卿海峰

姓名：卿海峰

职称： 助教

专业：计算机应用技术

学历层次：硕士研究生

电子邮箱：1870823486@qq.com

研究方向：人工智能/模型压缩

主讲课程：《数据安全与恢复技术》《计算机综合运用》《程序语言设计》等

个人简介：男，汉族，1999年5月生人，工学硕士。现为广安职业技术学院教师，助教，高级生涯规划指导师，于2021、2024年分别获得学工学学士、硕士学位；2024年9月至2025年6月在学院从事招生就业工作；2005年6月至今学院担任信息安全应用技术专业专任教师。

科研方面：主要从事人工智能与深度学习领域的教学和科研工作，研究方向为深度模型压缩与知识蒸馏，熟悉该领域的相关理论和学科前沿发展动态，在轻量化网络设计、教师-学生框架优化、特征迁移策略、蒸馏损失函数设计及跨模态知识迁移等方面已有初步研究成果和一定积累。对基于Python及PyTorch框架的深度学习仿真实验手段、GPU并行训练与模型部署、面向对象程序设计软件开发等计算机应用方面工作较熟悉；同时参与过图像识别与边缘计算系统的研发，具备一定的系统分析与软件实现经验。工作期间，参与完成省级科研项目2项，发表深度学习与知识蒸馏方向学术论文4篇；授权专利1项、登记软件著作权2项；。

教学方面：主要指导中国“互联网+”大学生创新创业大赛、职业规划大赛，指导学生竞赛获校级银奖1项。

主要科研成果：

发表论文：

[1] Qing H, Tang J, Yang X, X Huang, H Zhu, et al. Stimulates potential for knowledge distillation[C]//International Conference on Artificial Neural Networks. Cham: Springer Nature Switzerland, 2022: 187-198.

[2] Qing H, Jiang N, Tang J, et al. Joint Regularization Knowledge Distillation[C]//International Conference on Neural Information Processing. Singapore: Springer Nature Singapore, 2023: 173-184.

[3] Huang X, Tang J, Qing H, Zhu H, et al. Optimizing Knowledge Distillation via Shallow Texture Knowledge Transfer[C]//International Conference on Neural Information Processing. Singapore: Springer Nature Singapore, 2022: 647-658.

[4] Zhu, H., Jiang, N., Tang, J., Huang, X., Qing, H., Wu, W., & Zhang, P. (2022, November). Cross-Layer Fusion for Feature Distillation. In International Conference on Neural Information Processing (pp. 433-445). Singapore: Springer Nature Singapore.

发表软著：

西南科技大学，卿海峰，江宁，基于深度学习的两阶段手势识别系统

广安职业技术学院，周山军，卿海峰，养老生活照料服务平台

发明专利：

江宁；卿海峰；石璐瑶；吴文青.获取目标网络模型的方法、装置、计算机设备及 存储介质.CN116227556A