在港中大（深圳）学计算机科学与技术， 你会遇到这样的老师

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本篇推文带您快速了解香港中文大学（深圳）数据科学学院计算机科学与技术专业概况及师资力量。

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数据科学学院简介

香港中文大学（深圳）数据科学学院成立于2020年7月1日。数据科学学院专注于数据科学方向的人才培养与科学研究。学院在运筹学、统计学、计算机科学等基础领域以及机器学习、运营管理、决策科学等应用领域有着系统的教学体系，为学生提供完整且前沿的理论与实践相结合的教育。学院强调产学研结合，秉承香港中文大学（深圳）“致力于培养具有国际视野、中华传统和社会担当的创新型高层次人才”的育人目标，为学生提供多元发展的优质环境，充分发展学生潜能，矢志成为世界领先的数据科学创新与科研基地，培育具有全球视野的顶尖创新型人才。

数据科学学院拥有雄厚的师资力量。学院教授队伍均拥有世界一流院校的博士学位。许多教授曾在国际顶尖大学担任终身教授，并为国际上数据科学众多领域引领方向的学者，在学术界和工业界相关领域具有显著影响力。学院师资团队由来自计算机科学、运筹学以及统计学等多学科的优秀学者组成。这种多学科的体系将促进基础研究和应用研究的平衡发展。目前，学院的应用研究领域包括：生物信息学、通讯系统、金融、人工智能医学诊断、精准医疗、云计算、机器人技术、物流和供应链管理等。其中许多应用研究已通过一系列深度合作实践于众多实验室与研究院，如腾讯联合实验室、京东联合实验室、华为联合实验室、深圳市大数据研究院和深圳市人工智能与机器人研究院。

数据科学学院已建立了从本科到博士完整的培养体系，包括数据科学与大数据技术、计算机科学与技术、统计学、金融工程四个本科项目；数据科学、金融工程两个硕士项目以及数据科学博士项目。其中，金融工程专业由经管学院、理工学院与数据科学学院联合开设，设有量化金融、金融科技两个专业方向。数据科学中最前沿的核心课程如机器学习、人工智能等将贯穿各个项目，给本科生、研究生提供系统、前沿的数据科学方面的教育，拓宽学生的视野，打开未来数据科学研究与应用的大门。

成立数据科学学院标志着香港中文大学（深圳）在数据科学方向继续加大投入，也体现了香港中文大学（深圳）坚定站在时代发展的前列，为社会培养时代发展所需人才的决心。

计算机科学与技术专业概况

香港中文大学（深圳）数据科学学院正努力把计算机科学与技术建成国际一流的学科。为实现这一目标，我们在全球招聘该领域一流的专家与学者，精编学科课程，并配置先进的教学科研设施。本专业将培养学生在数学等基础学科上建立扎实的基础，并广泛了解、应用交叉学科的知识，同时掌握计算机专业的知识和技能，获得较强的计算机系统的分析、设计、编程和应用能力。其中，机器学习、人工智能和数据科学将是重点应用方向。毕业生将能在社会各个领域内胜任计算机方面的前沿工作，以及在学术领域进一步的深造学习中出类拔萃。

本期推文为您介绍计算机科学与技术专业部分授课老师：查宏远教授、张树中教授、丁宏强教授、黄铠教授、张大鹏教授、钟叶青教授、陈天石教授、方一向教授、宋彦教授、万翔教授（客座）、吴保元教授、李文烨教授、杨林骥教授（短期特邀）、李肖教授、李兆媛教授、濮实教授、王趵翔教授、樊继聪教授和张瑞茂教授。

查宏远

执行院长

校长讲座教授

原佐治亚理工学院教授，原宾州州立大学教授，NIPS杰出论文奖，Leslie Fox数值分析奖，SIGIR最佳学生论文奖指导教授

教育背景

博士（斯坦福大学）

学士（复旦大学）

研究领域

机器学习及应用

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个人简介

查宏远教授现为香港中文大学（深圳）校长讲座教授，数据科学学院执行院长。

查宏远教授1984年毕业于复旦大学数学系， 并于1993年获得斯坦福大学科学计算专业博士学位。查教授于2006年至2020年任职于佐治亚理工学院计算机学院，1992年至2006年任职于宾州州立大学计算机科学与工程系，他也曾于1999年至2001年任职于Inktomi公司。他目前的研究方向是机器学习及应用。

