研究方向

  • 云计算方向:围绕阿里巴巴等超大规模云数据中心面临的重大挑战,开展云计算资源管理与智能调度、容量预测与规划、容器虚拟化、数据中心节能、虚拟机在线迁移、负载特征分析及基准测试等内容的研究。
  • 大数据方向:围绕互联网、智慧城市等典型应用,开展大数据分析、人工智能、机器学习/深度学习等基础算法与应用研究,具体包括网络大数据分析与挖掘、交通大数据分析与挖掘。
  • 网络方向:围绕国家超算深圳中心对网络安全的实际需求,开展网络流量分类与识别、网络资源管理与优化、网络异常检测与网络安全等内容的研究。

最新消息

本课题组长期招收博士后、博士生及硕士生(免试或统考),同时长期招聘联培/客座/实习研究生及本科生。待遇优,感兴趣的同学请进一步联系

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  • 叶可江受邀担任IEEE HPBD&IS 2019程序委员会委员

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  • 课题组1篇论文“A Deep Learning Approach For Network Anomaly Detection based on AMF-LSTM”发表在NPC 2018上