E-Mail：zhanglan@ustc.edu.cn主要研究方向：数据隐私保护，数据共享交易张兰，特任教授，博士生导师，优青。2007年毕业于清华大学软件学院，获学士学位。2014年毕业于清华大学计算机科学与技术系，获博士学位。2014年-2016年于清华大学软件学院做博士后。2016年到中国科学技术大学计算机科学与技术学院担任特任研究员，2019年任特任教授。围绕数据的深度理解，隐私保护和共享交易进行研究，其成果共发表国际知名会议和期刊论文100余篇，其中CCF荐A类会议/期刊论文50余篇。研究成果共申请相关中国发明专利60余项，其中已授权30余项，申请美国发明专利3项。2015获得 中国计算机学会（CCF）优秀博士学位论文奖（每年全国共10人）和国际计算机学会（ACM）中国优秀博士论文奖（每年全国共2人）。2018年获得首届阿里巴巴达摩院青橙奖。2018年获得全国高校云计算应用创新大赛1530支参赛队伍中的唯一全国特等奖。在科研项目方面，主持了两项国家重点研发计划课题，一项国家自然科学基金重点项目，一项国家自然科学基金优秀青年科学基金项目，一项国家自然科学基金面上项目。此外还主持了一项中国科大学术领军人才培养计划项目，一项中国科大创新团队培育基金项目等,并与阿里巴巴，腾讯,招商银行等企业进行科研技术项目合作。在学术服务方面，任ACM China 合肥分会联合主席，目前/曾经担任多个国际知名会议的程序委员会联合主席、出版主席、程序委员会委员等，例如担任IEEE INFCOM 2018-2024，Sensys 2021-2023等知名会议的程序委员会委员，BigCom2019的程序委员会主席，MSN 2016的出版主席，ACM中国图灵大会2020本地主席等。也多次受邀于中国计算机大会，ACM中国图灵大会，日本产业技术综合研究院（AIST），微软亚洲研究院等地进行特邀报告。导师选题：基于任务背景的大小模型协同训练推理针对模型参数庞大、资源异构受限、安全风险难测导致的多模态大模型广泛应用难，探索大小模型和异构设备的资源高效协同优化和安全问答机理，研究高效率大小模型协同训练与推理，以实现通用智能增强，资源开销极小，问答安全高效。