查教授在计算机等相关领域的主流科技期刊和顶级学术会议上发表300多篇论文，据谷歌学术统计，截止2021年4月，谷歌H-index 79，总引用率超25,100次。曾荣获多项重要学术奖项，如 Institute of Mathematics and Applications（IMA）授予的“莱斯利福克斯奖（Leslie Fox Prize）”二等奖（1991年），第34界ACM SIGIR国际信息检索会议（SIGIR 2011）最佳学生论文奖（指导教授）（2011年），第26届NeurIPS“最佳论文奖”（2013年）。

张树中

副院长（教职员工事务）

校长讲座教授

《运筹学》副主编，《SPS信号处理杂志》最佳论文奖，工业与应用数学学会杰出论文奖，前美国明尼苏达大学工业与系统工程系创系主任

教育背景

博士 （伊拉斯姆斯大学）

学士 （复旦大学）

研究领域

优化，运筹学，数据分析，生物信息学，金融工程，信号和图像处理

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个人简介

张树中教授现为香港中文大学（深圳）校长讲座教授。张教授本科毕业于复旦大学数学系，后在复旦大学数学所获得运筹控制专业研究生学位。张教授在荷兰伊拉姆斯大学获计量经济与运筹学博士，毕业当年获荷兰格罗宁根大学教职。他于1993年受聘返回伊拉姆斯大学计量经济研究所任教，于1999年获伊拉姆斯大学最佳研究奖（全校每年仅一人获此奖），并于同年被评为全荷兰前40名经济学家中的第6名。张树中教授于1999年回香港中文大学系统工程与工程管理学系任教，2001年获香港中文大学校长模范教学奖，2003年获中文大学青年研究奖。张树中教授于2011年赴美国明尼苏达大学任教，时值该校工业与系统工程系创系，张树中教授任该系创系系主任。

张树中教授在运筹学与最优化的理论和方法方面有着长期深入的研究，亦对运筹优化的应用有着浓厚兴趣和广泛经验。其研究涵括基因表达分析与疾病诊断、信号处理和频谱管理、金融投资模型和随机优化、风险收益管理和稳健优化、经济和对策论中的均衡和效率计算问题、算法软件设计等领域。张树中教授迄今为止已发表了140余篇学术论文和专著，并多次受邀在国际重要学术会议做大会报告。在非凸二次规划和非凸多项式优化方面，张教授发展了精确求解非凸二次规划问题的秩一矩阵分解方法，提出了求解非凸多项式优化问题的一系列新算法，引领了该领域的发展。张教授发展了多项式和张量优化模型的近似计算方法，也发展了目前唯一能求解任意次多项式优化模型有近似比保证的近似算法。这些非凸优化模型可以应用到众多的组合问题和图论问题、信号处理中的无线传感器定位及航空公司的收益管理等问题。因对非凸多项式优化问题的理论与算法的杰出研究，张教授受邀在2009年芝加哥召开的三年一届的国际数学规划大会上作50分钟大会特邀报告。张树中教授的前博士生Jos Sturm根据他们共同发明的一系列求解半正定规划问题的原始对偶内点算法开发出了SeDuMi，是国际著名的优化软件之一。该软件自问世以来被引用5000多次。张树中教授和他合作者应用半定规划的对偶性理论，在理论上和实践上彻底解决了求解随机线性二次最优控制模型的计算问题，其结果在2003年获得了工程与应用数学协会（SIAM）最佳论文奖。张树中教授和罗智泉教授合作将泛函分析中的有关理论应用到信号处理领域，对目前信号处理中引人关注的动态频谱管理问题提出了解决方案。其研究结果在2009年获得了国际电气和电子工程师学会（IEEE）信号处理学会最佳论文奖。张树中教授于2016年获国际信号处理协会信号处理杂志最佳论文奖。近年来，张树中教授和他的学生们在采用低阶方法计算大规模优化模型上取得若干突破性进展，尤其在求解大数据分析中产生的非凸优化模型（包括张量计算模型）的结果，引起同行兴趣，曾受邀于2016年在日本东京举行的国际连续优化会议（三年一届）上作1小时大会报告。张树中教授曾任中国矿业大学管理学院的名誉院长（2003年至2006年），也长期被复旦大学、中国科学院、清华大学、上海大学、上海财经大学等高校聘为客座教授。张树中教授是国际上许多重要期刊的编委，包括INFORMS学会旗下的Operations Research和Management Science。

