重点研究领域
拓展科学前沿
我们的实验室在多个领域进行前沿研究，将计算方法与实验验证相结合。
认识我们的团队
年轻的研究人员
我们多元化的研究团队汇集了来自多个学科的专业知识，以应对智慧气象、大数据、机器学习等领域的挑战性问题
专业教师
王铁军
团队负责人
2010年12月毕业于电子科技大学，获计算机应用技术工学博士学位，先后承担和参与包括国家科技支撑计划、四川省科技计划、四川省软科学研究计划、中国电力科学研究院、四川大学在内的科研项目10余项，获省科技进步二等奖2项，发表学术论文20余篇，其中SCI/EI检索10余篇，授权国家发明专利5项，获得软件著作权14项，出版教材4本。
高性能计算
大语言模型压缩
特定领域语言
艾江山
团队教师
专注电磁无损检测技术及数据处理算法研究，包括涡流及涡流磁检测技术、电磁热多场耦合检测技术、磁光无损检测技术，以及缺陷智能识别算法、缺陷重构算法、电磁场建模、有限元模型仿真等。
电磁无损检测技术
缺陷智能识别算法
缺陷重构算法
顾记清
团队教师
2022年12月毕业于电子科技大学，获计算机科学与技术工学博士学位，研究方向为分布式计算、并行计算优化、数据挖掘。在权威国际学术会议和学术期刊上发表学术论文18篇，参与包括科技部重点研发计划、中央高校基本科研业务费项目、四川省科技成果转化示范项目等多个国家级和省部级项目。
分布式计算
并行计算优化
大数据挖掘
彭静
团队教师
彭静，工学博士，成都信息工程大学计算机学院讲师。2022年获得中国科学院大学计算机软件与理论专业工学博士学位，2023年-2024年在香港科技大学计算机科学与工程系从事博士后研究工作，主要研究领域为先进计算与智能图像处理、分布式机器学习。主持四川省重大科技专项课题、四川省重点研发计划课题、四川省科技厅苗子工程重点项目、四川省重点实验室开放课题等项目10余项。在国内外著名期刊与学术会议上发表学术论文十余篇，授权发明专利2项、软件著作权6项。获国家级教师教学竞赛一等奖1项、省部级二等奖1项，获校级特等教学成果奖1项（排名第6），主持省级、校级重点教改项目各1项，发表教改论文1篇，指导本科生完成省级大学生创新创业训练计划项目1项、在多项学科竞赛中获奖。
人工智能
智能图像处理
分布式机器学习
研究生
毕业校友
毛洪宇
本科生
具备扎实编程基础与全栈开发能力的数字媒体技术专业学生，主攻计算机图形学、领域特定语言（DSL）设计与三维可视化方向。参与2项省级大创项目，发表EI会议论文1篇，获国家奖学金及多项省部级竞赛奖项。
全栈开发
计算机图形学
领域特定语言
在研项目
近期发表的论文
When Reinforcement Learning Meets Zero-Determinant: Social Welfare Control in Iterated Game Under Spatial Crowdsourcing.
IEEE Trans. Parallel Distrib. Syst.,
2026.
Low-bit and Sparsified Gradient Communication for Accelerating Distributed Deep Learning with Convergence Guarantees.
Proceedings of the 55th International Conference on Parallel Processing (ICPP 2026), Singapore,
2026.
SelCo: Efficient Distributed Multimodal LLM Training with Selective Co-location.
Proceedings of the 22nd International Conference on Intelligent Computing (ICIC 2026), Toronto, Canada,
2026.
活动
通过讲座、研讨会和合作活动，与我们的研究社区保持联系
Cornstarch：面向多模态大模型的高效分布式训练系统
面向多模态大模型训练的分布式系统，感知层冻结状态以消除流水线气泡，并为混合注意力模式设计跨 GPU 与 GPU 内的 token 工作负载均衡上下文并行，同时自适应地将模态编码器与 LLM 并行配置组合以最大化吞吐。
CDDFuse：面向多模态图像融合的相关性驱动双分支特征分解
面向多模态图像融合的 Transformer-CNN 双分支框架，用 Restormer、轻量 Transformer 与可逆神经网络分别提取模态共享的低频基特征和模态特有的高频细节特征，并通过相关性驱动的分解损失强制分解，在红外-可见光与医学图像融合任务上取得领先性能。
面向结构感知的多模态知识图谱补全：TSAM 模型研究
以结构表示为锚点的细粒度多模态融合框架，将视觉与文本离散为 token 并统一到共享空间，通过双向对比学习让多模态向结构空间对齐，保持结构模态的主导地位。
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西南航空港经济开发区
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周一至周五: 9:00 - 17:00
组会时间: 周三 8:30
会议地点: 信达楼B座 101