吴文泰，男，博士（Ph.D. in Computer Science），副教授。主要研究兴趣包括分布式系统、协同机器学习和人工智能应用。在相关学术领域发表期刊和会议论文30余篇，近5年被引次数超千次（Google Scholar）；主持国家自然科学基金青年科学基金，参与国家自然科学基金、广东省科技计划项目、广州市科技计划项目多项；获IEEE Computer Society 2021年最佳论文奖第二名（best paper award runner-up），2020年广东省科技进步二等奖；参编《Data Center Handbook: Plan, Design, Build, and Operations of a Smart Data Center》（2nd Edition）等英文专著2本，担任《计算机科学》期刊“联邦学习技术及前沿应用”专栏特邀编审，IEEE TPDS、TMC、TBD、TSUSC等高影响力期刊审稿人，NeurIPS、ICML、Bench、ISPA等国内外会议的程序委员会或组织委员会成员。被列入2023、2024年度分布式计算领域复合引用指标全球前2%科学家（top 2% scientist, single year, by Stanford）。

个人主页：https://wingter562.github.io/wentai_homepage/

2011-2015，华南理工大学，工学学士

2015-2018，华南理工大学，工学硕士，导师：林伟伟教授

2018-2022，英国华威大学（University of Warwick），博士（CSC国家公派博士留学生），导师: Prof. Ligang He

2022-2023，鹏城实验室，新型网络研究部产业互联网所，助理研究员

2024至今，暨南大学，信息科学技术学院计算机科学系，副教授

协同机器学习、分布式系统、深度学习与人工智能应用、可持续计算；

（课题组工作不限于上述方向，欢迎抱有科研热忱、肯潜心钻研的学生加入。）

代表性成果：

• Peng, P., Wu, W.*, Lin, W., Zhang, F. (2024) Reliable Task Offloading in Sustainable Edge Computing With Imperfect Channel State Information. IEEE Transactions on Network and Service Management (TNSM). Early Access. [JCR-Q1, IF 4.7]

• Peng, P., Lin, W., Wu, W.*, Zhang, H., Peng, S., Wu, Q., & Li, K. (2024) A survey on Computation Offloading in Edge Systems: from the Perspective of Deep Reinforcement Learning Approaches. Computer Science Review. Vol. 53, num. 100656 [JCR-Q1, IF 12.9]

• Lin, S., Lin, W. Wu, W., Chen H., Yang. J. (2024). SparseTSF: Modeling Long-term Time Series Forecasting with 1k Parameters. The 41th International Conference on Machine Learning (ICML'24), Vienna, Austria. [CCF-A, oral]

• Lin, W., Wang, S., Wu, W.*, Li, D., & Zomaya, A. (2023) HybridAD: A Hybrid Model-driven Anomaly Detection Approach for Multivariate Time Series. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence. Vol.8, no.1, pp.866-878. DOI: 10.1109/TETCI.2023.3290027. [JCR-Q2, IF 5.3]

• Wu, W., He, L.*, Lin, W.*, & Maple, C. (2023) FedProf: Selective Federated Learning based on Distributional Representation Profiling. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems (TPDS). Vol. 34, no. 6, pp. 1942-1953. DOI: 10.1109/TPDS.2023.3265588. [CCF-A, JCR-Q1, IF 5.3]

• Lin, W., Xiong, C.*, Wu, W.*, Shi, F., Li, K., & Xu, M. (2022). Performance Interference of Virtual Machines: A Survey. ACM Computing Surveys. Vol. 55, no. 12, pp. 1-37 [JCR-Q1, IF 16.6]

• Wu, W., He, L.*, Lin, W., & Mao, R. (Jul, 2021) Accelerating Federated Learning over Reliability-Agnostic Clients in Mobile Edge Computing Systems. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems (TPDS). vol. 32, no.7, pp. 1539-1551. [CCF-A, JCR-Q1, IF 5.3]

• Wu, W., He, L.*, Lin, W., Mao, R., & Jarvis, S. (Jun, 2021). SAFA: a Semi-Asynchronous Protocol for Fast Federated Learning with Low Overhead. IEEE Transactions on Computers (TC). vol. 70, no.5, pp. 655-668. [CCF-A, JCR-Q2, IF 3.7, IEEE Computer Society 2021 Best Paper Award Runner-up (from IEEE TC)]

