华南理工大学教师信息

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1. 个人简介
2. 工作经历
3. 教育经历
4. 获奖荣誉
5. 社会兼职
6. 研究领域
7. 科研项目
8. 发表论文
9. 专著教材
10. 科研创新
11. 教学活动
12. 指导学生
13. 我的团队

更新日期：2024年12月15日

姓名	林伟伟	性别	男
出生年月		籍贯	江西
民族	汉族	政治面貌	中国共产党党员
最后学历	博士研究生	最后学位	工学博士
技术职称	教授	导师类别	博、硕导
行政职务		Email	linww@scut.edu.cn
工作单位	华南理工大学计算机科学与工程学院	邮政编码	510006
通讯地址	广州番禺大学城华南理工大学计算机科学与工程学院B3栋
单位电话	02039380285
个人主页	http://www.scholat.com/linweiwei

个人简介

林伟伟，男，汉族，工学博士。华南理工大学计算机科学与工程学院教授（三级）、博士生导师，先进计算体系结构团队负责人，广东省高等教育学会数字化科学技术分会副理事长，CCF杰出会员，IEEE高级会员，《计算机科学》编辑部执行编委。2016-2017年应邀到美国克莱姆森大学进行为期一年的访学研究。当前主要研究兴趣包括云计算调度优化与节能、算力能效建模与优化、大模型与边缘智能、时序预测建模与应用等。2021-2024年连续4年入选斯坦福大学评选的全球前2%顶尖科学家榜单，科研成果“云计算调度优化技术”获2020年广东省科技进步奖二等奖（排名第一），作为第一指导老师指导学生获中国国际大学生创新大赛（2023）产业命题赛道总决赛金奖，参与起草了国家标准《塔式和机架式服务器能效限定值及能效等级》（标准号为GB 43630-2023）。主编云计算与大数据系列教材3本，参编英文著作2本，发表论文200余篇（代表性论文发表TPDS，TCYB，TSC，TCC等优秀期刊上），申请60余件发明专利，与国际著名学者(IEEE Fellow)美国李克勤、澳洲Rajkumar Buyya 和Albert Y. Zomaya 等院士保持长期学术科研合作，将成果应用到华为技术有限公司、OPPO公司、云宏信息、广州鼎甲等企业，取得了良好的经济效益。
学者网个人主页：http://scholat.com/linweiwei
Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=IWsha94AAAAJ&hl=en

工作经历

2007/8-至今，华南理工大学计算机科学与工程学院，教师
2016/7-2017/8，美国克莱姆森大学，访问学者

教育经历

1997/9-2001/7   南昌大学计算机科学技术学士
2001/9-2004/7    南昌大学计算机科学技术硕士
2004/9-2007/7   华南理工大学计算机应用技术博士

获奖、荣誉称号

2024年作为第一指导老师指导学生获中国国际大学生创新大赛（2024）产业命题赛道总决赛金奖
2024年作为第一指导老师指导学生获第十四届“挑战杯”广东大学生创业计划竞赛金奖
2023年作为第一指导老师指导学生获中国国际大学生创新大赛（2023）产业命题赛道总决赛金奖
2023年获优秀班主任
2020年度广东省科技进步奖二等奖（云计算调度优化技术）
2008年华工优秀博士毕业论文
2011年本科毕业论文优秀指导老师
2013第四届云计算学术大会优秀论文奖
2013年度学生科技创新优秀指导教师
13,14,15年本科课堂教学质量优秀教师奖
2017年科技创新指导教师三等奖
2019年优秀本科毕业论文指导教师

