张旭，西安电子科技大学人工智能学院华山菁英副教授。研究兴趣在深度学习和数据科学等领域的算法和理论研究，包括联邦学习、分布式优化、多智能体强化学习和稀疏表示学习等。目前发表顶级期刊IEEE TPAMI, TSP, TAC, TNNLS等15篇期刊论文和顶级会议ICML, AAAI, IEEE ICASSP, CDC等9篇会议论文。担任IEEE TSP, TIT, TAC, TPAMI, TNNLS, TIFS, TBD, TVT, JMLR, ICML, NeurIPS, AAAI, CVPR, IEEE ISIT, IEEE CDC审稿人和AAAI Session Chairs。主持博新计划，国自然青年基金，博士后科学基金面上资助x2，中国科学院特别研究助理资助项目和国家资助博士后研究人员计划。获得了博士国家奖学金、IEEE ICSIDP会议优秀论文奖、北京市优秀毕业生等奖励。

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欢迎有自驱力的同学跟我一起做研究！如果你对探索未知充满热情，喜欢主动思考并解决问题，而不仅仅是完成任务，那么这里会是你成长的沃土。科研需要好奇心、毅力和自我驱动力，而我最欣赏的就是愿意主动学习、敢于挑战的同学。无论你是刚接触科研，还是已有一定经验，只要你有想法、肯钻研，我都愿意和你一起探索前沿问题，共同进步。

文章（*表示通讯作者，#表示共同一作） 

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Preprints

• [P3] Xu Zhang, Shuo Chen, Jisheng Li, Xiangying Pang, Maoguo Gong. Global Convergence Analysis of Vanilla Gradient Descent for Asymmetric Matrix Completion[J]. arXiv preprint arXiv:2508.09685, 2025.  [Paper]

• [P2] Xu Zhang, Wei Cui, and Yulong Liu, Matrix Completion with Prior Subspace Information via Maximizing Correlation, 2020. [Paper]

• [P1] Xu Zhang, Wei Cui, and Yulong Liu, Covariance Matrix Estimation from Correlated Sub-Gaussian Samples, 2019. [Paper]

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Journal papers

• [J15] Xu Zhang, Wenpeng Li, Yunfeng Shao, Yonglin Liu, Kaiwen Zhou, and Yinchuan Li*, Federated Learning via Variational Bayesian Inference: Personalization, Sparsity and Clustering,  IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2026. [Paper] （ 1 区 Top）

• [J14] Xu Zhang, Chang Gao, Qing Cai, Zhao Wang, Jinsheng Li*, and Maoguo Gong, One-bit Single-Measurement Spectral Compressed Sensing via Hankel Matrix Factorization, IEEE Transactions on Signal Processing, March 2026.  [Paper]（ 2 区 Top）

• [J13] JinSheng Li, Xu Zhang, Shuang Wu*, Wei Cui. Fast and Provable Hankel Tensor Completion for Multi-measurement Spectral Compressed Sensing[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, September 2025. [Paper] （ 2 区 Top）

• [J12] Xu Zhang and Marcos M.  Vasconcelos*,  Fast networked data selection via distributed smoothed quantile estimation, IEEE Transactions on Automatic Control, February 2025. [Paper] [Code] （ 2 区 Top）

  
  

• [J11] Xu Zhang and Marcos Vasconcelos*, Robust estimation over shared networks in the presence of denial-of-service attacks, IEEE Transactions on Automatic Control, October 2024. [Paper][Code] （ 1 区 Top）

  
  

• [J10] Jinsheng Li, Wei Cui,  Xu Zhang*, Simpler Gradient Methods for Blind Super Resolution with Lower Iteration Complexity, IEEE Transactions on Signal Processing, September 2024.  [Paper][Code] （ 2 区 Top）

  
  

• [J9] Xinyuan Ji#, Xu Zhang#, Wei Xi, Haozhi Wang, Olga Gadyatskaya, Yinchuan Li*, Meta Generative Flow Networks with Personalization for Task-Specific Adaptation, Information Sciences, April 2024. [Paper]  （ 1 区 Top）

  
  

• [J8] Shuang Luo, Yinchuan Li*, Shunyu Liu, Xu Zhang, Yunfeng Shao, Chao Wu*,  Multi-Agent Continuous Control with Generative Flow Networks, Neural Networks, March 2024. [Paper] （ 1 区 Top）

• [J7] Jinsheng Li, Wei Cui,  Xu Zhang*, Projected Gradient Descent for Spectral Compressed Sensing via Symmetric Hankel Factorization, IEEE Transactions on Signal Processing, March 2024. [Paper][Code] （ 2 区 Top）

• [J6] Xiaofeng Liu, Yinchuan Li, Qing Wang, Xu Zhang *, Yunfeng Shao, and Yanhui Geng, Sparse Personalized Federated Learning, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, March 2023. [Paper] （ 1 区 Top）

  
  

• [J5] Xu Zhang, Marcos M. Vasconcelos, Wei Cui, and Urbashi Mitra, Distributed remote estimation over the collision channel with and without local communication, IEEE Transactions on Control of Network Systems, June 2021. [Paper]

• [J4] Xu Zhang, Yulong Liu, and Wei Cui, Spectrally Sparse Signal Recovery via Hankel Matrix Completion with Prior Information, IEEE Transactions on Signal Processing, March 2021. [Paper] （ 1 区 Top）

  
  

