依托江苏省高性能计算与智能处理工程研究中心、无锡市人工智能与安全重点实验室等平台与南京邮电大学团队联合开展科研与学生培养工作，近年参与国家重点研发计划、国家自然科学基金、江苏省重点研发计划等项目10余项，获中国移动通信联合会产业互联网创新大赛一等奖。现担任IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Industrial Informatics、IEEE Transactions on Automation Science and Engineering、Knowledge-Based Systems、Swarm and Evolutionary Computation等人工智能与优化领域高水平期刊审稿人。
近年参与的部分项目：
[1]国家重点研发计划项目，开放环境下的大数据安全利用关键技术研究（2021-2024）
[2]国家自然科学基金面上项目，基于人机物共融学习的流程制造生产过程智能协同优化方法研究（2022-2025）
[3]国家自然科学基金面上项目，基于6G内生智能的流程工业自适应绿色调控方法研究（2025-2028）
[4]江苏省重点研发计划产业前瞻与关键核心技术项目，高性能跨链互通与可信协同的关键技术研发（2023-2027）
[5]江苏省重点研发计划临床前沿技术项目，基于AI精准画像辅助决策的2型糖尿病全程标准化达标管理关键技术应用研究（2023-2026）
近年发表的部分论文：
[1]Genxin Chen, Jin Qi, Xingjian Zhu, et al. CSCR: A Cross-View Intelligent Scheduling Method Implemented via Cloud Computing Workflow Reduction[J]. IEEE Transactions on Cloud Computing, 2025, 13(3): 1050-1064.
[2]Genxin Chen, Jin Qi, Jialin Hua, et al. AFAS: Arbitrary-Freedom Adaptive Scheduling for Multiworkflow Cloud Computing via Deep Reinforcement Learning[J]. IEEE Transactions on Network and Service Management, 2025, 22(4): 3601-3616.
[3]Genxin Chen, Jin Qi, Yu Gao, et al. DGTRL: Deep graph transfer reinforcement learning method based on fusion of knowledge and data[J]. Information Sciences, 2024, 658: 120019.
[4]Genxin Chen, Jin Qi, Ying Sun, et al. A collaborative scheduling method for cloud computing heterogeneous workflows based on deep reinforcement learning[J]. Future Generation Computer Systems, 2023, 141: 284-297.
[5]陈根鑫,亓晋,刘娅利,等.基于深度强化学习的图约简方法[J].物联网学报, 2026, 10(1): 150-160.
近年申请的部分专利：
[1]一种基于预测的模糊供需匹配方法；ZL202010984856.2
[2]基于分时间窗深度强化学习的服务质量评估系统及方法；ZL202010298848.2
[3]一种大规模跨链动态接入管理系统及方法；ZL202211547318.2
[4]一种专家知识与数据融合的智能辅助决策模型训练方法；CN202511974940.5
[5]一种基于大模型的分布式资源调度系统和方法；CN202610407456.2
