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獨家 | 李學龍、唐傑入選 2023 AAAI Fellow,華人占約 1/5

作者:AI科技評論
獨家 | 李學龍、唐傑入選 2023 AAAI Fellow,華人占約 1/5

作者|黃楠

編輯|陳彩娴AI 科技評論消息,2023年 AAAI Fellow 入選名單已出爐,此次新增11位 Fellow,表彰他們在資料挖掘、并行計算、機器學習等方面的所作出的貢獻。其中,共兩位華人學者入選,分别是西北工業大學的李學龍、清華大學的唐傑。

獨家 | 李學龍、唐傑入選 2023 AAAI Fellow,華人占約 1/5

AAAI 是國際人工智能領域的權威學術組織,Fellow 是該學會給予會員的最高榮譽,僅頒給對人工智能做出「非同尋常的卓越貢獻者」。由于評判極嚴格,曆屆 AAAI Fellow 入選者均為人工智能領域公認的著名學者,每年嚴格限制 5-10 位入選,是以被譽為“國際人工智能領域的名人堂”。

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華人當選學者:李學龍、唐傑

李學龍

獨家 | 李學龍、唐傑入選 2023 AAAI Fellow,華人占約 1/5

李學龍,現任西北工業大學教授,光電與智能研究院(iOPEN)院長、首席科學家。此前,他曾任中國科學院西安光學精密機械研究所研究員,光學影像分析與學習中心(OPTIMAL)主任,瞬态光學與光子技術國家重點實驗室副主任,中國科學院光譜成像技術重點實驗室副主任。在國内的衆多計算機視覺研究學者中,李學龍是少數同時關注視覺圖像資料的“處理”(智能)與“擷取”(光電)的學者之一,其涉獵領域廣泛,開拓了多模态認知計算與臨地安防等多個有廣泛應用場景的前沿交叉學科,同時當選了人工智能領域與光電智能領域多個學會的Fellow。除了AAAI Fellow,他還入選了AAAS Fellow、OSA Fellow、SPIE Fellow、IEEE Fellow、ACM Fellow、IAPR Fellow、IET/IEE Fellow等等,并是首位當選國際人工智能協會(AAAI)執委的大陸學者。值得一提的是,南京大學周志華是第一位人工智能領域三大主要學會 IAPR、ACM與AAAI Fellow的大陸學者,而李學龍是第二位。更多關于李學龍的學術研究所學生涯與研究了解,可以關注AI科技評論往期報道:

  • 将港中文建成中國 AI 視覺黃埔軍校的人
  • IEEE Fellow 李學龍:多模态認知計算是實作通用人工智能的關鍵
  • 水下視覺智能研究邁不過的一道坎:涉水光學
  • 視覺 AI 少為人知的研究藍海:臨地安防

個人首頁:https://teacher.nwpu.edu.cn/2018010290.html

唐傑

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唐傑,清華大學計算機系教授,北京智源人工智能研究院副院長,他是ACM/IEEE Fellow,研究興趣包括通用人工智能、資料挖掘、社交網絡、機器學習和知識圖譜,谷歌學術引用量已達到2.6萬次,曾獲 ACM SIGKDD Test-of-Time Award(十年最佳論文),北京市科技進步一等獎、人工智能學會一等獎、KDD 傑出貢獻獎。此前,唐傑主持研發了超大規模預訓練模型悟道,參數規模超過1.75萬億,他還研發了研究者社會網絡挖掘系統 AMiner,吸引全球220個國家 / 地區2000多萬使用者,擔任國際期刊 IEEE T. on Big Data、AI OPEN 主編以及 WWW’23 大會主席、WWW’21、CIKM’16、WSDM’15 的 PC Chair。個人首頁:http://keg.cs.tsinghua.edu.cn/jietang/

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其他當選學者

Kristian Hammond

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Kristian Hammond,美國西北大學計算機科學教授,本碩博就讀于耶魯大學,他的研究領域包括自然語言生成、計算機與新聞、倫理和人工智能等,谷歌學術引用量已經達到1.22萬次。他也是 Narrative Science 公司的聯合創始人,該公司緻力于利用人工智能和新聞學将資訊從原始資料轉化為自然語言,是一家初創公司。個人首頁:https://www.mccormick.northwestern.edu/research-faculty/directory/profiles/hammond-kristian.html

Vipin Kumar

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Vipin Kumar ,他是 AAAS/ACM/IEEE/SIAM Fellow,明尼蘇達大學教授,目前擔任計算機科學與工程系的 William Norris Endowed 主席。1977年,Vipin Kumar 獲得印度魯爾基理工學院(前身為魯爾基大學)電子與通信工程學士學位後,又于1979年在荷蘭埃因霍溫飛利浦國際研究所獲得電子工程碩士學位,之後他赴美深造,在1982年拿到了馬裡蘭大學帕克分校計算機科學博士學位。Vipin Kumar 的研究方向包括資料挖掘、高性能計算、并行計算和機器學習等,谷歌學術被引用量超過12.7萬次,他的研究,對用于評估并行算法可擴充性的等效率度量概念的開發、用于稀疏矩陣分解、以及圖分區的高效并行算法和軟體等都做出了重要貢獻。個人首頁:https://www-users.cse.umn.edu/~kumar001/

