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东南大学计算机科学与工程学院导师教师师资介绍简介-陈龙

本站小编 Free考研考试/2021-02-16

个人简介
陈龙,东南大学计算机科学与工程学院讲师,IEEE会员,CCF会员。2018年3月于东南大学获得工学博士学位。作为主要成员,参与多项国家重点研发计划、国家自然科学基金重点项目、面上项目等。以第一作者,在IEEE Transactions on Services Computing、IEEE Transactions on Cloud Computing、IEEE Transactions on Automation Science and Engineering等高水平国际期刊上发表论文十余篇。申请国家发明专利十余项、其中5项获得授权。
地址:东南大学九龙湖校区计算机楼506,211189
Email:chen_long@seu.edu.cn

研究方向
云计算
服务计算
智能优化算法
智能建筑
项目列表
[1] 国家自然科学基金(**). 带数据安全等级约束的云服务工作流调度. 2019.01-2022.12. 主要成员
[2] 国家自然科学基金重点项目(**). 大数据环境下的大服务理论与方法研究. 2019.01-2023.12. 参与
[3] 国家重点研发计划项目(2017YFB**). 专业科技资源及服务集成技术. 2017.12-2020.11. 主要成员
[4] 国家重点研发计划课题( 2017YFB**). 开放式资源及服务集成模型与机理. 2017.12-2020.11. 主要成员
[5] 国家自然科学基金:云计算环境下多尺度计费服务的批任务工作流调度 (No.**),2016.01-2019.12;主要成员
[6] 国家自然科学基金:带有资源依赖学习效应的多模态项目调度交互式群智能方法(No. **), 2013.1-2016.12, 主要成员
[7] 国家863计划:基于SOA的高可用车间作业计划与调度协同优化新技术(No. 2008AA04Z103), 2008.10-2010.10,主要成员
[8] 江苏省重点研发计划(子课题):技术情报挖掘分析基础理论研究(No. BE**),2015/7-2018/6, 主要成员
专利列表
1] 发明专利(授权:ZL5.4). 一种混合云环境下服务提供者的资源供应方法. 李小平,陈龙, 朱夏,杨芝2017.01
[2] 发明专利(授权:ZL4.3). 一种云服务工作流调度方法. 李小平,丁涛勇,朱夏,陈龙,胡 苇2017.10
[3] 发明专利(授权:ZL9.1). 基于广域分布交通系统的异常轨迹检测方法. 李小平,陈湉,朱 夏,陈龙,胡苇2017.06
[4] 发明专利(受理:2.9). 一种基于openstack平台的SSD缓存方法. 李小平 ,严峥 ,陈 龙 , 朱夏 2017.06
[5] 发明专利(受理:7.4). 一种基于位置学习效应的最短路径问题的启发式搜索方法. 李小平, 王亚敏, 潘光磊 , 王爽 , 陈龙 2017.05
[6] 发明专利(受理:3.7). 一种云环境下细粒度任务调度方法 . 李小平, 倪春泉, 朱夏, 胡 苇, 陈龙 2017.04
[7] 发明专利(受理:4.6). 一种最小化MapReduce集群能耗的任务调度方法. 李小平, 王 佳, 陈龙, 陈复超 2017.02
[8] 发明专利(受理:8.6). 一种面向具有学习恶化效应无等待流水调度问题的方法. 李小平, 陈湉 , 徐海燕, 陈龙 ;2017.02
[9] 发明专利(受理:5.X). 一种基于工作流的云计算资源混合租赁方法. 李小平, 陈俊良, 陈龙, 朱夏 ;2017.01
[10] 发明专利(受理:5.5 )一种服务互联网的动态服务需求模式匹配方法 李小平, 叶颉卿, 陈 龙, 李文政, 朱夏 2019.5
[11] 发明专利(受理:2.0 )一种最小化作业完工时间的Spark任务分配方法 李小平, 徐威, 朱 夏, 陈龙, 李文政 2019.4
[12] 发明专利(受理:1.6 )一种最小化异构私有云计算资源能耗的变频方法 李小平, 王浩洋, 朱夏, 陈龙, 李文政 2019.6
[13] 发明专利(受理:6.X )一种多层需求的树形胞元结构描述及存储方法 李小平, 傅婧, 陈 龙, 李文政, 朱夏 2019.5
[14] 发明专利(受理:7.3 )一种面向大服务的自底向上资源组织分配方法 李小平, 孙伟, 陈 龙, 李文政, 朱夏 2019.3
[15] 发明专利(受理:7.1 )一种大服务的静态服务供需匹配模式提取方法 李小平, 郭家, 陈 龙, 李文政, 朱夏 2019.1
期刊论文
[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.**.
[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.**..
[4] Long Chenand 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.
会议论文
[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














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