讲座主题：
主讲人姓名及介绍：
韩竹，休斯顿大学电气和计算机工程系及计算机科学系教授。研究兴趣包括无线资源分配和管理、无线通信和网络、博弈论、大数据分析、安全和智能电网。1997年获清华大学电子工程学士学位，1999年、2003年分别获马里兰大学电气与计算机工程硕士、博士学位。于2010年获得了NSF职业奖，并于2011年获得了IEEE通信学会的Fred W. Ellersick奖，并在2015年获得了信号处理进展杂志的EURASIP最佳论文奖，以及该领域的IEEE Leonard G. Abraham奖。荣获2016年通信系统奖（IEEE JSAC最佳论文奖），以及IEEE会议上的多项最佳论文奖。2019年入选AAAS Fellow。
报告摘要：
计算、缓存和通信（C^3）的最新进展可能对未来的网络设计产生重大影响。此外，大数据分析和跨层优化还有许多新技术。在本次演讲中，我们将讨论范围限制在三个具体案例中，同时希望提供见解。首先，针对无线网络虚拟化，提出了一种新的带宽分配和路由问题公式，并利用可并行分布式实现的交替方向乘法器方法构造了分解算法。其次，考虑用户之间的社会关系和共同兴趣，研究了基于缓存的D2D通信方案，并采用超图和匹配框架进行优化。第三，我们将移动社交网络与C^ 3网络结合起来，使用深度学习来研究社交网络和一种新的深度强化学习方法，以自动做出最优分配网络资源的决策。