Deborah McGuinness

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Deborah McGuinness,目前就職于倫斯勒理工學院(RPI),是計算機、認知和網絡科學、工業和系統工程的教授,她也在 Tetherless World Constellation 擔任捐贈主席,該機構是 RPI 内的一個多學科研究機構,專注于研究網際網路的理論、方法和應用。1980年,Deborah McGuinness 在杜克大學獲得學士學位,1981年獲得加州大學伯克利分校的計算機科學碩士學位;1997年,她在羅格斯大學獲得計算機科學博士學位,論文課題為“Explaining Reasoning in Description Logics”。她的專業領域包括跨學科資料內建、人工智能,特别是知識表示和推理、描述邏輯、語義網等領域。目前,Deborah McGuinness 的谷歌學術被引用量已超過5.1萬次。個人首頁:https://scholar.google.co.jp/citations?user=PLJ0L4QAAAAJ&hl=zh-CN&oi=ao

Risto Miikkulainen

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Risto Miikkulainen,IEEE Fellow,他目前就職于德克薩斯大學奧斯汀分校,是計算機科學教授,同時他也是 Cognizant AI Lab 進化智能副總裁。1986年,他先後在赫爾辛基理工大學(現為阿爾托大學)獲得工程學碩士學位和博士學位;1990年,又獲得加州大學洛杉矶分校計算機科學博士學位。Risto Miikkulainen 的研究重點是神經進化的方法和應用,以及自然語言處理和視覺的神經網絡模型,目前他的谷歌學術引用量已超過2.5萬次。個人首頁:https://www.cs.utexas.edu/users/risto/

Ana Paiva

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Ana Paiva 是裡斯本大學計算機科學與工程系的教授,同時她也是GAIPS(Group on Artificial Intelligence for People and Society)的協調員。Ana Paiva 的研究興趣包括自治代理和多代理系統、情感計算、虛拟代理和人機互動領域。Ana Paiva 認為,要實作智能機器,則必須建立機制并開發賦予機器“社會能力”的技術,是以在多年以來,她展開的大部分研究都集中在代理的情感和社會方面,以及它們如何為實作社交智能機器做出貢獻。個人首頁:https://ana-paiva.com/

Ronald Parr

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Ronald Parr,杜克大學計算機科學系的教授。1990年,他在普林斯頓大學獲得學士學位後,又于1998年獲得了加州大學伯克利分校的計算機科學博士學位。畢業後,Ronald Parr 前往斯坦福大學做了兩年博士後研究員。Ronald Parr 于2003年被選為斯隆研究員,随後又在2006年獲得了 NSF CAREER 獎,并在 DARPA 的計算機科學研究組 (CSSG) 任職。Ronald Parr 的研究方向包括強化學習、機器學習等,目前谷歌學術引用量已超過1萬次。個人首頁:https://users.cs.duke.edu/~parr/

Matthias Scheutz

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Matthias Scheutz,塔夫茨大學計算機科學與認知科學教授,人機互動實驗室主任和人機互動學位項目主任。他于1995年獲得奧地利維也納大學博士,之後又在1999年拿到了美國印第安納大學博士。Matthias Scheutz 的研究領域包括人工智能、人工生命、認知模組化、認知科學基礎、人機互動、多尺度基于代理的模型、自然語言了解等,目前谷歌學術被引用量已達到1萬餘次。個人首頁:https://hrilab.tufts.edu/people/matthias.php

Csaba Szepesvàri

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Csaba Szepesvàri 是阿爾伯塔大學計算機科學系教授,加拿大 CIFAR AI Chair,在強化學習與人工智能實驗室擔任首席研究員。2017年,他加入 DeepMind 公司,任基礎團隊進階研究科學家兼團隊負責人。他的研究方向包括機器學習、強化學習、線上學習等,目前谷歌學術被引用量已達到2.6萬次。個人首頁:https://sites.ualberta.ca/~szepesva/

Kiri Wagstaff

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Kiri Wagstaff 的研究背景跨越計算機科學、行星科學和地質學三大學科:1997獲得猶他大學計算機科學學士學位,後又在2000年和2002年,于康奈爾大學計算機科學系獲得碩士和博士學位;2008年,她前往南加州大學攻讀地質科學碩士,又于2017年獲得了聖何塞州立大學圖書館與資訊科學碩士。她對這些領域之間的接口問題,例如使用行星資料(軌道和原位)研究科學問題的自動化方法(人工智能、機器學習)等非常感興趣。2003年至2022年期間,Kiri Wagstaff 曾就職于加利福尼亞州帕薩迪納的噴氣推進實驗室,擔任機器學習和儀器自主小組的研究員,研究機器學習可用于增加太空任務自主性的方法。個人首頁:https://www.wkiri.com/

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