Clemson University

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TATIANA CHIARINI

本文为 Tatiana Chiarini 的职业档案,展示了从技术专家到 AI 解决方案管理者的典型职业发展路径。Tatiana Chiarini 现任 C3 AI 的 AI Solutions Manager,负责与财富 500 强客户合作,推动 AI 和机器学习解决方案的落地实施。她于 1998 年至 2002 年在 University of Pennsylvania 获得计算机科学学士学位,随后于 2002 年至 2004 年在 Clemson University 获得数据科学硕士学位。职业生涯早期,她在 Palantir Technologies 担任过多个技术职务,包括数据分析师、产品支持工程师,并最终担任 Forward Deployment Engineer 长达 6 年(2012-2018),负责在客户现场部署和集成 Palantir 的软件解决方案,积累了丰富的软件工程、系统集成和客户支持经验。2018 年加入 C3 AI 后,她先担任 QA Machine Learning Engineer 负责模型推理服务的监控与故障排除,后于 2022 年晋升为 AI Solutions Manager,领导跨职能团队(包括数据科学家、解决方案工程师和应用工程师)创建可投入生产的 AI/ML 应用。其职业生涯总经验超过 22 年,深度覆盖人工智能、机器学习、数据分析和项目管理,体现了从一线部署工程师向解决方案管理岗转型的实践路径。

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面向多任务边缘AI推理的感知-通信-计算去中心化融合

本文提出了一种面向多任务边缘AI推理的去中心化感知-通信-计算一体化框架。研究背景是无人机群、协同自动驾驶等去中心化场景中,设备需部署不同模型完成多种推理任务,并通过D2D链路共享特征。传统方案依赖中心化协调节点且采用串行特征聚合,导致通信时延与设备数线性相关。为此,论文引入全双工空中计算技术,使所有设备在同一频段同时收发信号,在空中直接聚合特征向量以减少传输时延。系统采用OFDM多载波传输特征向量,并设计子载波分配策略,将更重要的特征元素分配至信道质量更优的子载波上,以最大化判别增益。判别增益基于对称KL散度,用于量化特征分布可分性并直接服务于分类精度。针对子载波分配与波束赋形的紧耦合问题,论文构建了混合整数非线性分式和优化问题,提出基于二次变换与加权二分图匹配的交替优化算法,将子载波分配建模为加权二分图匹配问题,并利用二次变换处理分式规划以迭代更新感知功率、组播波束赋形向量和接收波束赋形向量。仿真表明,该方法在多任务推理精度上优于传统SCA算法,且在低特征维度下能有效平衡多任务间的性能权衡。论文发表于2025年11月的IEEE Transactions on Wireless Communications。第一作者为复旦大学硕士生Chenye Wang,通讯作者为上海科技大学助理教授Dingzhu Wen。

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