韩晓明 讲师

联系方式：xmhan@xmut.edu.cn

研究方向：人工智能系统，高性能计算，分布式深度学习

硕士招生专业：控制工程、电气工程、计算机技术

教育与工作经历：

2009.8-2013.6获内蒙古大学软件工程学士学位

2016.9-2019.9获厦门大学计算机技术硕士学位

2019.9-2020.8厦门建信金融科技有限责任公司数据工程师

2020.9-2025.6获武汉大学计算机科学与技术专业博士学位

2025.8-至今厦门理工学院电气工程与自动化学院工作

讲授课程：

本科生：《计算机组成原理》、《计算机网络》、《智能感知与智能计算》

个人简介：

韩晓明，工学博士，讲师，硕士生导师，福建省高层次人才，厦门市高层次人才。在计算机体系结构领域著名期刊TPDS，JPDC，TCC等发表高水平论文。

代表性论文：

1. Xiaoming Han, Boan Liu, Chuang Hu, Dazhao Cheng#.“OWL: Worker-assisted server bandwidth optimization for efficient communication federated learning”[J],Journal of Parallel and Distributed Computing, 2025, 198: 105027.（CCF B刊）

2. Xiaoming Han, Boan Liu, Dazhao Cheng#.“JediGAN: A Fully Decentralized Training of GAN with Adaptive Discriminator Averaging and Generator Selection”[C],IEEE IFIP International Conference on Network and Parallel Computing, 2024,Available at SSRN 4809391.（CCF C会）

3. Xiaoming Han, Boan Liu, Dazhao Cheng#.“Diffindo: Accelerating Distributed GANs with Auxiliary Generators and Discriminators”[C],IEEE International Conference on High Performance Computing and Communications,2024,Available at SSRN 4809391.（CCF C会）

4. Liang H H,Yang X,Xiaoming Han, et al.“Spread+:Scalable Model Aggregation in Federated Learning with Non-IID Data”[J].IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2025（CCFA刊）

5. Hu C, Liang H H,Xiaoming Han, et al.“Spread: Decentralized model aggregation for scalable federated learning”[C].Proceedings of the 51st International Conference on Parallel Processing. 2022: 1-12.5.（CCF B会）