李晓丽，博士，主要从事联邦学习、机器学习、区块链、可信人工智能研究等。她主持国家自然科学基金青年项目、湖北省自然科学基金青年项目各1项。近年来，在IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems、Transactions on Services Computing、IEEE Internet of Things Journal、Information Sciences等国内外知名期刊和会议上发表高质量学术论文10余篇。

李晓丽硕士毕业后，曾先后在IBM、Marvell等公司工作，这些经历让她锻炼出扎实的技术能力，也让她深刻意识到自己还有很大的提升空间，她决定从产业回归学术研究，读博深造。2018年，她如愿考取中山大学计算机学院的博士，重新回到了她渴望和热爱的科研探索中。

博士一年级期间，李晓丽跟着导师参与了国家自然科学基金、科技部重点研发计划等多个项目的研发工作，也开始收获自己的学术论文成果。

她在导师的指导下，进入了一个全新的领域——联邦学习。联邦学习是2017年提出的一种机器学习新范式，这一研究方向成为李晓丽未来很长一段时间的学术目标，她立志要在这一新兴领域开拓创新。

2022年博士毕业后，李晓丽进入湖北文理学院计算机工程学院工作。国家自然科学基金青年项目的申报是她入职后的第一个重要的科研任务。她积极参加学校和学院组织的每一场申报经验分享会，并做好详细记录。在学院领导和老师的指导帮助下，她从最开始空泛的“联邦学习”研究课题，聚焦到“面向负迁移的联邦学习个性化方法研究”这一研究点上。

从在读博士到青年教师，从跟随导师的创新实践者到国家级项目的主持人，李晓丽一直在科研道路上坚定前行。而今她选择扎根“联邦学习”领域，不断寻求新的挑战和突破，力求产出更多高质量的研究成果，推动联邦学习领域技术研究和应用进展。同时，她始终坚持科研与教学融合发展，将自己的知识积累、科研实践经验运用到教学、科研及育人的各个环节，以科研成果促进教学实践，为提高专业人才培养质量贡献自己的力量。

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