丁宏强

校长讲座教授

原德克萨斯大学阿灵顿分校终身教授，原劳伦斯伯克利国家实验室计算机科学家，全世界计算机领域Top 300高被引学者，IJDMB副主编，NASA团体成就奖，ICDM/ICMLA/ECML/ISUG最佳论文奖，曾发表美国科学杂志Science封面文章

教育背景

博士（哥伦比亚大学）

硕士（哥伦比亚大学）

学士（安徽大学）

研究领域

机器学习，数据挖掘，生物信息学，信息检索，网络链接分析，高性能计算

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个人简介

丁宏强教授现为香港中文大学（深圳）校长讲座教授。此前，丁教授曾在加州理工学院、加州大学劳伦斯伯克利国家实验室和德克萨斯大学阿灵顿分校任职。丁教授曾入选中美联合培养物理类研究生计划（CUSPEA）项目并赴哥伦比亚大学深造，获得理论物理和计算机科学双博士学位。

丁教授的研究兴趣包括机器学习/数据挖掘、生物信息学、信息检索、网络链接分析和高性能计算。他与多位合作伙伴致力于研究多类蛋白质折叠预测，这是目前蛋白质三维结构预测的标准基准。丁教授团队发现主成分分析（PCA）为K-means聚类算法提供了解决方案。他们还证明了非负矩阵分解等价于K-means均值（谱聚类）。丁教授和同事将主成分分析法推广到二维奇异值分解，用于一组二维矩阵的降维。他们为集成分布式内存架构上的多组件可执行程序研发出MPH技术（软件），并被许多用于预测长期气候的先进大型模型所采用。丁教授还开发了可证明最优的原位多维数组索引重组的空位跟踪算法。

丁教授曾任职于多所院校机构，包括加州理工学院超立方体研究中心，为材料科学和计算生物学开发并行算法；美国国家航空航天局喷气推进实验室，研究气候数据同化、稀疏矩阵线性解算和并行图形划分的算法；劳伦斯伯克利国家实验室，研发高性能计算、用于气候模型的算法、应用基准测试，同时教授HPF和MPI等课程，并不断探索新领域，探索矩阵在聚类算法、指令、等级、嵌入方面的妙用，以及二分图对系统表达蛋白质相互作用网络、序列、结构域、复合体、功能模块和路径的作用。

此外，丁教授在气候数据同化并行算法和使用支持向量机进行超新星探测领域获得了四项最佳论文奖，在美国宇航局喷气推进实验室获一项团体成就奖，在劳伦斯伯克利国家实验室获两项杰出成就奖。他曾担任美国国家科学基金会的评审小组成员，以及爱尔兰、以色列国家科学基金会和香港研究资助局的研究计划评审。他还在Bioinformatics期刊、数据挖掘、机器学习和生物信息学领域的主要会议的项目委员会任职。他多次联合组织了以使用矩阵和张量进行数据挖掘为主题的年度研讨会。他的研究成果发表在《科学》（PDF）、《自然》（PDF）、美国工业与应用数学学会（SIAM）及美国国家研究委员会报告中。

黄铠

校长讲座教授

国际电气与电子工程师学会终身会士，中国科学院云计算中心的首席专家，深圳市人工智能与机器人研究院中心主任，建国70年70人科技创新成就奖

教育背景

博士 （加利福尼亚大学伯克利分校）

硕士 （夏威夷大学）

学士 （台湾大学）

研究领域

计算机体系结构，并行处理，网络安全，云计算和物联网

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个人简介

黄铠教授现为香港中文大学（深圳）校长讲座教授。他毕业于加利福尼亚大学伯克利分校，获电子工程和计算机科学博士学位。黄教授先后任教于普度大学和南加州大学45年，获终身教授职位。他还曾任清华大学，香港大学等校杰出讲座教授多年。目前，他也兼任深圳市人工智能与机器人研究院的智能云计算与物联网研究中心主任，他领导的团队研究项目主要是开发智能医疗云平台与数字城市的多体智能应用。

黄教授是世界并行处理计算机结构的先驱学者之一。多年来，黄教授在计算机与互联网方面出版了十本英文专著，其中六本曾被翻译为四国文字，在全球被广泛采用。他发表了280篇论文。目前Google学者引用率超过20500次，h-index 为62。他1983年出版国际上第一本经典著作《计算机系统结构与并行计算》并多次回国讲学，推动了高性能计算的研发热潮，促进了国内银河、曙光、天河超算系统的建立。

