亚马逊研究奖获奖名单公布：李磊、朱俊彦等多位华人在列

在刚刚公布的获奖名单中，我们看到了李磊、朱俊彦、宋晓东等多个熟悉的名字。

近日，亚马逊研究奖（Amazon Research Awards，ARA）获奖名单公布，今年共有 79 位获得者，来自 14 个国家 54 所大学。

完整获奖名单：https://www.amazon.science/research-awards/program-updates/79-amazon-research-awards-recipients-announced

亚马逊研究奖 (ARA) 成立于 2015 年，该计划旨在为多个学科研究主题的学术研究人员提供不受限制的资金。获奖者可以公开访问 300 多个亚马逊公共数据集，并可以使用亚马逊的 AI/ML 服务和工具。除此以外，获奖者还将与亚马逊专家建立联系，以获得咨询和建议，还可以参加亚马逊举办的活动、培训课程等。

值得注意的是，今年的获奖名单中出现了很多熟悉的华人学者。

Yan Huang

• 机构：卡内基梅隆大学

• 研究课题：对抗从人类决策中继承的算法偏差

Yan Huang 是卡内基梅隆大学泰珀商学院的商业技术终身副教授。Yan Huang 的研究使用经济理论、结构建模、统计建模、机器学习方法以及对底层技术的理解，来研究技术对经济和社会的影响，并为技术支持的市场和平台确定有效的设计和政策。Yan Huang 是使用结构计量经济学模型研究信息系统领域的设计和政策问题的早期支持者之一。Yan Huang 近期的研究方向包括经济学和机器学习的交叉领域。

个人主页：https://sites.google.com/andrew.cmu.edu/yan-huang/

Zhihao Jia

• 机构：卡内基梅隆大学

• 研究课题：利用系统优化方法构建可持续 AI

Zhihao Jia 是卡内基梅隆大学计算机科学系的助理教授，加入 CMU 之前，他曾在 Facebook 任研究科学家。Zhihao Jia 本科毕业于清华大学交叉信息院计算机科学实验班（姚班），2020 年在斯坦福大学计算机科学系获得博士学位。Zhihao Jia 的研究兴趣包括机器学习、量子计算和大规模数据分析。

个人主页：https://www.amazon.science/research-awards/recipients/zhihao-jia-fall-2022

李磊

• 机构：加州大学圣芭芭拉分校

• 研究课题：少量样本情况下实时稳健的同声传译

李磊是加州大学圣芭芭拉分校分校助理教授，曾先后任加州大学伯克利分校博士后研究员、百度美国深度学习实验室少帅科学家、字节跳动人工智能实验室总监。李磊的主要研究方向是机器学习、数据挖掘和自然语言处理。在机器学习、数据挖掘和自然语言处理领域于国际顶级学术会议发表论文 100 余篇，拥有二十余项技术发明专利。他曾获得过 2012 年美国计算机学会 SIGKDD 最佳博士论文第二名、2017 年 CCF 杰出演讲者、2019 年 CCF 青竹奖、以及 2021 ACL 最佳论文奖。

个人主页：https://engineering.ucsb.edu/people/lei-li

Xiaoyi Lu

• 机构：加州大学默塞德分校

• 研究课题：为分布式深度学习训练扩展集体通信

Xiaoyi Lu 是加州大学默塞德分校计算机科学与工程系的助理教授。他的研究兴趣包括并行和分布式计算、高性能互连、高级 I/O 技术、大数据分析、云计算和深度学习系统软件。Xiaoyi Lu 已经在国际学术会议、研讨会和期刊上发表了上百篇论文，并多次获得最佳（学生）论文奖或提名。Xiaoyi Lu 的许多研究成果都已经开源，例如 PMIdioBench、HiBD、MVAPICH2-Virt 和 DataMPI，被全球研究人员广泛使用。

个人主页：https://sites.ucmerced.edu/luxi

Yunan Luo

• 机构：佐治亚理工学院

• 研究课题：用于稳健药物筛选的经校准的、可解释的几何深度学习

Yunan Luo 是佐治亚理工学院计算科学与工程助理教授。他本科毕业于清华大学交叉信息院计算机科学实验班（姚班），博士毕业于伊利诺伊大学香槟分校计算机科学系。Yunan Luo 的研究兴趣包括计算生物学和机器学习，旨在开发人工智能和数据科学方法来揭示生物学和医学的科学见解。

