刘慧，女，1982年8月生，博士、副教授、硕士生导师。研究方向包括：高性能计算、教育大数据挖掘、并行程序设计等。主持和参与了国家自然科学基金、国家重点研发计划“高性能计算”重点专项、国家863计划重点项目子课题、河南省科技厅项目、河南省高等学校重点科研项目等课题。在《Wireless Personal Communications》,《计算机研究与发展》等学术刊物及会议发表论文20余篇。
电子邮件：liuhui@htu.edu.cn
个人简历
2000.09-2004.06，3499cc拉斯维加斯，计算机课程与技术专业，学士
2004.09-2005.08，焦作大学，计算机学院，教师
2005.09-2008.06，3499cc拉斯维加斯，计算机课程与教学论专业，硕士
2008/9至今，3499cc拉斯维加斯，计算机与信息工程学院，教师
其中，2014.09-2018.12，战略支援部队解放军信息工程大学，计算机科学与技术专业，博士
研究方向：高性能计算、教育大数据挖掘、并行程序设计等
科研成果与奖励：
科技成果奖励
[1] 世界大学生超级计算机竞赛优秀指导教师（2021年度、2022年度）
[2] Research Intrusion Detection Techniques from the Perspective of Machine Learning，河南省自然科学优秀学术论文奖
教育教学奖励
[1] 新就业形式下地方本科院校计算机专业程序设计课程群建设研究与实践，河南省高等教育教学成果奖
[2] 河南省高等学校师范教育专业毕业生教学技能大赛优秀指导教师（2012年度、2013年度）
[3] 3499cc拉斯维加斯“三育人”先进个人
[4] 3499cc拉斯维加斯师范生教育实习观摩大赛优秀指导教师
[5] 3499cc拉斯维加斯优秀实习指导教师
科研项目：
科技项目
[1] 基于主动集成学习的低开销迭代编译关键技术研究，河南省高等学校重点科研项目计划，主持，已结项
[2] 面向100P高效能计算机的程序自动并行化系统，国家重大专项子课题，XXXX，165万元，已结项
[3] 深度学习编译软件栈，无锡先进技术研究院, 147万元，参与，在研
[4] 自动向量化系统软件，无锡先进技术研究院, 148万元，参与，在研
[5] E级计算机关键技术验证系统，国家重点研发计划“高性能计算”重点专项，180万元，参与，已结项
教改项目
[1] 以校为本的中学信息技术教师专业发展制度的研究与实践，河南省教育厅教师教育课程改革研究项目，主持，已结项
[2] 基于主动集成学习的低开销迭代编译关键技术研究，河南省教育厅教师教育课程改革研究项目，参与，已结项
[3] 《UML系统分析与设计》线上线下混和课程，河南省一流本科课程，参与
[4] 新课程背景下初中信息技术课程同伴互助、个人反思作用及实现途径研究与实践，河南省教育厅教师教育课程改革研究项目，参与，已结项
部分论文
[1] Hui Liu, Jinlong Xu, Sen Chen. Compiler Optimization Parameters Selection Method based on Ensemble Learning. The 8th International Conference of Pioneering Computer Scientists, Engineers and Educators. 2022.
[2] Hui Liu, Fukun Li, Yilin Fan. Solving Boolean Equations Based on Grover Quantum Search Algorithm. The 8th International Conference of Pioneering Computer Scientists, Engineers and Educators. 2022.
[3] 刘慧, 徐金龙, 赵荣彩, 姚金阳. 监督学习模型指导的低开销编译器优化顺序选择方法研究. 计算机研究与发展. 2019,56(9): 2012-2026.
[4] Hui Liu, Rongcai Zhao, Qi Wang, Yingying Li. ALIC: A Low Overhead Compiler Optimization Prediction Model. Wireless Personal Communications. 2018, 103(1): 809-829.
[5] Hui Liu, Rongcai Zhao, Kai Nie. Using Ensemble Learning to Improve Automatic Vectorization of Tensor Contraction Program. IEEE ACCESS. 2018, 6(1): 47112-47124.
[6] Hui Liu, Jinlong Xu, Lili Ding. Coarse-Grained Automatic Parallelization Approach for Branch Nested Loop. International Journal of Performability Engineering. 2019, 15(11): 2871-2881.
[7] Hui Liu, Zhanjie Guo. A Loop Unrolling Method based on Machine Learning. The 32nd Conference on Vibroengineering, 2018: 215-221.
[8] 刘慧，赵荣彩，王琦. 监督学习模型指导的函数级编译优化参数选择方法研究. 计算机工程, 2018, 40(6): 957-968.