• [J3] Wei Cui, Xu Zhang, and Yulong Liu, Covariance Matrix Estimation from Linearly-Correlated Gaussian Samples, IEEE Transactions on Signal Processing, March 2019. [Paper] （ 1 区 Top）

  
  

• [J2] Yinchuan Li, Xiaodong Wang, Zegang Ding, Xu Zhang, Ying Xiang, Xiaopeng Yang, Spectrum Recovery for Clutter Removal in Penetrating Radar Imaging, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2019. [Paper] （1 区 Top）

  
  

• [J1] Xu Zhang, Wei Cui, and Yulong Liu, Recovery of Structured Signals With Prior Information via Maximizing Correlation, IEEE Transactions on Signal Processing, May 2018. [Paper] （ 1 区 Top）

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Conference Papers

• [C9] Jiacheng Chen, Xu Zhang*, Guanghui Qiu, Yifang Zhang, Yinchuan Li, Kaiyuan Feng, Personalized Federated Learning with Bidirectional Communication Compression via One-Bit Random Sketching, Accepted in AAAI, 2026. （CCF A 类会议）[Paper][Code]

  
  

• [C8] Xu Zhang and Marcos Vasconcelos*, Top-k data selection via distributed sample quantile inference, Learning for Dynamics & Control Conference (L4DC), 2023. [Paper]

• [C7] Xu Zhang and Marcos M. Vasconcelos*, Robust remote estimation over the collision channel in the presence of an intelligent jammer, IEEE Conference on Decision and Control (CDC), Dec. 2022. [Paper]

• [C6] Xu Zhang, Yinchuan Li, Wenpeng Li, Kaiyang Guo, Yunfeng Shao, Personalized Federated Learning via Variational Bayesian Inference, International Conference on Machine Learning (ICML), July 2022. [Paper] （CCF A 类会议）

  
  

• [C5] Jialiang Xu and Xu Zhang *, Data-Time Tradeoffs for Optimal k-Thresholding Algorithms in Compressed Sensing, IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT), June 2022. [Paper]

• [C4] Xu Zhang, Marcos M. Vasconcelos, Wei Cui, and Urbashi Mitra, An optimal symmetric threshold strategy for remote estimation over the collision channel, International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), May 2020. [Paper]

• [C3] Yinchuan Li, Xu Zhang, Zegang Ding, Xiaodong Wang, Compressive Multidimensional Harmonic Retrieval with Prior Knowledge, IEEE International Conference on Signal, Information and Data Processing (ICSIDP), Dec 2019. [Paper]

• [C2] Xu Zhang, Wei Cui, and Yulong Liu, Compressed Sensing with Prior Information via Maximizing Correlation, IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT), June 2017. [Paper]

• [C1] Tong Qian, Jing Tian, Xu Zhang, and Cui Wei, Atomic norm method for DOA estimation in random sampling condition, 2016 CIE International Conference on Radar (RADAR), 2016, [Paper]

荣誉

奖励/荣誉	授予单位	授予时间
博士后创新人才支持计划(资助63万元)	中国博士后科学基金会	2021  年 05 月
国家自然科学基金青年科学基金	国家自然科学基金委	2025  年 08 月
博士后科学基金面上资助(资助8万元)	中国博士后科学基金会	2022, 2024 年
特别研究助理资助项目(资助20万元)	中国科学院	2021  年 11 月
优秀博士论文	北京理工大学研究生院	2021  年 06 月
优秀博士论文育苗基金	北京理工大学研究生院	2020  年 06 月
博士研究生国家奖学金	中华人民共和国教育部	2019  年 12 月
优秀论文奖	IEEE International Conference on Signal, Information and Data Processing	2019  年 12 月
国睿奖学金	北京理工大学	2018  年 12 月
优秀研究生（两次）	北京理工大学	2017, 2018 年
北京市优秀毕业生	北京市教育委员会	2015  年 07 月
本科生国家奖学金（两次）	中华人民共和国教育部	2013, 2014 年
TI 杯模拟电子系统设计邀请赛三等奖	全国大学生电子设计竞赛组委会	2014  年 08 月
金川杯全国大学生节能减排竞赛二等奖	全国大学生节能减排社会实践与科技竞赛委员会	2014  年 08 月
北京市大学生电子设计大赛一等奖（满分）	北京市教育委员会	2014  年 06 月
中国机器人大赛机器人旅游比赛III型一等奖	中国自动化学会机器人竞赛委员会	2012  年 08 月

主讲课程

• 《离散数学》2024年秋， 2025年秋

• 《人工智能的数学基础》2025年秋
  

[1] 2015.09 -- 2021.03
北京理工大学     信息与通信工程     博士研究生毕业     工学博士学位     导师：崔嵬教授

[2] 2018.12 -- 2019.11
美国南加州大学     电气工程     其他     访问学者     Advisor: Urbashi Mitra

[3] 2011.09 -- 2015.06
北京理工大学     信息工程     大学本科毕业     工学学士学位

[1] 2023.09 -- 至今
西安电子科技大学     人工智能学院     菁英副教授

[2] 2023.09 -- 至今
西安电子科技大学     人工智能学院     博士后     合作导师：公茂果教授

[3] 2021.04 -- 2023.08
中国科学院数学与系统科学研究院     计算数学与科学工程计算研究所     博士后     合作导师：袁亚湘院士

• 多智能体强化学习

• 稀疏表示学习

• 分布式优化算法与理论

• 联邦学习