Annonce de la liste du programme Google Research Scholars 2023 : la classe Tsinghua Yao, l'Université de Pékin et de nombreux autres anciens élèves figurent sur la liste

Les gagnants du programme Google Research Scholar 2023 ont été annoncés. Les gagnants recevront jusqu'à 60 000 $ pour soutenir les efforts de recherche.

Le programme couvre un total de 16 domaines, dont les algorithmes et l'optimisation ; la recherche scientifique géographique ; la recherche sur les réseaux ; l'extraction de données structurées, la gestion de bases de données ; Science ; interaction homme-machine ; apprentissage automatique et exploration de données ; traitement du langage naturel ; sécurité informatique ;

Lien : https://research.google/outreach/research-scholar-program/recipients/

Heart of the Machine a compilé la liste des universitaires chinois primés comme suit (sans ordre particulier) Successivement) :

Li-Yang Tan : Université de Stanford

Recherche primée : Fondements théoriques de l'apprentissage automatique explicable

Li-Yang Tan est professeur adjoint de l'informatique à l'Université de Stanford, sa principale direction de recherche est la théorie de l'informatique, axée sur l'étude de la théorie de la complexité. Li-Yang Tan a obtenu son doctorat à l'Université de Columbia, où il a étudié auprès du professeur Rocco Servedio. Yuting Wei : Université de Pennsylvanie Université Professeur adjoint de Pennsylvanie, Département de statistiques et de science des données, School of Business. Avant de rejoindre l'Université de Pennsylvanie, Yuting Wei était professeur adjoint au Département de statistiques et de science des données de l'Université Carnegie Mellon et a passé un an en tant que chercheur au Département de statistique de l'Université de Stanford. Auparavant, Yuting Wei a obtenu son doctorat en statistiques au Département de statistiques de Berkeley, où il a étudié auprès des professeurs Martin Wainwright et Aditya Guntuboyina, ainsi que sa licence et son baccalauréat à l'Université de Pékin.

Ses intérêts de recherche portent sur les statistiques, l'optimisation et l'apprentissage automatique. De plus, elle s'intéresse à l'interaction entre la précision statistique et les propriétés informatiques.

Wenting Zheng : Carnegie Mellon University

Recherche primée : Privacy in Natural Language Processing - Preserving Reasoning

Wenting Zheng est professeur adjoint au département d'informatique de la CMU , recherche principale La direction est la sécurité du système et la cryptographie appliquée. Wenting Zheng s'est engagé à créer des systèmes sécurisés, à développer des primitives et des protocoles cryptographiques pratiques et à mener en permanence des recherches sur la démocratisation et l'accélération des systèmes de conception cryptographique.

Auparavant, Wenting Zheng était doctorant au laboratoire RISE de l'UC Berkeley, sous la direction des professeurs Raluca Ada Popa et Ion Stoica. Il a obtenu son baccalauréat et sa maîtrise en ingénierie du MIT.

Dong Xie : Pennsylvania State University

Recherche primée : analyse résiliente et réactive en temps réel des données nouvellement acquises

Dong Xie est professeur adjoint au département d'informatique et d'ingénierie de la Pennsylvania State University. Il a obtenu son doctorat en informatique de l'Université de l'Utah en 2020 et son baccalauréat de l'Université Jiao Tong de Shanghai (classe ACM) en 2015.

Ses intérêts de recherche incluent la création de systèmes de données pour relever les défis du traitement et de l'analyse de données réelles à grande échelle. Ses recherches couvrent plusieurs domaines, notamment les systèmes de données sur matériel moderne, les bases de données distribuées, les bases de données de mémoire principale, les systèmes de traitement de flux, le traitement approximatif des requêtes, le traitement des données spatio-temporelles, la confidentialité des données et la sécurité des systèmes. Tao Yu est professeur adjoint d'informatique à l'Université de Hong Kong et codirige le Laboratoire de traitement du langage naturel de Hong Kong (HKUNLP). Il a obtenu un doctorat à Yale, a visité l'UW NLP pendant un an et a reçu l'Amazon Research Award 2021. Ses recherches visent à concevoir et à construire des interfaces interactives en langage naturel basées sur des modèles de langage à grande échelle (interfaces en langage naturel basées sur ChatGPT pour l'analyse de données, les applications Web et les robots impliquant la compréhension du langage exécutable, l'analyse sémantique interactive et la génération de code (Interactive Executable) ; Base du langage naturel).

David Lee : Université de Californie, Santa Cruz

Recherche gagnante : Expérience utilisateur conversationnelle guidée par un groupe et algorithmes de clustering conversationnel

David Lee est professeur associé à l'UC Santa Cruz, ses principaux axes de recherche sont l'interaction homme-machine, l'économie et l'informatique.

atlas Wang: Université du Texas à Austin

Recherche primée: mise à l'échelle efficace, informatique adaptative: méthodes de formation et utilisation de modèles plus clairsemés

atlas wang il est professeur adjoint à l'Université du Texas à Austin. Ses principaux intérêts de recherche comprennent l'apprentissage automatique, la parcimonie, la vision par ordinateur et l'optimisation. Il est diplômé de l'Université des sciences et technologies de Chine avec un baccalauréat et un doctorat de l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign.

