陶小旖，女，工学博士，讲师

教育背景： 

2011年9月至2019年6月，大连理工大学，计算软件理论，博士学位

2007年9月至20011年6月，大连理工大学，软件工程，学士学位

联系方式：taoxiaoyi@tjcu.edu.cn

研究方向：

（1）可穿设备感知 （2）可解释AI（3）联邦学习

代表性成果：

论文：

[1] Chen S, Deng J, Tao X*, et al. Bandwidth on a Budget: Real-Time Configuration for Edge Video Analysis[J]. IEEE Transactions on Computers, 2025.（CCF A, TOP期刊）

[2] Tao X, Ota K, Dong M, et al. Congestion-aware scheduling for software-defined SAG networks[J]. IEEE Transactions on Network Science and Engineering 2021,8 (4), 2861-2871.（SCI 1区, TOP）

[3] Tao X, Ota K, Dong M, et al.. Congestion-aware traffic allocation for geo-distributed data centers[J]. IEEE transactions on cloud computing, 2020 10 (3), 1675-1687. （SCI 1区, TOP）

[4] Tao X, Ota K, Dong M, et al.. Performance guaranteed computation offloading for mobile-edge cloud computing[J]. IEEE Wireless Communications Letters 6 (6), 774-777. （SCI 2区）

[5] 陶小旖; 马东旭; 李良知 ; 基于超体素的动作质量评估模型的倾向性解释方法, 2023-05-17, 中国, CN202310557492.3 (专利)

[6] 陶小旖; 申佳欣; 李良知; 周骏 ; 一种基于联邦学习的模型解释方法, 2024-1-16, 中国,CN202310601252.9 (专利)

项目：

1. 主持. 针对小样本学习的低延迟高可靠的车载网络框架研究, 横向课题，2025年.

2. 主持. 面向智能边缘框架的资源分配优化研究, 横向课题，2022年.

3. 参与. 区块链系统中的高效可信查询技术研究，国自然面上，2021-2024年.