宋振，山东大学副研究员。长期致力于分布式人工智能训练系统的研究，围绕超大规模数据集训练的效率瓶颈、资源高消耗及可扩展性问题，提出了一系列创新性的理论方法和系统优化策略，推动人工智能技术在大规模数据环境下的应用落地，赋能分布式计算与智能算法的深度融合。主要研究方向为分布式计算、图数据管理、人工智能训练等，并在数据管理领域顶级会议SIGMOD、VLDB、ICDE、TKDE上发表多篇文章。授予国家发明专利多项。
个人主页：https://songzhen0210.github.io/
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