姓名：李冰
职称/职务：讲师
研究方向：联邦学习，激励机制，边缘计算
教育背景：浙江师范大学 计算机科学与技术专业 博士
主讲课程：人工智能概论A，B
主要指导竞赛项目：蓝桥杯，数学建模大赛
联系方式：QQ 240313557
邮箱：bingli@zjnu.edu.cn
成果简介：以第一作者在 IEEE IoT Journal、JKSU CICS 等国际权威期刊发表多篇学术论文，参与国家自然科学基金面上项目1项、山东省社科项目1项，长期聚焦联邦学习激励机制、边缘智能优化、人工智能等关键技术研究与教学实践。承担中国运筹学会会员、山东省人工智能学会专委会会员等学术职务。
代表性成果：
学术论文：
[1] Bing Li, Jianfeng Lu, Shuqin Cao, Lijuan Hu, Qing Dai, Shasha Yang, RATE: Game-Theoretic Design of Sustainable Incentive Mechanism for Federated Learning[J], IEEE Internet of Things Journal, 2024,12(1): 81-96.
[2] Bing Li, Jianfeng Lu, Shuqin Cao, Yanan Jin, Zhiwei Ye, Hu Liu, TRACE: A trust-aware incentive mechanism for federated learning in IoMT. Journal of King Saud University Computer and Information Sciences, 2025, 37(167): 1-21.
[3] Jianfeng Lu; Bangqi Pan; Abegaz Mohammed Seid; Bing Li; Gangqiang Hu; Shaohua Wan, Truthful Incentive Mechanism Design via Internalizing Externalities and LP Relaxation for Vertical Federated Learning, IEEE Transactions on Computational Social Systems, 2022, 10(6): 2909-2923.
[4] 鲁剑锋，祁盼，潘林雨，李冰，曹书琴，靳延安,面向算力物联网的联邦学习系统及其设计研究进展, 物联网学报, 2024, 8(4): 70-88.
[5] Jianfeng Lu, Tao Huang, Yuanai Xie, Shuqin Cao, Bing Li, A Federated Learning Incentive Mechanism for Dynamic Client Participation: Unbiased Deep Learning Models, CMC-Computers, Materials Continua, 2025, 83(1): 619-634.
项目：
[1] 面向边缘智能的联邦学习在线激励与公平优化研究, 国家自然科学基金-面上项目，2024/01-2027/12.（参与）
[2]《大模型赋能金融数字化转型的伦理风险及治理策略（25CFZJ07）》（在研），山东省社会科学规划平安山东法治山东建设研究专项（一般项目），2万元，2026年1月1日~2026年12月31日。
