田贤忠，男，1968年10月出生于浙江杭州，博士，教授，博士生导师。主要研究方向：智能物联网、边缘计算、人工智能、无线供能网络。1996.2-1999.6 在浙江大学计算机应用专业攻读硕士（获工学硕士学位）；1999.10-2001.6 在杭州翔威电子科技有限公司任软件工程师；2001.6-2009.6 在浙江工业大学信息工程学院任教（讲师、副教授）；2008-2013年攻读博士学位; 2009.6- 今 在浙江工业大学计算机科学与技术学院任教（副教授、教授）,主要从事智能物联网、边缘计算、大语言模型、无线供能网络等方面的研究。主持参与研究项目20多项，其中国家自然科学基金等国家级项目5项、浙江省自然科学基金重点项目和一般项目8项、以及其他纵横向项目多项。发表国内外核心期刊或会议论文40余篇。编写教材2部，发明授权专利30余项，获奖两项。 

（1）无线供能体域网能量优化理论与方法（No. 61772472），国家自然科学基金

（2）射频能量捕获网络信息与能量集成传输理论与方法(No.61672465),国家自然科学基金

（3）物联网中智能物体低能耗互联和通信技术及其理论（No.61379124），国家自然科学基金

（4）面向无线网络的随机网络编码理论及应用（No. 61070190），国家自然科学基金

（5）大规模无线传感器网络节能与耐分割路由算法(No.60873228)，国家自然科学基金

（6）能量捕获网络绿色边缘计算关键问题研究（No.LZ22F020004），浙江省自然科学基金重点项目

（7）基于人体行为模式的无线可充电体域网能量收集研究（No.LY17F020020），浙江省自然科学基金项目

（8）能量捕获无线传感器网络数据传输关键理论与方法（No. LY15F020027），浙江省自然科学基金项目

（9）无线网络中基于随机网络编码的节能与可靠信息传递理论与方法（No.Z1100455）浙江省自然科学基金重点项目

（10）无线网络中网络编码感知的路由协议(No. Y1110570) 浙江省自然科学基金项目

（11）无线收发器节能技术及其在无线网络中的应用 (No.2009C14033)，浙江省重大科技专项重点国际合作项目

（12）移动自组织网络的生存时间优化，(No.Y1080483)，浙江省自然科学基金  

（13）无线传感器网络时间同步及其优化研究，(No.Y107553)，浙江省自然科学基金项目

（14）基于序列图像匹配的工业机器人视觉自标定研究，(No.Y105206),浙江省自然科学基金项目

（15）虚拟FPGA的操作系统协同设计（分项）(No.2007AA01Z105-07)，863计划课题子课题。

（16）面向智能手机的嵌入式软件平台研发 (No. 2003AA1Z2350)，国家863子项目。

（17）面向移动通信终端的嵌入式软件平台 (No. 2003AA1Z2120)，国家863子项目。

（18）嵌入式设备通信协议栈软件研究与开发 (No.2005AA41203016)，国家863子项目

（19）基于铁谱磨粒的图像识别方法研究，(No.20030113)，浙江省教育厅项目

主要论文

[1] Energy Consumption Minimization for Delay-Sensitive Data Collection in AAV-Assisted WSN[J]. IEEE SENSORS JOURNAL, 2025, 25(10): 18394-18408.

[2] Multi-user multi-exit DNN inference partitioning and task scheduling strategy[J]. JOURNAL OF SUPERCOMPUTING, 2025, 81(8): 1014.

[3] Dynamic Microservice Deployment and Offloading for Things-Edge-Cloud Computing[J]. IEEE INTERNET OF THINGS JOURNAL, 2024, 11(11):19537-19548.

[4] Online resolution adaptation and resource allocation for edge-assisted video analytics[J]. COMPUTER NETWORKS, 2024, 244(2024) 110342:1-12.

[5] D2D-assisted cooperative computation offloading and resource allocation in wireless-powered mobile edge computing networks[J]. PEER-TO-PEER NETWORKING AND APPLICATIONS, 2024, 17(9): 3765-3779.

[6] Impacts of Sensing Energy and Data Availability on Throughput of Energy Harvesting Cognitive Radio Networks [J].  IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2023, 72(1):747-759.

[7] Joint DNN partitioning and resource allocation for completion rate maximization of delay-aware DNN inference tasks in wireless powered mobile edge computing[J]. PEER-TO-PEER NETWORKING AND APPLICATIONS, 2023, 16(6):2865-2878.

[8] Throughput optimization for backscatter- and-NOMA-enabled wireless powered cognitive radio network[J]. TELECOMMUNICATION SYSTEMS, 2023, 83(2):135-146.