• Wu, W., He, L.*, Lin, W. et al. (Sep, 2022). Developing an Unsupervised Real-time Anomaly Detection Scheme for Time Series with Multi-seasonality. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE). Vol. 34, no. 9, pp. 4147-4160. [CCF-A, JCR-Q1, IF 8.9]

• Wu, W., Lin, W.*, He, L., Wu, G., & Hsu, C. (Apr, 2021). A Power Consumption Model for Cloud Servers Based on Elman Neural Network. IEEE Transactions on Cloud Computing (TCC). Vol. 9, no. 4, pp. 1268-1277. [JCR-Q1, IF 6.5]

• Lin, W., Wu, W.*, & He, L.(Mar, 2022). An On-line Virtual Machine Consolidation Strategy for Dual Improvement in Performance and Energy Conservation of Server Clusters in Cloud Data Centers. IEEE Transactions on Services Computing (TSC). Vol. 15, no. 2, pp. 766-777. [CCF-A, JCR-Q1, IF 8.1]

学术成果详情可访问我的主页和Google Scholar主页。

· Wu, W., Lin, W., & Li, K. (2023). Energy Efficiency of Servers in Data Centers. Encyclopedia of Sustainable Technologies, 2nd Edition. Amsterdam, Netherlands: Elsevier. [ISBN: 9780124095489] 

· Lin, W., Wu, W., & Li, K. (May 2021). Chapter 19: Energy Saving Technologies of Servers in Data Centers, in Geng, H. (Ed.), Data Center Handbook: Plan, Design, Build, and Operations of a Smart Data Center, 2nd Edition. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons. [ISBN: 9781119597506]

国家自然科学基金青年科学基金项目（62402198，边缘智算系统中数据敏感的异构资源协同方法研究，2025/01-2027/12，30.0万），主持

中央高校基本科研业务费项目（11624348，数据敏感的边缘智能协同计算优化方法研究，2024/01-2025/12，9.0万），主持

国家自然科学基金项目面上项目（61872150，移动边缘计算环境下高效可信的协同计算关键技术研究，2019/01-2022/12，61.0万，8/10），参与

国家自然科学基金项目面上项目（61772205，面向云计算的虚拟机能耗模型及其应用方法研究，2018/01-2021/12，63.0万，7/9），参与

广东省科技计划项目(应用型专项，2017B010126002，基于大数据的保险业潜客识别关键技术研发与应用推广，2017/01-2019/12，800.0万，14/23），参与

广东省科技计划项目（产学研项目，2016B090918021，基于大数据技术的BI系统研发，2016/01-2018/12，100.0万，11/17），参与

广东省科技计划项目（工业高新技术领域，2016A010101007，云计算能耗建模与优化技术研究，2016/01-2017/12，30.0万，4/10），参与

广州市科技计划项目（201604010040，云宏云计算管理平台的智能管理关键技术研发，2015/04-2017/03，200.0万，14/18），参与

· 林伟伟,王浩宇,吴文泰.一种基于部件能耗模型的云服务器能耗测算方法及系统[P].中国:ZL201710924039.6,2021年1月19日

· EnergyMeter 1.0 (软著，中文名称：面向云计算的能耗测算系统）, No. 01298298, 获得权日期: 2016年10月

2019/10-2020/03, CS140 Computer Security, Associate Tutor

2024年至今，08060231 《计算机组成原理》，主讲教师

2024年至今，08060185《线性代数引论》，主讲教师

CCF 会员，IEEE Member。曾担任《计算机科学》期刊“联邦学习技术及前沿应用”专栏特邀编审，The 16th BenchCouncil International Symposium On Benchmarking, Measuring And Optimizing (Bench 2024)组织委员会本地主席（local chair）、The 22nd IEEE International Symposium on Parallel and Distributed Processing with Applications (IEEE ISPA 2024)、International Conference on Machine Learning 2022 (ICML, 2022)、Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS, 2022&2024)程序委员会成员。

担任相关领域内多个学术期刊审稿人，包括：

IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems

IEEE Transactions on Mobile Computing

IEEE Transactions on Wireless Communications

IEEE Transactions on Sustainable Computing

IEEE Internet of Things Journal

IEEE Transactions on Big Data

IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence

IEEE/ACM Transactions on Networking