黄教授获得诸多奖项，其中包括2012 IEEE 世界云计算大会终身成就奖，2019年获得建国70周年70人科技创新成就奖，2020年获得吴文俊人工智能自然科学奖。他为中国计算机领域培养了几千名专业人才，包括6位院士、10位IEEE/CCF 会士、30多位计算机高科技领军骨干。中国计算机学会（CCF）向黄教授颁授首届2005海外杰出学者贡献奖以表彰他对中国工程科技事业的巨大贡献。海外杰出学者贡献奖是CCF为海外学者颁发的最高奖项。

张大鹏

校长讲座教授

加拿大皇家科学院院士，国际电气与电子工程师学会终身会士，加拿大工程院院士，国际模式识别协会会士，国际图像和图形学报和Springer国际生物识别丛书创始人和主编，荣获中韩授予的发明金奖及特殊金奖、日内瓦发明展银奖以及“裘槎（Chroucher Foundation）优秀科研者”奖， 连续7年（2014年至2020年）被Clarivate Analytics评选为全球高被引科学家

教育背景

博士（哈尔滨工业大学）

博士（滑铁卢大学）

硕士（哈尔滨工业大学）

学士（北京大学）

研究领域

模式识别，图像处理，生物特征识别

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个人简介

张大鹏教授现为香港中文大学（深圳）校长讲座教授，同时还长期担任清华大学双聘教授，以及哈工大、北大、上海交大、国防科大及加拿大滑铁卢大学的兼职教授。张大鹏教授毕业于北京大学计算机科学专业。他于1982年和1985年分别获得哈尔滨工业大学（HIT）计算机理学硕士及博士学位。1986年至1988年，作为中国首批博士后从师于清华大学著名导师常桐院士。1994年，又获得加拿大滑铁卢大学（University of Waterloo）电气和计算机工程博士学位。自2005年以来, 他一直担任香港理工大学计算学系的讲座教授(智能计算)，并创建主持了香港特区政府资助的生物识别研究中心（UGC/CRC）。

他是国际图像和图形学报（IJIG）以及Springer国际生物识别丛书（KISB）的创始人和主编。30多年来一直从事模式识别，图像处理以及生物特征识别研究，是掌纹识别，中医四诊量化及人脸美学等研究领域的开创者和领军人。其研究成果曾多次获奖， 如中韩授予的发明金奖及特殊金奖、日内瓦发明展银奖，以及授予的我国香港特别行政区最高科学技术奖项“裘槎（Chroucher Foundation）优秀科研者”奖等。已出版了20多部相关专著，400余篇国际期刊论文和40多项美国/日本/香港/中国专利。自2014至2018年，已连续五年被Clarivate Analytics（前身为汤森路透）列为高被引科学家。2020年5月，又在国际计算机科学和电子学的Top 1000名科学家排序中，以H-Index 103进入前85以内。

2020年，加拿大皇家科学院（RSC, The Royal Society of Canada）宣布张大鹏教授为加拿大皇家科学院院士。张教授是IEEE计算机学会杰出演讲人, 以及美国电气和电子工程师学会（IEEE）和国际模式识别协会（IAPR)会士。

钟叶青

教授

原逢甲大学教授，原台湾清华大学教授，曾任深圳清华大学研究院云计算与容灾技术实验室副主任，台湾格网计算学会创建者，IEEE ICPADS 2011最佳论文奖，ACM VEE 2016杰出论文奖，IEEE SC2 2017最佳论文奖，IEEE ICASI 2017最佳论文奖

教育背景

博士（雪城大学）

硕士（雪城大学）

学士（中原大学）

研究领域

云雾计算，大数据，嵌入式系统，并行与分布式系统

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个人简介

钟叶青教授现为香港中文大学（深圳）数据科学学院教授。他于1983年获得中原大学计算机学士学位，1988及1992年获得美国雪城大学（Syracuse University）计算机硕士及博士学位。毕业后回到台湾，在逢甲大学资讯工程学系任教，担任副教授，教授，系主任，及所长等职务。2002年08月至2016年01月，在台湾清华大学资讯工程学系担任教授，其间曾担任图书馆副馆长，建立台湾第一个以UHF RFID为主的图书馆自动化系统。钟叶青教授于2007年创立了台湾格网计算学会（该学会于2010年改名为台湾云端计算学会）并担任第一及第二届的理事长。曾带领台湾清华大学的学生团队，赢得2010及2011年在美国举办的学生超算竞赛（Student Cluster Competition）冠军。也担任过许多国际会议的大会主席（General Chair），议程主席（Program Chair），及大会讲者（keynote Speaker）。也多次获得台湾清华大学的杰出产学研究奖。2015年至2018年，他在深圳清华大学研究院云计算与容灾技术实验室，担任副主任。