[9] Dynamic Computation Offloading for Green Things-Edge-Cloud Computing with Local Caching[C]. 2022 IEEE 36TH INTERNATIONAL PARALLEL AND DISTRIBUTED PROCESSING SYMPOSIUM (IPDPS 2022), 2022:1018-1028.

[10]Global Energy Optimization Strategy Based on Delay Constraints in Edge Computing Environment[C]. MSWiM 2021: 33-40. 

[11] Dynamic Edge Computation Offloading and Scheduling for Model Task in Energy Capture Network[C]. WASA 2021, LNCS 12937, 429–440, 2021.

[12] Mobility-Included DNN Partition Offloading from Mobile Devices to Edge Clouds[J]. Sensors, 2021,21(1):1-16.  

[13] Joint Optimization of Mobile Charging and Data Gathering for Wireless Rechargeable Sensor Networks[J]. KSII Transactions on Internet and Information Systems, 2019, 13(7): 3412-3432.

[14] A Triple-Parameter Based Multi-Relay Selection Strategy for Wireless-Powered Cooperative Network[J]. IEEE Access, 2019(7): 27883-27892.

[15] Energy-Efficient Prefix Code Based Backscatter Communication for Wirelessly Powered Networks[J], IEEE Wireless Communications Letters, 2019, 8(2): 348-351.

[16] Throughput maximization in wireless powered communication networks with minimum node throughput requirement[J], International Journal of Communication Systems, 2018，31(e3775):1-14.

[17] Designing prefix code to save energy for wirelessly powered wireless sensor networks[J], IET Communications, 2018, 12(17): 2137-2144.

[18]一种射频能量捕获网络移动能量源均衡化充电策略[J].电子学报,2018,46(12):2985-2992.

[19]无线传感器网络中移动充电和数据收集策略[J].仪器仪表学报,2018,39(1):216-224.

[20] Efficient and Reliable Multicast Using Device-to-Device Communication and Network Coding for a 5G Network[J], IEEE Network, 2017, 31(4):78-84.

[21] Reliable and Energy-Efficient Data Forwarding in Industrial Wireless Sensor Networks[J]. IEEE Systems Journal, 2017, 11(3): 1424-1434.

[22]基于网络编码的无线传感器网络瓶颈区域生存时间优化策略[J].计算机学报,2016,39(5):1039-1050.

[23] A Utility-Based and QoS-Aware Power Control Scheme for Wireless Body Area Networks[J], KSII TRANSACTIONS ON INTERNET AND INFORMATION SYSTEMS, 2016,10(9): 4188- 4206

[24]无线传感器网络中利用随机网络编码的低能耗可靠机会路由[J].电子学报,2016,44(8):1799-1805..

[25] 无线传感器网络中利用随机网络编码的低能耗可靠机会路由[J].电子学报,2016,44(8):1799-1805.

[26] Network Coding-Based Reliable IPv6 Packet Delivery Over IEEE 802.15.4 Wireless Personal Area Networks[J], IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2016, 65(4): 2219-2230.

[27]无线传感器网络应用简单Reed-Solomon编码的低能耗和低时延可靠数据收集方案[J].计算机学报,2015,38(10):2106-2124.

[28]Practical throughput analysis for two-hop wireless network coding[J]，Computer Networks，2014，60：101-114.

[29] Optimal coding for transmission energy minimization in wireless nanosensor networks[J]，Nano Communication Networks，2013，4（3）：120-130.

[30] 无线网络编码增益感知的低时延路由协议[J]. 电子学报2013, 41(4): 652-658.

[31] 一种基于流内与流间网络编码的无线路由算法[J]. 电子学报，2013, 41(2): 395-401.

[32] 无线网络中任意路径编码感知机会路由[J]. 北京邮电大学学报, 2013, 36(1):49-53.

[33]一种基于能量的网络编码感知路由算法[J].小型微型计算机系统, 2012, 33(5): 1093- 1097.

[34] 无线网络中基于编码感知的能量优化路由算法[J].传感技术学报, 2012, 25(9): 1304- 1311.   

[35] 一种基于网络编码的无线网络机会路由算法[J]. 传感技术学报，2011, 24(12): 1771 -1776.

[36] Delay Analysis of Wireless BroadcastingRetransmission Algorithm Based on Network Coding.  2011 Third International Conference onCommunications and Mobile Computing (CMC), 2011(4): 513-517.

[37] 基于交叉流网络编码的节能路由[J], 电子与信息学报，2011,33(12): 2984-2989

[38] Performance Analysis of the BinaryExponential Backoff Algorithm for IEEE 802.11 Based Mobile Ad Hoc Networks.2011 IEEE International Conference on Communications (ICC), 2011(6):1-6.