个人主页：https://faculty.cc.gatech.edu/~yunan/

Qing Qu

• 机构：密歇根大学安娜堡分校

• 研究课题：通过神经崩溃（neural collapse）进行深度表征学习

Qing Qu 是密歇根大学安娜堡分校电气工程与计算机科学系 ECE Division 助理教授。Qing Qu 本科毕业于清华大学，2018 年在哥伦比亚大学获得博士学位。他是 SPARS'15 最佳学生论文奖的获得者。Qing Qu 的研究兴趣主要在于信号处理、数据科学、机器学习和数值优化的交叉领域。

个人主页：https://qingqu.engin.umich.edu/

宋晓东（Dawn Song）

• 机构：加州大学伯克利分校

• 研究课题：FedOps：可信赖的联邦学习的抽象

宋晓东现任 UC 伯克利计算机系教授，同时也是该校人工智能实验室的成员。1996 年毕业于清华大学，并在 1999 年和 2002 年分别获得了 CMU 和 UC 伯克利的硕士和博士学位。主要研究领域集中于区块链、深度学习和计算机安全领域，特别是隐私安全、加密协议和货币以及分布式系统。

个人主页：http://people.eecs.berkeley.edu/~dawnsong/

Xiaolong Wang

• 机构：加州大学圣地亚哥分校

• 研究课题：学习隐式神经基础模型

Xiaolong Wang 于 2020 年加入加州大学圣地亚哥分校，担任电气与计算机工程系助理教授，于 CMU 获得博士学位。他的研究兴趣包括计算机视觉、机器学习、机器人、自监督学习、视频理解、常识推理。

个人主页：https://jacobsschool.ucsd.edu/node/3659

Ce Zhang

• 机构：苏黎世联邦理工学院

• 研究课题：FedOps：可信赖的联邦学习抽象

Ce Zhang 是苏黎世联邦理工学院计算机科学助理教授。他的研究任务是让机器学习技术能够被广泛使用，同时具有成本效益并值得信赖。在加入 ETH 之前，Ce Zhang 在威斯康星大学麦迪逊分校完成了博士学位，并在斯坦福大学担任了一年的博士后研究员。

个人主页：https://ds3lab.inf.ethz.ch/members/ce-zhang.html

Tianyi Zhang

• 机构：普渡大学

• 研究课题：Human-in-the-loop 中的深度学习优化，以达到更好的可用性，透明度和用户信任

Tianyi Zhang 是普渡大学计算机科学系终身助理教授。在此之前，他是哈佛大学的博士后研究员。2019 年获加州大学洛杉矶分校博士学位，2013 年获华中科技大学学士学位。主要研究方向为软件工程、人机交互、人工智能。特别是，他的研究重点是构建交互式系统，以使用基于 AI 的技术提高编程效率并减少编码障碍。

个人主页：https://www.cs.purdue.edu/people/faculty/tianyi.html

Yiying Zhang

• 机构：加州大学圣地亚哥分校

• 研究主题：用 zero 激活训练深度神经网络

Yiying Zhang 为加州大学圣地亚哥分校助理教授，于威斯康星大学麦迪逊分校获得计算机科学系博士学位。她的主要研究兴趣包括操作系统、分布式系统、计算机体系架构和数据中心网络。

个人主页：https://cseweb.ucsd.edu/~yiying/

Jishen Zhao

• 机构：加州大学圣地亚哥分校

• 研究课题：基于语义的大型语言模型文档结构识别

Jishen Zhao 为加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系助理教授。她本科和硕士均毕业于浙大、博士毕业于宾夕法尼亚州立大学。主要研究兴趣包括计算机体系架构和系统研究，重点研究内存和存储系统、机器学习和系统协同设计，以及可靠性。

个人主页：https://cseweb.ucsd.edu/~jzhao/

Ben Zhao

• 机构：芝加哥大学

• 研究课题：深度神经网络的数字取证

Ben Zhao 是芝加哥大学计算机科学系的 Neubauer 教授。从事过 P2P 网络、在线社交网络、动态频谱、图形挖掘和建模、用户行为分析等多个领域。自 2016 年以来，他一直专注于机器学习和可穿戴系统的安全和隐私研究，包括身份验证、生物识别。

个人主页：http://people.cs.uchicago.edu/~ravenben/

Heather Zheng

• 机构：芝加哥大学

• 研究课题：深度神经网络的数字取证

Haitao (Heather) Zheng 现为芝加哥大学 Neubauer 教授。她于 1999 年在马里兰大学获得电子和计算机工程博士学位。在 2017 年加入芝加哥大学之前，她在业界实验室（贝尔实验室和微软亚洲研究院）工作了 6 年，并在加州大学圣巴巴拉分校工作了 12 年。在芝加哥大学，她与 Ben Y. Zhao 教授共同领导 SAND 实验室（系统、算法、网络和数据方向）。