钟叶青教授的研究专长为并行与分布式系统，云计算与大数据平台，及嵌入式系统。他在这些领域发表了近200篇的期刊及会议论文，并开发了许多相关的系统，例如：

· 2002年研发出全世界第一个GPS汽车导航系统。

· 2007年研发出台湾第一个高阶模拟架构（High Level Architecture, HLA）系统。

· 2010年研发出全世界第一个优化安卓系统的Method-based AOTC编译器，研究成果发表于ACM CASES 2011。

· 2010年研发出全世界第一个并行化的QEMU（PQEMU），研究成果获得IEEE ICPADS 2011最佳论文奖。

· 2013年研发出台湾第一个大学云系统，是一个以台湾各大学为主体的社群云平台系统，非常适合云计算与大数据的教学及研究使用。

· 2015年研发出HSAemu 2.0，是全世界第一个能够支持OpenCL 2.0程序执行的异质系统架构（HSA）全系统仿真器，提供了一完整异质系统架构的系统软件堆栈，能协助HSA系统软件及应用程序的开发与验证，研究成果发表于ACM RACS 2016。

· 2015年研发出全世界第一个HSA虚拟机（HSA-KVM），研究成果获得ACM VEE 2016杰出论文奖。

陈天石

副教授

Automatica编委，System & Control Letters编委，IEEE控制系统协会会议编委，第19届IFAC系统识别座谈会全体会议发言人

教育背景

博士（香港中文大学）

硕士（哈尔滨工业大学）

学士（哈尔滨工业大学）

研究领域

系统辨识，机器学习，状态推理，数据科学，传感器融合，可扩展算法，非线性控制

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个人简介

陈天石教授现为香港中文大学（深圳）数据科学学院副教授。他在2001年以全系第一名的成绩从哈尔滨工业大学控制科学与工程系毕业获学士学位，2005年从哈尔滨工业大学获得控制科学与控制工程硕士学位，2008年12月从香港中文大学获得自动化与计算机辅助工程博士学位。2009年4月至2015年12月，他在瑞典Linkoping 大学电气工程系工作，先任博士后（2009年4月至2011年3月），后任助理教授（2011年4月至2015年12月）。

他主要从事系统辨识（数据驱动的建模和分析）、统计信号处理、机器学习、数据科学、非线性控制及其应用的研究工作。他在香港、瑞典、欧洲和中国参与了若干科研项目。目前，他主持一项由国家自然科学基金资助的面上项目（2018至2021），一项由深圳市科创委资助的学科布局项目（2017至2019），和一项由瑞典研究委员会资助的青年科学家基金(2015至2018，当年申请成功率为9.8%)。作为项目负责人,他目前获得的竞争性项目总经费为726万人民币和360万瑞典克朗。他在2011至2015年期间，作为主要合作者还参与了欧盟研究委员会资助的高级研究项目LEARN (Limitations, Estimation, Adaptivity, Reinforcement, Networks in System Identification, 250万欧元)。

他是Automatica（2017至今）和System & Control Letters（2017至今）的编委，他还是 IEEE控制系统协会会议编委会（CEB）的编委（2016至今）。

方一向

副教授

2021 ACM SIGMOD Research Highlight Award，SIGMOD 2020最佳论文之一

教育背景

博士（香港大学）

硕士（哈尔滨工业大学）

学士（哈尔滨工程大学）

研究领域

大数据查询、挖掘与分析

个人简介

方一向教授现为香港中文大学（深圳）数据科学学院副教授。他于2010年获哈尔滨工程大学工学学士学位，2013年获哈尔滨工业大学工学硕士学位，2017年获香港大学计算机科学系哲学博士学位，之后在香港大学和澳大利亚新南威尔士大学继续从事学术研究工作。他曾于 2016年，作为访问学者在新加坡南洋理工大学学习。