社会、学会及学术兼职

1）中国计算机学会CCF杰出会员，IEEE高级会员，《计算机科学》期刊执行编委，广东省高等教育学会数字化科学技术分会副理事长，国家自然科学基金委专家，中国电子学会科技奖评审专家，教育科技管理信息系统专家库专家，广东省数字政府改革建设专家委员会成员，广东省科技厅专家，广东省财政厅专家，广东省工业和信息化厅专家，深圳市科技评审专家，广西省科技厅专家，厦门市科技评审专家。
2）担任多个国际国内学术期刊和学术会议的审稿人，《IEEE Transactions on Services Computing》、《IEEE Transactions on Mobile Computing》、《IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems》、《Computers & Electrical Engineering》、《IEEE Transactions on Cloud Computing》、《IEEE Transactions on Sustainable Computing》、《ACM Computing Surveys》、《IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence 》、《Information Sciences》、《Future Generation Computer Systems》、《Journal of Supercomputing》、《KSII Transactions on Internet and Information Systems》、《International Journal of Simulation and Process Modelling》、《International Journal of Intelligent Systems》、《Cluster Computing》、《Journal of Grid Computing》、《计算机学报》、《华南理工大学学报(自然科学版)》、《东南大学学报(自然科学版)》、《通信学报》、《计算机科学》、《计算机工程与科学》、《华中科技大学学报(自然科学版)》等；担任国际会议KDD、ICML、NeurIPS重要国际会议等的委员与审稿人等。

研究领域

主要研究领域包括云计算、大数据、AI应用技术；当前主要研究兴趣包括云计算调度优化与节能、算力能效建模与优化、大模型与边缘智能、时序预测建模与应用等。

科研项目

主持的国家、省部级及其他项目：
20.OPPO产学研合作项目（D8220670）. 面向云边端一体化平台的关键基础技术研究. 2022.11-2023.11. 主持
19.广东省重点研发计划项目（2021B0101420002）. 基于Atlas计算平台生态创新协同技术研究及应用. 2021.01-2023.12. 联合主持
18.华为技术有限公司委托合作研发项目（TC20210831004）. 数据中心能效建模技术项目. 主持. 2021.10-2022.10. 主持
17.国家自然科学基金面上项目（62072187）. 云数据中心服务器的新功耗模型与节能方法. 2021.01-2024.12. 主持
16.广州市重点领域研发计划项目（202007040002）.基于AI及大数据的智慧银行综合应用系统. 2020/04-2023/03. 合作单位主持
15.华为技术有限公司委托合作研发项目（YBN2019125032）. 云业务能效提升技术研发合作项目. 2020/01-2021/01. 主持
14.广州市科技计划项目（201902010040）. 基于人工智能的毫米波雷达传感器关键技术研究及产业化. 2019/04-2021/03. 合作单位主持
13.广东省重点研发计划项目（2020B010164003）. 面向云数据中心智能管控的软件定义方法与关键技术. 2020/01-2022/12. 合作单位主持
12. 国家自然科学基金（子课题）（61872084）. 基于虚拟集群与容器技术的跨云数据密集型工作流计算研究. 2019/01-2022/12. 合作单位主持
11.华为技术有限公司委托企业横向项目（YBN2018115159）. 云业务能耗模型技术研发项目. 2018/12-2019/12. 主持
10.国家自然科学基金面上项目，61772205，面向云计算的虚拟机能耗模型及其应用方法研究，2018/01-2021/12，63万元，主持
9.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，2017/01-2019/12，800万，合作单位主持
8.广州市南沙区科技计划项目，2017GJ001，跨媒体大数据智能计算关键技术及应用平台研发，2017/09-2019/08，200万，合作单位主持
7.广东省科技厅产学研项目，2017B090901061，自主安全可控的云计算平台关键技术研发，2017/01-2018/12，30万元，合作单位主持
6.广东省科技计划项目，2017A010101008，面向大数据平台的多租户关键技术研发，2017/01-2018/12，30万，主持
5.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，2015/04-2017/03，40万元，合作单位主持
4.国家自然科学基金青年科学基金项目，61402183，异构云环境下能耗高效调度模型与优化方法研究，2015/01-2017/12，26万元，主持
3.广东省科技计划项目，2014B010117001，面向海量云存储用户的大数据分析关键技术研发及应用示范，2015/01-2017/12，50万元，合作单位主持
2.国家自然科学基金青年科学基金项目，61202466，云计算环境下的安全外包计算研究，2013/01-2015/12，23万元，第二参与人
1.广东省科技计划项目，2013B010401024，云存储的节能技术研发，2013/06-2015/06，10万元，合作单位主持

