崔曙光

校长学勤讲座教授

加拿大皇家科学院院士、加拿大工程院院士、国际电气及电子工程师学会会士
教育背景

博士(斯坦福大学)

工学硕士(麦克马斯特大学)

工学学士(北京邮电大学)

研究领域
人工智能与通信网络的深度融合
学术领域
计算机工程,电子工程,人工智能与机器人
电子邮件
shuguangcui@cuhk.edu.cn
个人简介

崔曙光教授,加拿大皇家科学院院士、加拿大工程院院士,全球高被引学者,IEEE Fellow,深圳市杰出人才培养计划首批入选人,深圳市决策咨询委员会成员。崔教授于2005年在美国斯坦福大学获得博士学位,先后在UC Davis等多所美国大学任教至讲座教授。2018年加入香港中文大学(深圳),先后担任理工学院执行院长、校长学勤讲座教授、深圳市未来智联网络研究院院长、港中深-京东集团人工智能联合实验室主任,广东省未来智联网络重点实验室主任。崔教授当前的科研成果主要集中在通信网络与AI技术的深度融合。他已在国际一流期刊和会议上发表了近400篇论文,曾担任多个IEEE国际会议的主席和程序委员会主席,IEEE旗舰期刊的指导委员会成员、主席,IEEE无线技术委员会的主席。他在2012年获得IEEE信号处理协会最佳论文奖,2013年当选IEEE Fellow,2014 年入选IEEE通信协会杰出讲师、汤森路透全球高被引科学家名单、ScienceWatch全球最具影响力科学家名单。 崔教授在2020至2022年还获得IEEE ICC最佳论文奖,IEEE ICIP最佳论文列表,IEEE GLOBECOM最佳论文奖,中国ICT创新应用奖,IEEE WCNC最佳论文奖,CCF Chinagraph首个图形开源数据集奖,中国电子学会自然科学一等奖,中国通信学会技术发明一等奖。在2023年,崔教授获得IEEE马可尼最佳论文奖,IEEE WTC无线技术成就奖,并当选新一届IEEE Transactions on Mobile Computing(CCF-A核心期刊)主编,是中国大陆工作的学者首次担任。在2024年,崔教授荣获2023年度国家自然科学二等奖。

学术著作

代表性文章:

  1. M. Chen, H. V. Poor, W. Saad, and S. Cui “Convergence Time Optimization for Federated Learning over Wireless Networks,” IEEE Transactions on Wireless Communications, 2020. (Highly Cited Paper)
  2. S. Zhang, S. Cui, and Z. Ding, “Hypergraph based Image Processing,” 2020 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Oct. 2020. (Paper Award Finalist)
  3. Y. Hu, M. Chen, W. Saad, H. V. Poor, and S. Cui, “Meta-Reinforcement Learning for Trajectory Design in Wireless UAV Networks,” IEEE GLOBECOM, Taiwan, Dec. 2020. (IEEE Globecom Best Paper Award)
  4. Y. Ma, Y. Gao, C. Fu, W. Rong, Z. Xiong, and S. Cui, "TV White Space Spectrum Analysis Based on Machine Learning," Journal of Communications and Information Networks, Vol. 4, No. 2, pp. 68-80. Jun. 2019. (Best Paper Award)
  5. C. Liu, C. Guo, Y. Yang, M. Chen, H. V. Poor, and S. Cui, "Optimization of User Selection and Bandwidth Allocation for Federated Learning in VLC\RF Systems,"IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), Nanjing,China, March 2021. (Best Paper Award)
  6. M. Chen, Z. Yang, W. Saad, C. Yin, H. V. Poor, S. Cui, “A Joint Learning and Communications Framework for Federated Learning over Wireless Networks,” IEEE Transactions on Wireless Communications, 2020. (Marconi Prize Paper Award)
  7. M. Chen, N. Shlezinger, H. V. Poor, Y. C. Eldar, and S. Cui, "Communication-efficient federated learning," Proceedings: National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS), vol. 118, no. 17, Apr. 2021.
  8. X. Cao, F. Wang, J. Xu, and Shuguang Cui, “Joint Computation and Communication Cooperation for Energy-Efficient Mobile Edge Computing,” IEEE Internet of Things Journal, Vol. 6, No. 3, pp. 4188-4200, June 2019. (Highly Cited Paper)
  9. Z. Wang, L. Liu, S. Cui, “Channel Estimation for Intelligent Reflecting Surface Assisted Multiuser Communications: Framework, Algorithms, and Analysis,” IEEE Transactions on Wireless Communications, Vol. 19, No. 10, pp. 6607-6620, Oct. 2020 (Highly Cited Paper)