方博士的主要研究兴趣包括大数据的查询、挖掘与分析等。他已在国际数据库和数据挖掘领域的顶级会议/期刊（如VLDB、SIGMOD、ICDE、IJCAI、VLDBJ、TKDE等）上累计发表论文50余篇，包括中国计算机学会认定的A类论文（即CCF-A）30多篇，第一/通讯作者CCF-A论文20多篇。其中一篇代表性研究成果的论文被评为SIGMOD 2020会议的最佳论文之一（~4/200）。方博士目前担任国际知名期刊《Information Processing & Management》（CCF-B类期刊）的编委。他曾是多个数据库和数据挖掘领域顶级会议（例如ICDE、AAAI、IJCAI等）的程序委员会成员以及顶级期刊（例如TKDE、VLDBJ、TOC等）的审稿人。

宋彦

副教授

微软小冰创始人之一，腾讯人工智能实验室首席研究员，创新工场大湾区研究院执行院长

教育背景

博士（香港城市大学）

硕士（沈阳航空航天大学）

学士（湘潭大学）

研究领域

自然语言处理，信息检索与提取，文本表征学习

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个人简介

宋彦现为香港中文大学（深圳）数据科学学院副教授。宋教授于2004年获得湘潭大学物理学学士学位，于2008年获得沈阳航空航天大学计算机科学硕士学位，后于2013年获得香港城市大学计算语言学博士学位；并于2019年至今担任华盛顿大学助理教授。

宋教授的研究方向包括自然语言处理、信息检索和抽取、文本表征学习等。其著作多次被国际权威组织或会议收录，如国际计算语言学协会（ACL），美国人工智能协会（AAAI），自然语言处理的经验方法会议（EMNLP），国际人工智能联合会议（IJCAI）等等。

除学术论文著作颇丰外，宋教授还拥有丰富的实践经历。他于2010年在微软亚洲研究院担任访问研究员，参与构建了第一个大规模中文组合范畴语法树库和语法分析器；于2011至2012年担任华盛顿大学访问学者；后于2013至2017年加入微软人工智能研究中心，成为“微软小冰”项目的创始人之一；在2017到2019年间，他加入腾讯人工智能实验室，作为自然语言理解（NLU）团队首席研究员，领导构建了腾讯AI Lab大规模中文词向量数据集（包括800万中文词），该数据集成为2018年十大人工智能开源数据集。目前，宋教授正作为研究科学家，于深圳市大数据研究院进行医疗文本表征学习研究。

万翔

副教授（客座）

深圳市大数据研究院研究科学家

教育背景

博士（艾伯塔大学）

硕士（艾伯塔大学）

学士（中国人民大学）

研究领域

整合分析，数据挖掘，大规模基因组数据分析，高性能计算，循证医学

个人简介

万翔教授现为香港中文大学（深圳）数据科学学院客座副教授，同时也是深圳大数据研究院的研究科学家。他在中国人民大学获学士学位，后赴艾伯塔大学深造获计算机系硕士学位及博士学位。他于2012年任香港浸会大学任研究助理教授，并于2018年作为研究科学家加入深圳大数据研究院。

万教授主要从事多类型数据整合分析和数据挖掘，他在许多顶级期刊上发表了40多篇论文，包括《自然遗传学》，《美国人类遗传学杂志》，《BMC遗传学》，《生物信息学》，《BMC生物信息学》，《神经信息学》和《IEEE / ACM关于计算生物学和生物信息学的交易》等。万教授目前任职医疗大数据实验室主任，实验室成员总计有50余人。实验室的研究目标是借助人工智能和机器学习技术，整合电子医疗病历，医学图像、生物医学及生物信息数据，开发新颖的智能模型来辅助复杂疾病的诊断和治疗。

吴保元

副教授

原腾讯AI Lab专家研究员, 深圳市大数据研究院大数据安全计算实验室主任，Neurocomputing期刊编委

教育背景

博士（中国科学院）

学士（北京科技大学）

研究领域

机器学习，计算机视觉和优化

个人简介

吴保元教授现为香港中文大学（深圳）数据科学学院副教授。吴教授于2009年毕业于北京科技大学自动化学院，2011至2013年以访问学生身份赴美国伦斯勒理工学院研究机器学习和计算机视觉，2014年6月在中国科学院自动化研究所模式识别国家实验室获得模式识别和智能系统博士学位。其后，吴教授在2014至2016年在沙特阿拉伯的阿卜杜拉国王科技大学担任博士后研究员，在2016至2018年在腾讯AI lab担任高级研究员一职，并于2019年1月荣升为专家研究员。