发表论文

近几年部分代表性论文：
[62]Peng Peng, Yuehong Chen*, Weiwei Lin*, James Z.Wang. Attention-based CNN-LSTM for high-frequency multiple cryptocurrency trend prediction.  Expert Systems with Applications , Elsevier BV, 2023: 121520
[61]Rui Chen, Bo Liu, WeiWei Lin*, JianPeng Lin, HuiWen Cheng, KeQin Li. Power and thermal-aware virtual machine scheduling optimization in cloud data center.  Future Generation Computer Systems , 2023, 145: 578--589
[60]Weiwei Lin, Xiaoxuan Luo, ChunKi Li, Jiechao Liang, Guokai Wu, Keqin Li. An Energy-Efficient Tuning Method for Cloud Servers Combining DVFS and Parameter Optimization.  IEEE Transactions on Cloud Computing, 2023, DOI: 10.1109/TCC.2023.3308927
[59]Senjiong Zheng, Bo Liu*, Weiwei Lin*, Xiaoying Ye, Keqin Li. A package-aware scheduling strategy for edge serverless functions based on multi-stage optimization.  Future Generation Computer Systems , 2023, 144: 105--116
[58]Weiwei Lin, Songbo Wang, Wentai Wu*, Dongdong Li, Albert Y. Zomaya. HybridAD: A Hybrid Model-Driven Anomaly Detection Approach for Multivariate Time Series.  IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence , 2023: 1--13, DOI: 10.1109/TETCI.2023.3290027
[57]Haotong Zhang, Weiwei Lin*, Rong Xie, Shenghai Li, Zhiyan Dai, James Z. Wang. An optimal container update method for edge-cloud collaboration.  Software: Practice and Experience , Wiley, 2023, 1-18, DOI: 10.1002/spe.3232
[56]Wentai Wu, Ligang He*, Weiwei Lin*, Carsten Maple. FedProf: Selective Federated Learning based on Distributional Representation Profiling.  IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems , 2023, DOI: 10.1109/TPDS.2023.3265588
[55]Wangbo Shen, Weiwei Lin*, Yulei Wu, Fang Shi, Wentai Wu, Keqin Li. Evolving Deep Multiple Kernel Learning Networks through Genetic Algorithms.  IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2023,2(19):1569 - 1580
[54]Fang Shi, Weiwei Lin*, Lisheng Fan, Xiazhi Lai, Xiumin Wang. Efficient Client Selection Based on Contextual Combinatorial Multi-Arm Bandits.  IEEE Transactions on Wireless Communications, 2023, DIO: 10.1109/TWC.2022.323289
[53]Weiwei Lin, Chennian Xiong*, Wentai Wu*, Fang Shi, Keqin Li, inxian Xu. Performance Interference of Virtual Machines: A Survey.  ACM Computing Surveys, 2022, doi.org/10.1145/3573009
[52]林伟伟*, 彭绍亮, 王田, 吴文泰, LI Keqin. 联邦学习专题序言.  计算机科学 , 2022, 49(12): 1-4.
[51]李俊祺, 林伟伟*, 石方, 李克勤. 基于混合群智能的节能虚拟机整合方法.  软件学报, 2022,33(11):3944−3966
[50]林伟伟, 石方, 曾岚, 李董东, 许银海, 刘波*. 联邦学习开源框架综述.  计算机研究与发展, 2022, DOI:10.7544/issn1000-1239.20220148
[49]Weiwei Lin, Kun Yao, Lan Zeng, Fagui Liu, Chun Shan, Xiaobin Hong*. A GAN-based method for time-dependent cloud workload generation.  Journal of Parallel and Distributed Computing , 2022,168:33-44
[48]Shuai Chen, Xiumin Wang, Pan Zhou, Weiwei Wu, Weiwei Lin, Zhenyu Wang. Heterogeneous Semi-Asynchronous Federated Learning in Internet of Things: A Multi-Armed Bandit Approach.  IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence , 2022: 1--12
[47]Weiwei Lin, Tiansheng Huang, Xin Li, Fang Shi, Xiumin Wang, Ching-Hsien Hsu. Energy-Efficient Computation Offloading for UAV-Assisted MEC: A Two-Stage Optimization Scheme.  ACM Transactions on Internet Technology , Association for Computing Machinery (ACM), 2022, 22(1): 1--23
