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王怀民
中国科学院院士，国防科技大学教授、博士生导师
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详细介绍
王怀民
中国科学院院士，国防科技大学教授、博士生导师
个人履历：
王怀民：男，1962年4月出生，江苏淮安人，分布计算领域专家，中国科学院院士，中国计算机学会会士，国防科技大学教授、博士生导师、原副校长兼教育长，少将军衔，第十四届全国政协委员，教育部“长江学者”特聘教授，国家杰出青年科学基金获得者，“万人计划”百千万工程领军人才。1983年从中国人民解放军信息工程学院应用数学专业毕业；1988年获得国防科学技术大学硕士学位；1992年获得国防科学技术大学博士学位；2006年获得国家杰出青年科学基金资助；2017年担任国防科技大学副校长兼教育长；2019年当选为中国科学院院。王怀民院士长期从事面向网络的分布计算研究，在分布计算模型、技术与平台方面取得系统性和创造性成果。先后承担863计划项目、国家重点基础研究发展计划（973计划）项目、国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重大项目、军队重大型号项目、中国科学院战略咨询课题等10余项。主持研制的分布计算软件平台，是首批完成军品设计定型的国产软件，在重要指挥信息系统实现长时间可靠服务；主持研制面向互联网的虚拟计算环境，在云间资源按需聚合的虚拟计算模型和技术上取得突破，为构建高效可信的云计算平台提供了系统性支撑；主持研制可信的国家软件资源共享与协同生产环境，提出基于网络的软件开发群体化方法，支撑中国开源软件开发和教育服务平台建设；发表相关论文200余篇，获授权发明专利60余项。研究成果先后获得国家科技进步特等奖1项、二等奖2项，国家技术发明二等奖1项；获得国家教学成果二等奖2项。2018年荣获中国计算机学会王选奖。
论文代表：
From PBFT to the present: a thorough overview of blockchain consensus protocols,Science China Information Sciences,10.1007/s11432-024-4431-y;
Memory replay with unlabeled data for semi-supervised class-incremental learning via temporal consistency,Frontiers of Computer Science,10.1007/s11704-025-40828-0;
Correlation-based Knowledge Distillation in Exemplar-Free Class-Incremental Learning,IEEE Open Journal of the Computer Society,10.1109/ojcs.2025.3546754;
What problems are MLOps practitioners talking about? A study of discussions in Stack Overflow forum and GitHub projects,Information and Software Technology,10.1016/j.infsof.2025.107768;
Subtraction of Hyperledger Fabric: A blockchain-based lightweight storage mechanism for digital evidences,Journal of Systems Architecture,10.1016/j.sysarc.2024.103182;
Self-Supervised Exploration via Temporal Inconsistency in Reinforcement Learning,IEEE Transactions on Artificial Intelligence,10.1109/TAI.2024.3413692;
Trusted multi-scale classification framework for whole slide image,Biomedical Signal Processing and Control,10.1016/j.bspc.2023.105790;
CRMRL: Collaborative Relationship Meta Reinforcement Learning for Effectively Adapting to Type Changes in Multi-Robotic System,IEEE Robotics and Automation Letters,10.1109/LRA.2022.3196782;
p Teegraph: A Blockchain consensus algorithm based on TEE and DAG for data sharing in IoT,Journal of systems architecture,10.1016/j.sysarc.2021.102344;
Multi-representation knowledge distillation for audio classification,Multimedia tools and applications,10.1007/s11042-021-11610-8;
Are You Still Working on This An Empirical Study on Pull Request Abandonment,IEEE Transactions on Software Engineering,10.1109/TSE.2021.3053403;
Tandem molecular self-assembly for selective lung cancer therapy with an increase in efficiency by two orders of magnitude,Nanoscale,10.1039/D1NR01174J.
讲座主题：
《由大数据实践引发的思考》
《混合智能的力量》
《开源创新的启示》
邀请老师演讲、授课请致电：19821197419 阎老师[微信同号]
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