吴教授的研究领域集中于机器学习、计算机视觉和优化，包括对抗样本、模型压缩、视觉推理、图像标注、弱监督或无监督学习、结构化预测、概率图形模型、视频处理和整数规划。

李文烨

研究副教授

曾在香港中文大学和加拿大阿尔伯塔大学任职博士后，2021年国际人工智能联合会议领域主席，IEEE-ICAL会议最佳论文奖

教育背景

博士（香港中文大学）

硕士（中国科学院）

学士（山东大学）

研究领域

机器学习，人工智能，凸优化，概率推理

个人简介

李文烨教授现为香港中文大学（深圳）数据科学学院研究副教授，同时也是深圳市大数据研究院的研究人员，从事计算机和信息科学领域的教学科研工作。1995至1999年就读于山东大学计算机科学系，获得理学学士学位；1999至2003年就读于中国科学院软件研究所，获得工学硕士学位；2003至2007年就读于香港中文大学计算机科学与工程学系，获得哲学博士学位。2007至2009年，他在香港中文大学和加拿大阿尔伯塔大学从事博士后研究，2009至2016年在澳门理工学院任教。

李教授在机器学习和人工智能领域发表了30余篇第一作者论文，获得了IEEE-ICAL会议一项最佳论文奖和一项最佳论文提名。在澳门工作期间，他主持并完成了4项政府委托的基础研究项目，总资助金额逾百万港币。他常年担任NIPS、IJCAI、AAAI等多个学术会议的组织者和审稿人。

杨林骥

专业应用副教授（短期特邀）

Facebook iOS优化首席工程师

教育背景

博士（乔治亚理工学院）

学士（上海交通大学）

研究领域

随机算法，应用概率，统计物理学中的相变，社交网络，大规模计算，金融市场的定量分析

个人简介

杨林骥教授现为香港中文大学（深圳）数据科学学院专业应用副教授。杨教授于2006年完成了上海交通大学计算机科学系美国计算机协会项目，获得学士学位。于2013年5月毕业于乔治亚理工学院，获得了算法、组合学和优化项目的博士学位。杨教授曾担任Facebook iOS主应用的移动基础设施、性能和优化的首席工程师。随后在Facebook公司工作2年，负责Instagram的搜索、探索和订阅，管理工程师团队，同时从事一些开发工作。杨林骥教授是Instagram纽约办公室的联合创始人。在加入香港中文大学（深圳）之前主要从事动态交易策略研究，搭建交易研究平台的系统以及执行和仿真。

李肖

助理教授

教育背景

博士（香港中文大学）

学士（浙江工业大学）

研究领域

数据科学，计算成像，机器学习，数学优化

个人简介

李肖教授现为香港中文大学（深圳）数据科学学院助理教授。李教授于2016年获得浙江工业大学通信工程学士学位，于2020年获得香港中文大学电子工程博士学位。李教授曾于 2018年10月至2019年4月，作为访问学者在南加利福尼亚大学学习。

李教授的研究方向包括数据科学、计算成像、机器学习、数学优化等领域。他曾多次参与国际性学术会议，多篇论文被国际会议收录；在2019年神经信息处理系统大会（NeurIPS）中其著作被收录为 Spotlight 论文（排名前3%），在2020年国际学习表征会议（ICLR）中其著作被收录为 Oral 论文（排名前1.85%）。除此之外，李教授曾多次在国际性学术刊物上发表研究成果，如《SIAM优化期刊》（SIAM Journal on Optimization），《SIAM成像科学期刊》（SIAM Journal on Imaging Science），《IEEE图像处理汇刊》（IEEE Transactions on Image Processing）等等。

李兆媛

助理教授

教育背景

博士（香港大学）

硕士（中国人民大学）

学士（西安交通大学）

研究领域

高维统计，随机矩阵，统计方法应用，机器学习，金融科技

个人简介

李兆媛教授现为香港中文大学（深圳）数据科学学院助理教授。李兆媛教授2010年毕业于西安交通大学，后保送中国人民大学攻读硕士学位，2016年获得香港大学统计学博士学位，2016年至2018年在香港大学经济及工商管理学院从事博士后工作并任职兼职讲师。她的研究兴趣包括随机矩阵，高维统计，机器学习和金融科技。她以通讯作者身份在统计学顶级期刊JRSSB发表学术文章，以平行第一作者身份在生物化学顶级期刊NAR发表学术文章。