[46]Wentai Wu, Ligang He, Weiwei Lin, Rui Mao, Carsten Maple, Stephen Jarvis. SAFA: a Semi-Asynchronous Protocol for Fast Federated Learning with Low Overhead.  IEEE Transactions on Computers, 2021,70(5): 655-668, DOI: 10.1109/TC.2020.2994391
[45]Tiansheng Huang, Weiwei Lin*, Wentai Wu, Ligang He, Keqin Li, Albert Zomaya. An Efficiency-boosting Client Selection Scheme for Federated Learning with Fairness Guarantee.  IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2021, 32(7): 1552-1564
[44]Wentai Wu, Ligang He*, Weiwei Lin, Rui Mao. Accelerating Federated Learning over Reliability-Agnostic Clients in Mobile Edge Computing Systems.  IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2021, 32(7): 1539-1551
[43]Weiwei Lin, Tianhao Yu, Chongzhi Gao, Fagui Liu, Tengyue Li, Simon Fong, Yongxiang Wang. A Hardware-aware CPU Power Measurement Based on the Power-exponent Function Model for Cloud Servers.  Information Sciences, 2021,547, 1045-1065
[42]Wentai Wu, Ligang He, Weiwei Lin, Yi Su, Yuhua Cui, Carsten Maple, Stephen A. Jarvis. Developing an Unsupervised Real-time Anomaly Detection Scheme for Time Series with Multi-seasonality.  IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2020, DOI:10.1109/TKDE.2020.3035685
[41]陈玉平, 刘波, 林伟伟*, 程慧雯. 云边协同综述.  计算机科学, 2021
[40]You Deguang, Weiwei Lin, Fang Shi, Jianzhuo Li, Deyu Qi, Simon Fong. A Novel Approach for CPU Load Prediction of Cloud Server Combining Denoising and Error Correction Computing.  Computing, 2020,DOI:10.1007/s00607-020-00865-y
[39]Weiwei Lin*, Guangxin Wu, Xinyang Wang, Keqin Li. An artificial neural network approach to power consumption model construction for servers in cloud data centers.  IEEE Transactions on Sustainable Computing, 2020, 5(3):329-34
[38]马泽华, 刘波, 林伟伟*, 李加伟. 无服务器平台资源调度综述.  计算机科学, 2021
[37]WEIWEI LIN, FANG SHI, WENTAI WU, KEQIN LI, GUANGXIN WU, AL-ALAS MOHAMMED. A Taxonomy and Survey of Power Models and Power Modeling for Cloud Servers.  ACM Computing Surveys, 2020, Accepted
[36]Tiansheng Huang, Weiwei Lin*, Chennian Xiong, Rui Pan, Jingxuan Huang. An Ant Colony Optimization Based Multi-objective Service Replicas Placement Strategy for Fog Computing.  IEEE Transactions on Cybernetics, 2020, DOI:10.1109/TCYB.2020.2989309.
[35]Wentai Wu, Ligang He, Weiwei Lin, Rui Mao, Carsten Maple, Stephen Jarvis. SAFA: a Semi-Asynchronous Protocol for Fast Federated Learning with Low Overhead.  IEEE Transactions on Computers, 2020, DOI 10.1109/TC.2020.2994391
[34]Weiwei Lin*, Yufeng Zhang, Wentai Wu, Simon Fong, Ligang He, Jia Chang. An adaptive workload-aware power consumption measuring method for servers in cloud data centers.  Computing, 2020, DOI: 10.1007/s00607-020-00819-4
[33]Chenxin Dai, Xiumin Wang*, Kai Liu, Deyu Qi, Weiwei Lin, Pan Zhou. Stable Task Assignment for Mobile Crowdsensing with Budget Constraint.  IEEE Transactions on Mobile Computing, 2020, DOI: 10.1109/TMC.2020.3000234
