周昕

研究方向：

（1） 大规模联网计算机系统领域，包括绿色数据中心和大数据系统、云计算平台等；

（2） 机器学习、最优化理论、信息理论在模块化数据中心的智能化、可持续化、性能优化等方面的应用。

电子邮箱：zhouxin@jxstnu.edu.cn

简要介绍：

周昕，男，中共党员，广岛大学博士研究生，南洋理工大学博士后，讲师（校聘副教授），硕士生导师，国家自然科学基金函评专家、中国人工智能学会会员、中国计算机学会会员、IEEE会员、ICDCS、TPDS、TSC等国际会议/期刊审稿人。近五年成果：主持/参与国家级和省部级科技项目10项，发表会议和期刊论文30余篇，出版独立作者论著1部。承担人工智能编程基础、深度学习、嵌入式系统与开发、创新综合设计、专业英语等本科及研究生课程。

代表成果：

1.Chade Lv^#, Xin Zhou^#, Lixiang Zhong, Chunshuang Yan, Madhavi Srinivasan, Zhi Wei Seh, Chuntai Liu, Hongge Pan, Shuzhou Li, Yonggang Wen, Qingyu Yan, Machine learning: an advanced platform for materials development and state prediction in lithium‐ion batteries, Advanced Materials, 2022, 34(25): 2101474.(Published on: June, 2022)(https://doi.org/10.1002/adma.202101474)

2.Zhiwei Cao^#, Xin Zhou^#, Han Hu, Zhi Wang, Yonggang Wen, Toward a systematic survey for carbon neutral data centers, IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2022, 24(2): 895-936.(Published on: March, 2023)(10.1109/COMST.2022.3161275)

3.Xin Zhou, Ruihang Wang, Yonggang Wen, Rui Tan, Joint IT-facility optimization for green data centers via deep reinforcement learning, IEEE Network, 2021, 35(6): 255-262.(Published on: May, 2021)(10.1109/MNET.011.2100101)

4.Yongyi Ran, Han Hu, Yonggang Wen, Xin Zhou*, Optimizing energy efficiency for data center via parameterized deep reinforcement learning, IEEE Transactions on Services Computing, 2022, 16(2): 1310-1323.(Published on: June, 2022)(10.1109/TSC.2022.3184835)

5.周昕，人工智能与数字孪生技术赋能碳中和数据中心的智能优化策略，科学技术文献出版社：ISBN 978-7-5235-1091-9，2023。