濮实

助理教授

曾任波士顿大学、佛罗里达大学以及亚利桑那州立大学博士后

教育背景

博士（弗吉尼亚大学）

学士（北京大学）

研究领域

分布式优化，机器学习，网络科学

个人简介

濮实教授现为香港中文大学（深圳）数据科学学院助理教授。在此之前, 他是波士顿大学系统工程系的博士后研究员。他于2012年获得北京大学工程力学学士学位, 并于2016年获得弗吉尼亚大学系统工程博士学位。在2016年至2017年, 他在佛罗里达大学担任博士后研究员, 并于2017年至2018年在亚利桑那州立大学任博士后研究员。他的主要研究领域为网络化系统中的分布式优化、控制和机器学习。他在Mathematical Programming、IEEE Transactions on Automatic Control、Operations Research等运筹优化和控制领域的顶级期刊发表多篇论文。

王趵翔

助理教授

教育背景

博士（香港中文大学）

学士（上海交通大学）

研究领域

强化学习，在线学习和学习理论

个人简介

王趵翔教授现为香港中文大学（深圳）数据科学学院助理教授。王教授于2014年在上海交通大学获信息安全专业工程学士学位；其后赴香港中文大学计算机科学与工程系深造，并于2020年获博士学位。

王趵翔教授的研究方向包括强化学习，在线学习和学习理论等，他的研究成果曾发表在国际学习表征会议、国际人工智能联合会议等知名国际会议上。就读博士期间，他曾在阿尔伯塔大学、纽约Cubist Systematic Strategies公司、普林斯顿西门子研究所、香港应用科技研究院等机构参与研究项目。

樊继聪

研究助理教授

曾任康奈尔大学博士后

教育背景

博士（香港城市大学）

硕士（北京化工大学）

学士（北京化工大学）

研究领域

机器学习，计算机视觉，最优化，神经科学信号处理和数据分析

个人简介

樊继聪教授现为香港中文大学（深圳）数据科学学院研究助理教授。加入数据科学学院前，樊教授于2018年在香港城市大学电子工程系获得机器学习博士学位， 并分别于2013年和2010年在北京化工大学获得控制科学和工程硕士学位和自动化学士学位。他也曾在康奈尔大学、威斯康辛大学麦迪逊分校、香港大学等知名科研机构担任研究职位。

樊教授的研究方向包括机器学习，计算机视觉，最优化，神经科学信号处理和数据分析等。曾参与开展高阶矩阵恢复、数据驱动的模型挖掘、统计过程控制和错误诊断等多个研究项目。他的研究成果曾在多个知名学术期刊与著名国际会议上发表，如国际人工智能协会大会、国际电气和电子工程师协会大数据期刊、信息科学。

樊教授的研究方向包括机器学习，计算机视觉，最优化，神经科学信号处理和数据分析等，曾参与开展高秩矩阵恢复、数据驱动的模型挖掘、统计过程控制和故障诊断等多个研究项目。他的研究成果曾在多个知名学术期刊与著名国际会议上发表，如IEEE TNNLS, NeurIPS, CVPR, 和 AAAI等.

张瑞茂

研究助理教授

曾任香港中文大学多媒体实验室博士后，深圳市大数据研究院研究科学家，曾任商汤研究院深度学习核心技术组高级研究员，Google Youtube大规模视频挑战赛金牌，ESI高被引论文

教育背景

博士（中山大学）

学士（中山大学）

研究领域

计算机视觉、深度学习

个人简介

张瑞茂教授现为香港中文大学（深圳）数据科学学院研究助理教授。张教授分别于2011年和2016年在中山大学数据科学与计算机学院获得学士与博士学位。2013年到2014年间以访问生的身份赴香港理工大学电子计算学系从事计算机视觉相关领域的研究。在2017年到2019年间，张教授在香港中文大学多媒体实验室担任博士后研究院。他于2019年加入商汤科技研究院，任高级研究员。目前，张教授也作为研究科学家，于深圳市大数据研究院进行医疗影像数据的分析研究。

张教授的研究领域主要集中在计算机视觉、深度学习以及相关的多媒体应用上、场景理解分析与推理、弱监督与自监督学习、神经网络归一化技术、深度特征表达等。其著作多次被计算机视觉与模式识别领域顶级期刊和会议收录。

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