[32]Pang, Xiongwen and Zhou, Yanqiang and Li, Pengcheng and Lin, Weiwei* and Wu, Wentai and Wang, James Z. A novel syntax-aware automatic graphics code generation with attention-based deep neural network[J]. Journal of Network and Computer Applications, 2020: 102636.
[31]Liu Bo, Li Jiawei, Lin Weiwei*, Bai Weihua, Li Pengfei, Gao Qian. K-PSO: An improved PSO-based container scheduling algorithm for big data applications.  International Journal of Network Management, Wiley Online Library, 2020: e2092
[30]Xiongwen Pang, Yanqiang Zhou, Pan Wang, Weiwei Lin*, Victor Chang. An Innovative Neural Network Approach for Stock Market Prediction.  The Journal of Supercomputing, 2020,76:2098–2118.
[29]Weiwei Lin, Wentai Wu, Ligang He. 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, 2019, DOI: 10.1109/TSC.2019.2961082
[28]Weiwei Lin*, Gaofeng Peng, Xinran Bian, Siyao Xu, Victor Chang, Yin Li. Scheduling Algorithms for Heterogeneous Cloud Environment: Main Resource Load Balancing Algorithm and Time Balancing Algorithm.  Journal of Grid Computing, 2019, 17(4), 699-726.
[27]Yingxuan Chen, Weiwei Lin*, James Z. Wang. A dual-attention-based stock price trend prediction model with dual features.  IEEE Access, 2019,7(1):148047-148058
[26]Weiwei Lin*, Zilong Zhang, Shaoliang Peng. Academic research trend analysis based on big data technology.  International Journal of Computational Science and Engineering, 2019, 20(1): 31-39.
[25]Wentai Wu, Weiwei Lin*, Ligang He, Guangxin Wu, Ching-Hsien Hsu. A Power Consumption Model for Cloud Servers Based on Elman Neural Network.  IEEE Transactions on Cloud Computing, 2019, DOI: 10.1109/TCC.2019.2922379
[24]Weiwei Lin*, Guangxin Wu, Xinyang Wang, Keqin Li. An artificial neural network approach to power consumption model construction for servers in cloud data centers.  IEEE Transactions on Sustainable Computing, 2019, DOI: 10.1109/TSUSC.2019.2910129
[23]Ziming Wu, Weiwei Lin*, pan liu, jingbang chen, li mao. Predicting long-term scientific impact based on multi-field feature extraction.  IEEE Access, 2019, DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2910239
[22]舒娜, 刘波, 林伟伟*, 李鹏飞. 分布式机器学习平台与算法综述.  计算机科学, 2019, 46(3): 9-18.
[21]Tiansheng Huang, Weiwei Lin*, Yin Li,LiGang HeShao,Liang Peng. A Latency-Aware Multiple Data Replicas Placement Strategy for Fog Computing.  Journal of Signal Processing Systems, 2019: 1-14.
[20] Weiwei Lin*, Zilong Zhang, Shaoliang Peng. Academic research trend analysis based on big data technology.  International Journal of Computational Science and Engineering, 2018,DOI: 10.1504/IJCSE.2017.10016151
[19]Wei-Wei Lin, Wen-Tai Wu, Hao-Yu Wang, James Z. Wang, Ching-Hsien Hsu. Experimental and Quantitative Analysis of Server Power Model for Cloud Data Centers.  Future Generation Computer Systems, 2018,86:940-950.
[18] Weiwei Lin*, Haoyu Wang, Yufeng Zhang, Deyu Qi, James Z. Wang, Victor Chang. A cloud server energy consumption measurement system for heterogeneous cloud environments.  information sciences, , 2018, 468: 47-62
[17] WenTai Wu, WeiWei Lin*, Ching-Hsien Hsu, LiGang He. Energy-Efficient Hadoop for Big Data Analytics and Computing: A Systematic Review and Research Insights. Future Generation Computer Systems,2018,86:1351-1367.
