基本信息：

姓名：张紫鑫

性别：女

办公地点：卓越楼909

E-mail：zixinz@imu.edu.cn

研究方向：联邦学习，多模态理解，情感计算等

个人简介：

张紫鑫，骏马计划B2岗研究员。博士毕业于天津理工大学计算机科学与工程学院，师从徐常胜研究员。主要从事联邦学习与多模态理解相关研究，研究方向包括多模态联邦学习、联邦遗忘学习、多模态情感理解等。相关研究成果发表于ICML、ACM MM等CCF-A类国际会议及IEEE TNNLS等JCR一区Top期刊。担任ICML、CVPR、AAAI、ACM MM、IEEE TAFFC等国际会议和期刊审稿人。曾获博士研究生国家奖学金、天津市王克昌奖学金、天津市优秀学生等荣誉。

招生信息：

• 欢迎对联邦学习、多模态学习及人工智能感兴趣的硕士研究生加入课题组。课题组提供充足的GPU算力、深入的科研指导、顶尖的联培资源以及优渥的科研津贴，支持同学们开展高水平科研工作。

• 欢迎学有余力、对科研感兴趣的本科生加入课题组。团队将提供科研入门与项目指导，支持同学参与ACM、数学建模、国创以及高水平论文研究，为保研升学、名企实习和海外深造提供强有力支持。

代表性论文：

1. Zixin Zhang, Fan Qi, Changsheng Xu. “Enhancing Storage and Computational Efficiency in Federated Multimodal Learning for Large-Scale Models,”ICML 2024 [CCF-A]

2. Zixin Zhang, Fan Qi, Changsheng Xu. “Knowledge-guided Label Distribution Calibration for Federated Affective Computing,” IEEE TNNLS [JCR-Q1]

3. Zixin Zhang, Fan Qi, Shuai Li, Changsheng Xu. “AffectFAL: Federated Active Computing with Non-IID Data,” ACM MM 2023 (Oral) [CCF-A]

4. Fan Qi, Ao Liu, Zixin Zhang*, Changsheng Xu. “FORGET ME: Federated Unlearning for Face Generation Models,”ACM MM 2025 (Oral) [CCF-A]

5. Fan Qi, Ziqi Zhao, Zixin Zhang, Changsheng Xu. One-shot Multimodal Federated Learning via Diverse Synthetic Feature Optimization. AsiaMM 2025 (Oral) [CCF-C]

6. Li Shuai, Fan Qi, Zixin Zhang, Changsheng Xu. “Cross-Modal Meta Consensus for Heterogenous Federated Learning,”ACM MM 2024 [CCF-A]

7. Fan Qi, Zixin Zhang, Xiaoshan Yang, Changsheng Xu. “Feeling without Sharing: A Federated Video Emotion Recognition Framework via Privacy-Agnostic Hybrid Aggregation,”ACM MM 2022 [CCF-A]

主持或参与项目：

• 内蒙古大学骏马计划高层次人才引进项目，2026-2031，主持

• 国家自然科学基金重点项目课题，真实自然长视频生成的理论与方法研究，参与

• 国家自然科学基金面上项目，多模态联邦智能协同优化关键技术研究，参与

• 国家自然科学基金青年项目，面向隐私保护的视频情感多元化分析，参与

• 天津市自然青年项目，面向隐私保护的联邦情感计算，参与

• 某型号项目外协，多源异构人工智能模型的集成与处理组件，参与