基本信息
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个人简介
李丹博士于2010年3月加入清华大学计算机系,现任助理研究员。研究兴趣包括互联网体系结构和协议设计,P2P网络, 数据中心网络和绿色网络。从2008年1月到2010年2月,在微软亚洲研究院无线网络组担任副研究员。在所研究领域共发表20余篇论文,其中包括SIGCOMM、INFOCOM等顶级会议,以及ToN、TMM等顶级期刊,并申请了5项美国专利。担任许多国际会议的程序委员委员,包括INFOCOM、GLOBECOM、ICCCN等。为IEEE和ACM会员。
研究领域
数据中心网络,网络大数据,互联网体系结构
研究概况
主要致力于数据中心网络研究,包括网络架构设计、网络系统研发和网络数据分析。当前的主要研究兴趣包括:支持分布式机器学习的数据中心网络和系统,数据中心网络可编程技术(如SDN),新型数据中心网络传输协议(如RDMA,DPDK协议栈)等。研究工作得到了国家973项目(青年科学家专题)、国家优秀青年科学基金、欧盟FP7项目等资助。 共发表论文80余篇,其中包括CCF推荐的A类期刊和会议论文30余篇。申请国内外专利20余项。代表性研究成果包括:低成本、模块化的数据中心网络拓扑,高性能、高可靠的数据中心网络组播路由协议,高效率、可扩展的数据中心网络带宽保障方法,基于DPDK的高性能网络协议栈,可扩展、高性能的分布式机器学习平台等。
研究领域
数据中心网络,网络大数据,互联网体系结构
研究概况
主要致力于数据中心网络研究,包括网络架构设计、网络系统研发和网络数据分析。当前的主要研究兴趣包括:支持分布式机器学习的数据中心网络和系统,数据中心网络可编程技术(如SDN),新型数据中心网络传输协议(如RDMA,DPDK协议栈)等。研究工作得到了国家973项目(青年科学家专题)、国家优秀青年科学基金、欧盟FP7项目等资助。 共发表论文80余篇,其中包括CCF推荐的A类期刊和会议论文30余篇。申请国内外专利20余项。代表性研究成果包括:低成本、模块化的数据中心网络拓扑,高性能、高可靠的数据中心网络组播路由协议,高效率、可扩展的数据中心网络带宽保障方法,基于DPDK的高性能网络协议栈,可扩展、高性能的分布式机器学习平台等。
研究兴趣
论文共 159 篇科研项目共 4 篇作者统计合作学者相似作者
按年份排序按引用量排序主题筛选期刊级别筛选合作者筛选合作机构筛选
时间
引用量
主题
期刊级别
合作者
合作机构
IEEE Internet of Things Journalno. 4 (2023): 3642-3663
Computer Networks (2023)
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