[16] Lin Longxin, Weiwei Lin*, and Huang Sibin. Group object detection and tracking by combining RPCA and fractal analysis. Soft Computing， 2018, 22(1): 231-242.
[15] Delong Cui, Zhiping Peng, Jianbin Xiong, Bo Xu, Weiwei Lin. A Reinforcement Learning-based Mixed Job Scheduler Scheme for Grid or IaaS Cloud. IEEE Transactions on Cloud Computing, 2017.
[14] Weiwei Lin, Weiqi Wang, Wentai Wu,Xiongwen Pang, Bo Liu, et al.. A Heuristic Task Scheduling Algorithm Based on Server Power Efficiency Model in Cloud Environments. Sustainable Computing: Informatics and Systems, 2017,DOI:10.1016/j.suscom.2017.10.007
[13] Wentai Wu, Weiwei Lin*, Zhiping Peng. An Intelligent Power Consumption Model for Virtual Machines under CPU-intensive workload in Cloud Environment . Soft Computing.2017, 21(19):5755–5764.
[12] Weiwei Lin, Ziming Wu, Longxin Lin, Angzhan Wen and Jin Li. An Ensemble Random Forest Algorithm for Insurance Big Data Analysis. IEEE Access，2017, 5(11):16568-16575
[11]Weiwei Lin, SiYao Xu, Jin Li, Lingling Xu, Zhiping Peng. Design and theoretical analysis of virtual machine placement algorithm based on peak workload characteristics. Soft Computing. 2017, 21(5): 1301-1314
[10] Weiwei lin, Siyao xu, Ligang He, Jin Li. Multi-Resource Scheduling and Power Simulation for Cloud Computing. Information Sciences, 2017, 397: 168-186.
[9] Wei-Wei Lin, Wen-Tai Wu, Hao-Yu Wang, James Z. Wang, Ching-Hsien Hsu. Experimental and Quantitative Analysis of Server Power Model for Cloud Data Centers. Future Generation Computer Systems, 2018,86:940-950, DOI: 10.1016/j.future.2016.11.034
[8] 徐思尧，林伟伟*，王子骏. 基于负载高峰特征的虚拟机放置算法. 软件学报, 2016,27(7):1876-1887
[7] 林伟伟,吴文泰. 面向云计算环境的能耗测量和管理方法. 软件学报,2016,27(4):1026-1041
[6] Weiwei Lin, Wentai Wu, James Z. Wang. A Heuristic Task Scheduling Algorithm for Heterogeneous Virtual Clusters. Scientific Programming, Volume 2016 (2016), Article ID 7040276, 10 pages,http://dx.doi.org/10.1155/2016/7040276.
[5] Wang Xinyang, Liang Jiarong , Qi Deyu, lin Weiwei. . The twisted crossed cube. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 2016,28: 1507–1526.
[5] Weiwei Lin, Chaoyue Zhu, Jin Li, Bo Liu, Huiqiong Lian. Novel Algorithms and Equivalence Optimization for Resource Allocation in Cloud Computing.  International Journal of Web and Grid Services, 2015,11(2):193-210
[4] Wei-Wei Lin, Chao Yang, Chao-yue zhu, James Z. Wang, Zhi-ping Peng. Energy Efficiency Oriented Scheduling for Heterogeneous Cloud Systems. International Journal of Grid and High Performance Computing, 2014, 6(4): 1-14.
[3] Weiwei Lin, Chen Liang, James Z. Wang, and Rajkumar Buyya. Bandwidth-aware divisible task scheduling for cloud computing. Software: Practice and Experience[J], ISSN: 0038-0644, Wiley Press, New York, USA, 2014,44(2):163–174
[2] Wei-Wei Lin, Liang Tian, James Z. Wang. Novel Resource Allocation Algorithm for Energy-Efficient Cloud Computing in Heterogeneous Environment. Journal of Grid and High Performance Computing (IJGHPC), 2014, 6(1): 63-76.
[1] 林伟伟，刘波，朱良昌，齐德昱. 基于CSP的能耗高效云计算资源调度模型与算法. 通信学报,2013,(12):33~41.（第四届云计算学术大会优秀论文）

