陳龍
職稱:中級
所在院系:計算機工程系
研究方向:大模型部署優化、時空數據分析、邊緣計算、雲計算、調度優化
電話:
郵箱:chen_long@seu.edu.cn
職務:
個人簡介

陳龍,bet356手机版唯一官网至善青年學者,小米青年學者。IEEEACMCCF會員,CCF協同計算專委會委員、中國仿真學會智能仿真優化與調度專委會委員。長期從事邊緣計算、雲計算、大模型部署優化等方面的研究。主持國家重點研發計劃子課題“基于業務融合和閉環反饋的多場景決策模型及知識圖譜”。主持國家自然科學青年項目無服務器工作流的圖挖掘與分形調度和江蘇省自然科學基金青年項目基于頻繁子圖挖掘的函數工作流快速調度方法;參與國家重點研發計劃項目專業科技資源及服務集成技術、國家自然科學基金重點項目大數據環境下的大服務理論與方法研究、國家863計劃基于SOA的高可用車間作業計劃與調度協同優化新技術等項目。在雲工作流資源調度、邊雲協同、邊緣智能等領域有較好的研究基礎,在IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems、IEEE Transactions on Services Computing、IEEE Transactions on Automation Science and Engineering、IEEE Transactions on Cloud Computing、Future Generation Computer Systems、計算機學報等高水平國際國内期刊上發表論文30餘篇,獲得國家發明專利授權10餘項。獲江蘇省科學技術二等獎1項。

研究方向

大模型部署優化、時空數據分析、邊緣計算、雲計算、調度優化


教育經曆
工作經曆
2019-01 至 2020-03, 卡爾頓大學,博士後


科研項目

[1] 國家自然科學基金青年項目 (62102080). 無服務器工作流的圖挖掘與分形調度. 2022.01-2024.12. 主持

[2] 江蘇省自然科學基金青年項目 (BK20210204). 基于頻繁子圖挖掘的函數工作流快速調度方法. 2021.07-2024.06. 主持

[3] 國家自然科學基金(61872077).  帶數據安全等級約束的雲服務工作流調度. 2019.01-2022.12. 主要成員

[4] 國家自然科學基金重點項目(61832004). 大數據環境下的大服務理論與方法研究. 2019.01-2023.12. 參與

[5] 國家重點研發計劃項目(2017YFB1400800). 專業科技資源及服務集成技術. 2017.12-2020.11. 主要成員

[6] 國家重點研發計劃課題( 2017YFB1400801). 開放式資源及服務集成模型與機理. 2017.12-2020.11. 主要成員

[7] 國家自然科學基金:雲計算環境下多尺度計費服務的批任務工作流調度 (No.61572127),2016.01-2019.12;主要成員

[8] 國家自然科學基金:帶有資源依賴學習效應的多模态項目調度交互式群智能方法(No. 61272377), 2013.1-2016.12, 主要成員

[9] 國家863計劃:基于SOA的高可用車間作業計劃與調度協同優化新技術(No. 2008AA04Z103), 2008.10-2010.10,主要成員

[10] 江蘇省重點研發計劃(子課題):技術情報挖掘分析基礎理論研究(No. BE2015728),2015/7-2018/6,主要成員


論文著作

[1] Long Chen, Xiaoping Li, and Ruben Ruiz. “Resource renting for periodical cloud workflow applications”, IEEE Transactions on Services Computing, 2020, 13(1): 130-143.

[2] Long Chen, Xiaoping Li, and Ruben Ruiz. “Hybrid resource provisioning for cloud workflows with malleable and rigid tasks”, IEEE Transactions on Cloud Computing. 2018.  DOI: 10.1109/TCC.2019.2894836.

[3] Long Chen, H. Burak, Gunay, Zixiao Shi, Weiming Shen, Xiaoping Li. “A metadata inference method for building automation systems with limited semantic information”, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2020, doi: 10.1109/TASE.2020.2990566..

[4] Long Chen and Xiaoping Li. “Cloud workflow scheduling with hybrid resource provisioning”, The Journal of Supercomputing, 2018, 74(12), 6529-6553.

[5] Long Chen, Xiaoping Li, and Ruben Ruiz. “Idle block based methods for cloud workflow scheduling with on-demand and spot block instances”, Future Generation Computer Systems. 2018, 89: 659-669.

[6] Xiaoping Li and Long Chen, et al. “Trajectory Scheduling Methods for minimizing total tardiness in a flowshop”, Operations Research Perspectives,2 (0): 13-23, 2015.

