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高
高国举 (Guoju Gao)
H指数:19
被引数:1,212
个人简介
任职于苏州大学计算机科学与技术学院，担任副教授、硕士生导师，江苏省“双创”博士，苏州大学优秀青年学者，CCF会员，IEEE会员，江苏省计算机学会会员，CCF物联网专委会执行委员，江苏省计算机学会网络与分布式计算专委会委员。曾获ACM SIGMOBILE CHINA新星奖、华为云与计算先锋教师、苏州市自然科学优秀学术论文奖等。博士毕业于中国科学技术大学，2019年至2020年前往美国天普大学访问交流。主要研究方向包括高速网络流量测量、大数据可信分析、群智计算与网络经济学、强化学习等。在IEEE/ACM ToN、TMC、TSC、TPDS等国际知名期刊以及IEEE INFOCOM、VLDB、ICPP、ICDCS等国际顶级会议发表学术论文50余篇，申请国家发明专利5项（授权4项），担任多个期刊/会议的审稿人。现主持国家自然科学基金面上/青年项目、江苏省自然科学基金青年项目等。
教育背景
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工作经历
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荣誉奖项
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资源高效的高速数据流中过渡项的实时检测
SWVFM：高速网络中滑动窗口流基数测量范围内的噪声去除
FluxSketch：一种基于草图的关键流长期波动检测方案
面向层次化高频项检测的内存高效且硬件友好的草图方法
PieSketch：高速数据流中频繁键核心组成的查找
轻量化两层数据中心网络流量协同测量
H2Sketch：高速网络中关键流的高值实时测量
COMPUTER JOURNAL
IF1.5
通过模型修剪和自适应通信增强分散式联合学习
TailoredSketch: 一种快速且自适应的草图，用于高效的每流尺寸测量
Scoout Sketch plus: 在数据流中同时找到有前途的项目和阻尼项目
RGS-Sketch：一种用于高速数据流在线超级传播者检测的精确、可逆且可合并的草图方法
聚集还是分散: Stackelberg-区块链辅助社会感知人群感知框架的基于游戏的任务决策
未知社会意识工作者的空间众包激励机制: 一个三阶段Stackelberg博弈方法
区块链的边缘资源定价和调度: Stackelberg博弈方法
一种面向众包联邦学习的个性化隐私保护机制