出版专著和教材

主编云计算与大数据系列教材两本：
1）《分布式计算、云计算与大数据》，林伟伟、刘波，机械工业出版社，2015.11
2）《云计算与大数据技术理论及应用》，林伟伟、彭绍亮，清华大学出版社，2019.7
3）Weiwei Lin, Wentai Wu and Keqin Li. Energy-Saving Technologies of Servers in Data Centers[J]. Data Center Handbook: Plan, Design, Build, and Operations of a Smart Data Center, 2021: 337-348.. John Wiley & Sons, Inc.. 2021.05
4）林伟伟. 云计算与AI应用技术. 清华大学出版社. 2023.07

科研创新

[31]发明专利. 基于负载类型的自适应云服务器能耗测算方法、系统及设备，申请号CN202010396546.9. 2020.05 . 林伟伟, 张煜锋
[30]发明专利. 一种面向云服务器的硬件感知CPU能耗测算方法，申请号CN201911238871.6. 2019.12 . 林伟伟, 余天豪.
[29]发明专利. 结合语音与文本的多情感识别方法、系统、介质及设备，申请号CN201910836911.0. 2019.09 . 林伟伟，吴铨辉
[28]发明专利. 一种基于歌词歌声对齐的唱歌评分方法，申请号CN201910890520.7. 2019.09 . 林伟伟，胡康立
[27]发明专利. 一种基于容器和虚拟机混合云环境下的负载动态迁移方法，申请号CN201910494970.4. 2019.06 . 林伟伟，刘阳
[26]发明专利. SLA感知的多租户大数据平台资源优先级调度方法及系统，申请号CN201910226671.2. 2019.03 . 华南理工大学，林伟伟，李毓睿
[25]发明专利. 一种面向容器集群的能耗优化资源调度系统及其方法（已授权ZL201811517271.9）. 2018.12 . 林伟伟、王泽涛
[24]   发明专利. 一种基于云计算的大数据统一分析处理方法（已授权)，中国，201310460030.6. 林伟伟; 齐德昱;2018.04
[23]  发明专利. 一种面向大数据平台的海量关系数据高效并行迁移方法，申请号CN201810095569.9. 刘波、王博、林伟伟2018.03
[22]   发明专利. 一种面向大数据的云容灾备份方法（已授权），中国，ZL201510350060.0. 林伟伟，张子龙，钟坯平2018.02
[21]  软件著作. 面向大数据平台的多租户管理系统，2017SR615819. 林伟伟、吴梓明、张子龙、王泽涛2017.11
[20]  发明专利. 基于服务发现和容器技术的大数据平台弹性伸缩方法（2019.12.10授权）, 中国, 201711062730.4. 林伟伟、吴梓明、张子龙2017.11
[19]  发明专利. 面向组件依赖的负载均衡容器调度方法（2019.12.10授权）, 中国, 201711062824.1. 林伟伟、吴梓明2017.11
[18]  发明专利. 基于大数据技术的移动端电商用户画像建立与分析方法，中国, 201711136040.9，林伟伟、温昂展2017.11
[17]  发明专利. 一种基于部件能耗模型的云服务器能耗测算方法及系统,中国, 201710924039.6. 林伟伟、王浩宇、吴文泰2017.09