[39] C程序设计基础（教材）,2007

[40] Java语言程序设计(教材)，2006

主要授权专利：

[1] 一种具有复杂依赖关系任务的微服务部署与任务卸载方法: CN202510620284.2[P]. 2025-05-14. 

[2]一种基于GA-DQN协同的DNN推理动态分区与任务调度方法:CN202510283566.8[P]. 2025-03-11.

[3]一种多用户多出口DNN推理分区与任务调度方法: CN202411635248.5[P].2024-11-15. 

[4]一种无线边缘网络中具有依赖关系的任务卸载与微服务层级部署方法.CN202411615491.0[P]. 2024-11-13.

[5] 一种边-云协同的深度神经网络模型训练方法:CN202110306836.4[P]. 2024-04-19.

[6]一种多用户边缘网络中视频分析任务计算卸载博弈方法和装置:CN202410468712.X[P]. 2024-07-05.

[7] 一种多用户边缘网络中视频分析任务自适应配置选择方法和装置:CN202311502737.9[P]. 2024-07-05.

[8] 基于D2D的无线供电边缘计算网络计算和缓存资源分配方法:CN202410220636.0[P]. 2024-06-11. 

[9] 一种能量捕获网络模型任务计算卸载决策与调度方法:CN202010978946.0[P]. 2024-04-16.

[10] 一种针对未知网络环境的超密集网络最大化卸载任务完成率的在线学习方法:CN202311681225.3[P]. 2024-03-12.

[11] 一种多用户边缘智能场景下的神经网络分割及卸载方法:CN202210387076.9[P]. 2024-05-03.

[12] 无线供能边缘计算场景下的D2D辅助协同计算卸载和资源分配方法:CN202311763343.9[P]. 2024-05-28.

[13] 一种未知超密集网络环境中多基站协同服务部署方法:CN202410428384.0[P]. 2024-07-05.

[14] 一种无线供能边缘智能场景下的神经网络模型分割及资源分配方法: CN202310530755.1[P]. 2023-08-11.

[15]一种5G场景下的边缘计算卸载周期最小化方法:CN202010017033.2[P]. 2023-06-30.

[16] 一种无人机辅助边缘卸载决策与无人机轨迹优化方法:CN202310516330.5[P]. 2023-08-22.

[17]一种降低物联网计算卸载能耗的方法:CN202010330641.9[P]. 2023-04-07.  

[18] 一种无线携能通信中继网络中最大化传输和速率方法:CN202010016978.2[P]. 2023-06-13.

[19] 一种无线携能通信网络中最小化上下行链路传输时间方法:CN201911152239.X[P]. 2023-04-18.

[20] 一种多用户场景下的边缘计算卸载周期最小化方法:CN201911017859.2[P]. 2023-04-07.

[21] 移动感知边缘计算系统中联合卸载与微服务部署决策优化方法:CN202310521711.2[P]. 2023-08-01.

[22]一种移动用户深度神经网络计算卸载时延最小化方法:CN202010330804.3[P]. 2022-07-26.

[23] 一种多用户边缘智能场景下的神经网络分割及卸载方法:CN202210387076.9[P]. 2022-07-12.

[24] 一种基于深度强化学习的无人机辅助边缘卸载决策方法:CN202210433511.7[P]. 2022-11-08.

[25] 一种最小化网络时延的边缘节点负载均衡方法:CN202110036777.3[P]. 2022-07-15.

[26] 一种无人机辅助的边缘计算时延最小化方法:CN202210526799.2[P]. 2022-08-05.

[27] 一种能量捕获网络模型任务计算卸载决策与调度方法:CN202010978946.0[P]. 2021-01-15.

[28] 一种绿色边缘计算系统中联合卸载决策与资源分配优化方法:CN202111180637.X[P]. 2021-12-31.

[29] 一种基于双缓存队列的能量捕获网络中继选择方法:CN201911291972.X[P]. 2021-06-18.

[30]一种可充电无线传感器网络数据收集方法:CN201710430191.9[P]. 2020-04-21.

[31] 一种可充电无线传感器网络中最大化异常事件捕捉率的方法:CN201710430190.4[P]. 2020-05-05.

[32] 一种无线传感器网络移动充电和数据收集方法:CN201810104248.0[P]. 2020-12-01.

[33] 一种可充电传感网络多中继节点选择方法:CN201710430150.X[P]. 2020-06-02.

[34] 一种射频能量捕获网络中继节点选择方法:CN201810104249.5[P]. 2020-06-02.

目前一培养硕士研究生30余名

作为校ACM程序设计竞赛总教练，带队获全球总决赛资格2次，亚洲区域赛金奖5项、银奖10余项、铜奖20余项、获浙江省程序设计竞赛金银铜奖几十项。