博士是英国罗汉普顿大学计算机系讲师，兼任网站设计与开发专业课程负责人。她拥有超过8年的研究与教学经验，研究领域涵盖边缘计算、物联网、联邦学习、数字孪生与网络安全，尤其关注其在医疗健康、金融科技、工业4.0与智能学习等领域的融合应用。

她目前担任多个国际会议的会议主席（ICCCNet, ICDAM, SDCN），在云计算、智能城市、交互式学习环境等Q1期刊发表高质量论文30余篇，累计影响因子超过75，引用超过280次。她不仅主导多个科研项目，还是国际研究合作的积极推动者，并正推进多个MoU合作协议的签署。

可提供的技术方案（Proposed Technical Offerings）

1、边缘智能（Edge Intelligence）部署策略：

构建轻量化的边缘设备智能处理框架，优化资源使用，适用于智能工厂、智慧城市和远程医疗场景。

2、联邦学习算法开发与优化：

针对数据隐私敏感场景（如医疗数据或金融数据），提供去中心化联邦学习框架，兼顾效率与数据主权。

3、IoT安全机制与网络防御方案：

基于区块链的身份验证算法、入侵检测系统（IDS），增强IoT设备在关键基础设施（如智能电网或医院）的安全性。

4、数字孪生系统设计与实现：

建立物理实体与数字模型的实时映射系统，用于工业制造、智能住宅或医疗设备远程监控。

5、数据不平衡解决方案：

设计针对不平衡数据集的增强机制，提高机器学习系统在联邦架构下的鲁棒性和准确性。

6、跨国科研合作推动与项目联申：

可协助与英国及欧洲研究机构的合作接洽，联合申报Horizon Europe、UKRI、IEEE会议合作或出版等。