[16]   软件著作. 基于重复数据删除的云数据备份系统，2016SR322651. 林伟伟、温昂展、钟坯平、刘波、利业鞑、李进2016.11
[15]  软件著作. 云计算多资源能耗仿真系统，2016SR322650. 林伟伟、徐思尧、李进、吴铨辉、赵青2016.11
[14]  发明专利 . 一种面向不同类型负载的多租户资源优化调度方法（2019.11.15授权），中国，2016109160594. 林伟伟、温昂展、张子龙、张国强、李进
[13]  软件著作. 面向云计算的能耗测算系统，2016SR311401. 林伟伟、王浩宇、吴文泰2016.10
[12]   发明专利. 一种基于容器的多租户大数据平台构建方法，2016109242560. 林伟伟，张子龙，刘凯，温昂展2016.10
[11]   发明专利. 一种面向异构平台的能耗优化调度方法，中国，201510765040.X. 林伟伟，杨超2015.11
[10]  发明专利. 一种基于分布式内存计算的数据去重方法，中国，201510670867.2. 林伟伟，钟坯平，利业鞑2015.07
[9]  发明专利. 面向异构云数据中心的能耗优化资源调度方法，中国，201310460118.8. 林伟伟; 刘波; 齐德昱2014.01
[8]  软件著作. 华系绿色可靠云存储系统. 林伟伟、齐德昱、刘波、杨超、刘文杰2013.12
[7]  发明专利. 基于超资源融合的云计算体系的构造方法（已授权），中国，201210444683.0. 齐德昱、林伟伟、李剑2012.11
[6]  发明专利. 一种基于主机监控操作系统的加固方法，中国，201210510366.4. 齐德昱; 杨捷; 李金星; 林伟伟; 李剑;2012.11
[5]  发明专利. 一种乱序数据包流免重组多模式匹配方法（已授权），中国，201210045060.6. 齐德昱、林伟伟、李剑2012.02
[4]  发明专利. 一种基于数据交互融合的计算机系统构造方法（已授权），中国，201110266617.4. 齐德昱、林伟伟、李剑2011.09
[3]  发明专利. 一种基于动态重配置虚拟资源的云计算资源调度方法（已授权），中国，201010268105.7. 林伟伟、齐德昱2010.09
[2]  软件著作. 华系面向云计算的健康信息服务系统. 齐德昱;林伟伟;张齐2009.10
[1]  软件著作. 华系数据集散环境与工具DataHub. 齐德昱、齐启豪、钱正平、董敏、林伟伟2009.07

教学活动

主讲课程：大数据技术、分布式计算技术、云计算、C++、计算机组成与体系结构

指导学生情况

目前指导的在读硕士研究生20余人和博士生10余人

我的团队

博士生：利建卓、王永祥、李董东、张皓同、熊辰念、沈王博、林建鹏、黄惠康、王新华、罗潇轩、彭鹏、莫瑞超、林升升、刘国志、李胜海、黄嘉华、陈冠宇、黄悦斌、钟浩城、沈文轩、叶晓明
硕士生：
2018级：吴光欣、张煜锋、游德光、李毓睿、余天豪
2019级：黄天晟、胡康立、胡正阳、李庆宇、李正锐、张懿、詹红萍、庄为文
2020级：李俊祺、吴伟正、许银海、姚坤、王尉铭、阿福
2021级：吴国楷、王松波、金育妍、汤元丰、许皓钧、胡智超、梁杰超、曾梓楠
2022级：陈锐、林文俊、赵飞雨、曾华玥、林泓睿、钟浩城、李志豪、陈帆
2023级：陈泊圻、陈浩钧、邱鸿楷、庄梓龙、肖亦灯、林锦辉、卢沂康、吴纪宽
2024级：吴海杰、吴陈洁婷、尹浩朗、鄢志宇、吴凯敏、吴姿娴、雷富凯、李昊