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教育背景

主要研究流媒体传输优化、用户个性化体验优化、深度强化学习等方向，对异常检测、分发调度、拥塞控制、迁移学习等方向也感兴趣。

BIST: Improving Bitrate Switching Timeliness and Flexibility with Data-driven I-frame Prediction Tongtong Feng, Qi Qi, Jingyu Wang, Jianxin Liao and Jiangchuan Liu， TMM 在投
提出了一种基于可变长度segment的码率自适应选择算法。
Vabis: Video Adaptation Bitrate System for Time-critical Live Streaming Tongtong Feng, Haifeng Sun, Qi Qi, Jingyu Wang, and Jianxin Liao， TMM 2019
提出了一种基于帧的码率自适应选择算法。基于该表示方法，模型传输时延可以降低32% - 77%，系统整体QoE可以提升28% - 67%。
Few-Shot Class-Adaptive Anomaly Detection with Model-Agnostic Meta-Learning Tongtong Feng, Qi Qi, Jingyu Wang, and Jianxin Liao， IFIP Networking 2021
提出了一种基于元学习解决异常流量数据不平衡的问题。
ALSR: An adaptive label screening and relearning approach for interval-oriented anomaly detection Jingyu Wang, Yuhan Jing, Qi Qi, Tongtong Feng, and Jianxin Liao， ESWA 2019
提出了一种基于深度学习的单指标异常检测模型。
BitLat: Bitrate-adaptivity and Latency-awareness Algorithm for Live Video Streaming Chen Wang, Jianfeng Guan, Tongtong Feng, Neng Zhang, and Tengfei Cao， ACM MM 2019
提出了一种基于超低时延和梯度优化的码率自适应选择算法。