厦门号 
emer 关于Alex Carter的学术成就与研究方向
Alex Carter 是计算机科学领域的知名研究者，专注于人工智能算法优化与数据安全领域
教育背景
2008-2012 麻省理工学院计算机科学硕士
2012-2015 加州大学伯克利分校博士（导师：John Smith）
核心研究领域
- 深度学习模型压缩（2020-2023）
- 隐私保护型机器学习（2018-2021）
- 多模态数据融合技术（2015-2018）
代表性论文
| 发表时间 | 论文标题 | 期刊/会议 |
|---|---|---|
| 2022 | 联邦学习框架下的数据加密方案 | 《IEEE Transactions on Privacy》 |
| 2021 | 动态神经网络剪枝算法 | NeurIPS 2021会议论文集 |
技术贡献
开发出基于博弈论的模型优化框架（专利号：US20221012345），在保持模型精度的前提下降低能耗38%
主导制定《人工智能数据安全白皮书》（2023版）
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