沈凡凡 南京审计大学
副教授\党支部书记
从事产业研究领域：
大数据、人工智能、云计算。
专业特长所获荣誉：
1.主持国家自然科学基金、面向MLC STT-RAM缓存的功耗优化关键技术研究；
2.主持江苏省自然科学基金、基于非易失性存储器的低功耗缓存关键技术研究；
3.主持江苏省教育科学“十三五”规划重点课题、大数据视角下高校科研经费绩效审计与优化资源配置研究；
4.南京审计大学“润泽学者"。
主要论著业内成果：
1.撰写学术专著、面向片上缓存子系统的功耗优化方法，科学出版社，2018；
2. Fanfan Shen. Periodic Learning based Region Selection for Energy Efficient MLO STT-RAM Cache[J].The Journal of Supercomputing 2019，75(10)，6220-6238；
3.Fanfan Shen. Reuse Locality aware Cache Partitioning for Last-Level Cache. Computers and Electrical Engineering[J]，2019，74:319-330；
4.沈凡凡等，一种SRAM辅助新型非易失性缓存的磨损均衡方法[J]，计算机学报，2017，40(3)：743-756。
学术、社团职务：
中国计算机学会高级会员。担任中国计算机学会信息存储技术专业委员会执行委员、嵌入式系统专业委员会执行委员、体系结构专业委员会委员、江苏省计算机学会计算机系统结构专业委员会委员、江苏省计算机学会计算机应用专业委员会委员。担任国家自然科学基金项目评审专家、江苏省科技咨询专家、山东省科技咨询专家等。