[7] Long Chen and Xiaoping Li. Resources Renting with Reserved and On-Demand Instances for Cloud Workflow Applications, IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS 2016), 1187-1192.

[8] Long Chen, Xiaoping Li, and Ruben Ruiz. Cloud workflow scheduling with on-demand and spot block instance, 2017 IEEE 21st International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design, pp.451-456, 2017.

[9] Long Chen, Yuchen Guo and Xiaoping Li. “Hybrid Resource Provisioning for Workflow Scheduling in Cloud Computing”, Human Centered Computing (HCC2016), 34-46.

[10] Long Chen, Xiaoping Li, and Zhicheng Cai, “Heuristic methods for minimizing resource availability costs in multi-mode project scheduling,” IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2012), pp. 809–813.

[11] Zhicheng Cai, Xiaoping Li, and Long Chen, Gupta, J.N.D. “In Bi-direction adjust heuristic for Workflow Scheduling in Clouds,” IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS 2013), pp 94-101.

[12] Zhicheng Cai, Xiaoping Li, and Long Chen, “Dynamic programming for services scheduling with  start time constraints in distributed collaborative manufacturing systems,” IEEE International  Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2012), pp. 803–808.

[13] Zixiao Shi, Guy R. Newsham, Long Chen,  H. Burak Gunay, “Evaluation of Clustering and Time Series Features for Point Type Inference in Smart Building Retrofit,” The 6th ACM International Conference on Systems for Energy-Efficient Buildings, Cities, and Transportation (BuildSys 2019), pp. 111-120.z


 


專利

[1] 發明專利(授權:ZL201310722625.4). 一種混合雲環境下服務提供者的資源供應方法. 李小平,陳龍,朱夏,楊芝2017.01

[2] 發明專利(授權:ZL201510204384.3). 一種雲服務工作流調度方法. 李小平,丁濤勇,朱夏,陳龍,胡葦2017.10

[3] 發明專利(授權:ZL201510159009.1). 基于廣域分布交通系統的異常軌迹檢測方法. 李小平,陳湉,朱夏,陳龍,胡葦2017.06

[4] 發明專利(受理:201710062792.9). 一種基于openstack平台的SSD緩存方法.  李小平,嚴峥,陳龍,朱夏 2017.06

[5] 發明專利(受理:201710049917.4). 一種基于位置學習效應的最短路徑問題的啟發式搜索方法. 李小平,  王亞敏,潘光磊,王爽,陳龍 2017.05

[6] 發明專利(受理:201610969793.7). 一種雲環境下細粒度任務調度方法 . 李小平,倪春泉,朱夏,胡葦,陳龍 2017.04

[7] 發明專利(受理:201610785554.6). 一種最小化MapReduce集群能耗的任務調度方法.  李小平,王佳,陳龍,陳複超 2017.02

[8] 發明專利(受理:201610785498.6). 一種面向具有學習惡化效應無等待流水調度問題的方法.  李小平,  陳湉,徐海燕,陳龍 ;2017.02

[9] 發明專利(受理:201610755565.X). 一種基于工作流的雲計算資源混合租賃方法.  李小平,陳俊良,  陳龍,朱夏 ;2017.01

[10] 發明專利(受理:201910462115.5 )一種服務互聯網的動态服務需求模式匹配方法李小平,葉颉卿,陳龍,李文政,朱夏 2019.5

[11] 發明專利(受理:201910240852.0 )一種最小化作業完工時間的Spark任務分配方法  李小平,徐威,朱夏,陳龍,李文政 2019.4

[12] 發明專利(受理:201910240851.6 )一種最小化異構私有雲計算資源能耗的變頻方法  李小平,王浩洋,  朱夏,陳龍,李文政 2019.6

[13] 發明專利(受理:201910274336.X )一種多層需求的樹形胞元結構描述及存儲方法  李小平,傅婧,陳龍,李文政,朱夏  2019.5

[14] 發明專利(受理:201910278277.3 )一種面向大服務的自底向上資源組織分配方法李小平,孫偉,陳龍,李文政,朱夏 2019.3

[15] 發明專利(受理:201910462017.1 )一種大服務的靜态服務供需匹配模式提取方法李小平,郭家,陳龍,李文政,朱夏 2019.1


獲獎情況

跨制造單元調度與配送快速精準優化關鍵技術及應用. 江蘇省科學技術獎二等獎. (授獎機構:江蘇省). 2023.01

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