Wei Hu (Hu Wei) : Université du Michigan

Recherche primée : Recherche sur la théorie de l'apprentissage profond sous de véritables attributs de données mesurables de haute dimension

Hu Wei est un informaticien à l'Université du Michigan, professeur adjoint au Département des sciences et de l'ingénierie. Ses principaux intérêts de recherche incluent les fondements théoriques et scientifiques de l'apprentissage automatique moderne, en particulier l'apprentissage profond. Avant cela, Hu Wei a travaillé comme chercheur postdoctoral à l'Université de Californie à Berkeley ; il a obtenu un doctorat en informatique à l'Université de Princeton, sous la direction du professeur Sanjeev Arora, et est diplômé de l'Université Tsinghua en tant que membre de la classe Yao ;

Nanyun (Violet) Peng : UCLA

Recherche primée : mesures d'évaluation automatique pour la génération créative multimodale de domaine ouvert

Nanyun (Violet) Peng est professeure adjointe au département d'informatique de l'UCLA. Son objectif de recherche est de créer des outils de traitement du langage naturel (NLP) robustes et universels pour réduire les barrières de communication et activer les agents d'IA. peuvent devenir les compagnons des humains. Auparavant, elle a obtenu son doctorat en informatique du Center for Language and Speech Processing de l'Université Johns Hopkins.

Robin Jia : Université de Californie du Sud Comprendre la valeur de la démonstration rend l'apprentissage situé plus stable

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Robin Jia est professeur adjoint Thomas Lord d'informatique à l'Université de Californie du Sud. Les principaux intérêts de recherche incluent le traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique. Auparavant, il a obtenu un doctorat en informatique de l'Université de Stanford, où son mentor était Percy Liang.

Shenglong Xu : Texas A&M University

Recherche gagnante : Réussite Ajouter des perturbations aux circuits aléatoires pour tester l'avantage quantique Il est titulaire d'un doctorat de l'Université de Californie à San Diego et a été chercheur postdoctoral à l'Université du Maryland. Les intérêts de recherche de Shenglong Xu résident principalement dans la théorie de la physique de la matière condensée et la physique quantique à N corps.

Ling Ren : Université de l'Illinois à Urbana-Champaign #Recherche primée : Récupération pratique d'informations privées sur un seul serveur#🎜🎜 #

Ling Ren est professeur adjoint d'informatique à l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign. Docteur du MIT et chercheur postdoctoral au sein du VMware Research Group. Les principaux intérêts de recherche de Ling Ren comprennent la cryptographie appliquée, la sécurité informatique et les algorithmes distribués sécurisés, en se concentrant sur la conception d'algorithmes à la fois pratiques et dont la sécurité est prouvée.

Shuai Wang : Université des sciences et technologies de Hong Kong et atténuation des canaux secondaires dans l'infrastructure de l'IA. Il est titulaire d'un baccalauréat et d'un doctorat de l'Université d'État de Pennsylvanie. Il a travaillé comme chercheur postdoctoral au laboratoire AST de l'ETH Zurich. Ses recherches portent sur la sécurité informatique, la confidentialité et le génie logiciel.

Xiao Wang : Northwestern University

Recherche gagnante : privée et preuve de connaissance nulle d'un apprentissage automatique transparent (Zero-Knowledge Proof) Xiao Wang est professeur adjoint au département d'informatique de l'Université Northwestern. Ses intérêts de recherche portent principalement sur la sécurité informatique, la confidentialité et la cryptographie, dans le but de construire des systèmes du monde réel basés sur des techniques de cryptographie avancées et de briser les limites de l'aspect pratique.

Mengjia Yan : MIT

Recherche gagnante : découvrir efficacement la corruption erreurs d'exécution utilisant des signaux matériels accessibles à l'utilisateur

Mengjia Yan est professeur adjoint au Département de génie électrique et d'informatique du MIT. Mengjia Yan est diplômée de l'Université du Zhejiang avec une licence et un doctorat de l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign (UIUC). Ses intérêts de recherche portent principalement sur l'architecture et la sécurité informatiques, en se concentrant sur les attaques et les défenses par canal secondaire, et s'engagent à concevoir des mécanismes de défense complets et efficaces.

Yakun Sophia Shao : UC Berkeley

Recherche gagnante : Architectures multipuces évolutives avec plates-formes d'intégration hétérogènes

Yakun Sophia Shao est UC Berkeley Professeur adjoint d'électricien au Département de génie et en informatique, et ancien chercheur scientifique principal chez NVIDIA Research. Elle est diplômée de l'Université du Zhejiang avec un baccalauréat et une maîtrise et un doctorat de l'Université Harvard.

Les principaux intérêts de recherche de Yakun Sophia Shao sont l'architecture informatique, en particulier les accélérateurs spéciaux, les architectures hétérogènes et les méthodologies de conception agiles VLSI. Elle a remporté le DAC 2021 Best Paper Award, le JSSC 2020 Best Paper Award, le MICRO 2019 Best Paper Award, etc. Sa thèse de doctorat a également été nominée pour le prix de thèse de doctorat ACM.

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