个人主页；http://people.cs.uchicago.edu/~htzheng/

朱俊彦

• 机构：CMU

• 研究课题：大规模生成模型的组合个性化

朱俊彦，CMU 计算机科学学院助理教授。在加入 CMU 之前，他曾任 Adobe Research 的研究科学家和 MIT CSAIL 的博士后研究员。他先后在清华大学和加州大学伯克利分校获得了本科和博士学位。他的研究兴趣在于计算机视觉、计算机图形学和机器学习。他曾是 Facebook 奖学金、ACM SIGGRAPH 杰出博士论文奖以及加州大学伯克利分校 EECS David J. Sakrison 杰出博士研究纪念奖的获得者。他参与的作品曾获得过英伟达先锋研究奖和 SIGGRAPH 2019 实时直播秀的最佳表演奖和观众选择奖、入选了 Popular Science 颁发的 2019 年度百大最伟大创新。

个人主页：https://www.ri.cmu.edu/ri-faculty/jun-yan-zhu/

Jia Zou

• 机构：亚利桑那州立大学

• 研究课题：加速机器学习推理查询的编译框架

Jia Zou 为亚利桑那州立大学终身助理教授，此前，她在清华大学获得计算机科学博士学位。她的研究兴趣包括数据库系统、数据库中的 AI/ML 以及将 AI/ML 应用于数据库等。此外，她还在 VLDB、SIGMOD、VLDB、ICDCS、ICDM 等发表论文 20 余篇，获得专利 15 项。其研究获得了 VLDB 2019 最佳论文荣誉提名奖和 SIGMOD 2020 突出研究奖。

个人主页：https://se‍arch.asu.edu/profile/3502000

Sicun Gao 

• ‍机构：加州大学圣地亚哥分校

• 研究课题：蒙特卡罗树决策方法

Sicun Gao 现为加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系助理教授。他博士毕业于 CMU，师从 Edmund Clarke、 Jeremy Avigad 教授；曾就读于北京大学，获得北大逻辑学学士、数学学士学位。

Sicun Gao 致力于研究围绕计算系统的决策、控制和设计方面出现的 NP-hard 搜索和优化问题。其研究的最终目标是构建有用的自动化和自主形式，并且这些形式从根本上来说是可靠的。

个人主页：https://scungao.github.io/

Limin Jia

• 机构：CMU

• 研究课题：通过程序合成实现一行 rust 验证

Limin Jia 为 CMU 的一名研究教授，她在普林斯顿大学获得计算机科学博士学位，在中国科学技术大学获得计算机科学与工程学士学位。Limin Jia 主要研究内容包括软件安全的形式化，特别是将形式化逻辑应用于构建具有已知安全保证的软件系统。

个人主页：https://www.ece.cmu.edu/directory/bios/jia-limin.html

Xiaorui Liu

• 机构：北卡罗来纳州立大学

• 研究课题：基于页面显示的推荐和广告的深度强化学习混合排序

Xiaorui Liu 于 2022 年 8 月加入北卡罗来纳州立大学，担任计算机科学系助理教授。2022 年，他在密歇根州立大学获得了计算机科学博士学位。此前，他在华南理工大学获得了硕士和学士学位。他的研究兴趣包括大规模机器学习、可信人工智能和图深度学习。

个人主页：https://www.csc.ncsu.edu/people/xliu96

汤继良

• 机构：密歇根州立大学

• 研究课题：基于页面显示的推荐和广告的深度强化学习混合排序

汤继良是密歇根州立大学计算机科学和工程系的 University Foundation Professor。他曾担任同一部门副教授（2021-2022）和助理教授（2016-2021）。在此之前，他是雅虎研究院的研究科学家，2015 年在亚利桑那州立大学获得博士学位。研究兴趣包括社会计算、数据挖掘和机器学习以及它们在教育和生物领域的应用。

个人主页：https://www.cse.msu.edu/~tangjili/

Fan Zhang

• 机构：布里斯托大学

• 研究课题：扩展参数空间中的通用深度视频质量评估

Fan Zhang 是布里斯托尔大学电气和电子工程系的视觉通信讲师、视觉信息实验室和布里斯托尔视觉研究所成员。他参与了许多关于视频压缩、质量评估和创意技术的研究项目。

个人主页：https://fan-aaron-zhang.github.io/

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