随后加入深圳市大数据研究院至今。现任职网络系统优化研究中心高级研究科学家，香港中文大学（深圳）客座副教授。致力于信息网络和人工智能的双向赋能交叉研究。在相关领域发表高水平期刊和会议论文100余篇，谷歌总引用5600余次，其中8篇论文入选ESI高被引论文。现任IEEE Transactions on Mobile Computing, IEEE Transactions on Wireless Communications 及 IEEE Wireless Communications Letters 等计算与通信领域权威期刊编委，IEEE 通信学会青年专业委员会副主席，曾获2023年度IEEE通信学会亚太区最杰出青年学者奖（年度亚太区唯一）、IEEE通信学会亚太区最佳论文奖（年度亚太区仅3项）、2024年度中国通信学会自然科学一等奖（年度全国仅8项）、2024年度吴文俊人工智能青年科技奖（年度全国仅15人）、2023年度浙江省自然科学二等奖、广东省青年拔尖人才、全球前2%顶尖科学家、UCOM青年科学家奖、第五届“绽放杯”5G应用征集大赛专题赛一等奖（第一完成人）等荣誉，主持包括国自然面上及青年基金、国家重点研发计划子课题、广东省基础与应用基础重大项目课题及面上项目、深港澳科技合作计划课题等纵向项目，以及华为，中移动，中国信通院等龙头企事业单位横向课题。
代表性论文
[J1]. G. Zhu, D. Liu, Y, Du, C. You, J. Zhang, and K. Huang, ”Toward an Intelligent Edge: Wireless Communication Meets Machine Learning”, IEEE Commun. Mag., vol. 58, no. 1, pp. 19 - 25, Jan. 2020. （ESI 高引，ESI热点）
[J2]. G. Zhu, Z. Lyu, X. Jiao, P. Liu, M. Chen, J. Xu, S. Cui, and P. Zhang, "Pushing AI to wireless network edge: An overview on integrated sensing, communication, and computation towards 6G", accepted by Sci. China Inf. Sci., Nov. 2022.
[J3]. G. Zhu, Y. Wang K. Huang, ”Broadband analog aggregation for low-latency federated edge learning”, IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 19, no. 1, pp. 491-506, Jan. 2020. （ESI 高引）
[J4]. G. Zhu, Y. Du, D. Gunduz, K. Huang, "One-Bit Over-the-Air Aggregation for Communication-Efficient Federated Edge Learning: Design and Convergence Analysis", IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 20, no. 3, Mar. 2021. （ESI 高引）
[J5]. G. Zhu*, J. Xu, K. Huang, and S. Cui "Over-the-Air Computing for Wireless Data Aggregation in Massive IoT", IEEE Wireless Commun., vol. 28, no. 4, pp.57-65, Aug. 2021.
[J6] X. Cao, G. Zhu*, J. Xu, Z. Wang, and S. Cui, "Optimized Power Control Design for Over-the-Air Federated Edge Learning" IEEE J. Sel Area Commun., vol. 40, no. 1, pp. 342-358, Jan. 2022.
[J7]. X. Cao, G. Zhu, J. Xu, and S. Cui, “Transmission Power Control for Over-the-Air Federated Averaging at Network Edge”, IEEE J. Sel Area Commun., vol. 40, no. 5, pp. 1571-1586, May 2022.
[J8] M. Zhang, G. Zhu*, S. Wang, J. Jiang, Q. Liao, C. Zhong, and S. Cui, “Communication-efficient federated edge learning via optimal probabilistic device scheduling”, accepted by IEEE Trans. Wireless Commun., Apr. 2022.
[J9] X. Li, S. Wang, G. Zhu, Z. Zhou, K. Huang, and Y. Gong, "Data Partition and Rate Control for Learning and Energy Efficient Edge Intelligence", IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 21, no. 11, pp. 9127-9142, Nov. 2022.
[J10] P. Liu, G. Zhu*, S. Wang, W, Jiang, W. Luo, H. V. Poor, S. Cui, "Toward Ambient Intelligence: Federated Edge Learning with Task-Oriented Sensing, Computation, and Communication Integration". submitted to IEEE J. Sel. Topic Sig. Proc. , Jun. 2022.
