AV色情 祝愿我系凤维明博士、叶翰嘉博士得到2021年度CCF优秀博士学位论文奖

2021 CCF授奖庆典于2022年2月19日在浙江横店圆明新园法国馆恢弘举行。大会颁发了2021年度“中国有计划机学会CCF优秀博士学位论文奖”，南京大学有计划机科学与时期系博士辩论生凤维明（谄媚陶冶：尹一通）的博士学位论文《吉布斯散播的局部、动态与快速采样算法》、博士辩论生叶翰嘉（谄媚陶冶：姜远）的博士学位论文《绽开环境下的度量学习辩论》获此盛誉。该奖自斥地之初就得到了微软亚洲辩论院的闲适支柱和经费支持。CCF理事长梅宏拔擢、奖励委员会主席钱德沛拔擢、微软亚洲辩论院学术相助总监马歆女士共同为获奖者颁发了奖杯和文凭。

 “CCF优秀博士学位论文”斥地于2006年，赏赐在有计划机科学与时期界限的基础表面、要害时期或垄断时期方面有遑急改进的博士学位论文的作家，每年赏赐不杰出10名。值得一提的是，南京大学有计划机科学与时期系一经相连14年认为16位博士获此盛誉。

附：

凤维明博士学位论文职责简介：

按照给定的概率散播采样当场样本是一个基本有计划问题。早在上世纪40年代，冯诺依曼等有计划机科学家们一经驱动尝试使用基于当场采样的蒙特卡洛法子来措置物理学中的本色问题。时于当天，采样问题在有计划机科学和数据科学等界限有遑急而闲居的垄断。

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凤维明的博士论文的辩论场所是表面有计划机科学，具体辩论课题是吉布斯散播的局部、动态与快速采样算法。吉布斯散播是一类由局部相互作用界说的高维蚁集散播，它发祥于物理学家对粒子系统的辩论，如今在机器学习、概率统计等界限被闲居垄断。关于如下几类基本问题，凤维明的博士论文给出了具有严格表面保险的采样算法。

1）局部采样问题：算法在散播式汇聚中收罗局部信息进行采样，通过并行有计划加快采样经由。

2）动态采样问题：算法对动态变化的概率散播保养一个当场样本，以较低的增量复杂度处理对概率散播的每次更新。

3）快速采样问题：当概率散播的参数接近临界值时，算法在多项式时辰以致近线性时辰内采样当场样本。

采样是当代有计划机科学的遑急有计划任务。并行化、动态化以及近线性的运行时辰是大数据有计划对算法漠视的遑急条目。凤维明的博士论文不仅给出了具体的算法，更对上述问题给出了具有一般性的算法策画和分析时期。

叶翰嘉博士学位论文职责简介：

叶翰嘉博士在南京大学攻读博士学位时代从事度量学习方面的表面和算法辩论。度量学习是机器学习遑急的辩论分支，其博士论文《绽开环境下的度量学习辩论》系统性地辩论了样本少、噪声多、语义广等绽开环境下的新式度量学习，主要改进点包括：漠视了裁汰度量学习样本复杂度的法子，给出了更紧的表面泛化界；漠视了异构任务的度量学习法子，创立了小样本度量自合乎更新机制；漠视了合乎特征和标记噪声的度量学习法子，措置了非同散播度量学习的辛勤；漠视了挖掘复杂语义的多度量学习法子，冲破了度量学习描写万般化语义的瓶颈。

叶翰嘉博士度量学习的系列职责受到辩论东说念主员的遍及温雅，并被同业奴隶推广。他的职责已被海外同业如好意思国 NAI 院士、AAAS/IAPR/IEEE Fellow、UCF 拔擢 M. Shah 及相助者在近期论文顶用整节篇幅先容，称其得到强（“strong”）性能。 此外，还有多篇学术会议/期刊论时髦确称他的职责为“初度”（“first”）或“奴隶”（“follow”）他的职责。

叶翰嘉博士漠视的新式度量学习法子在华为末端手机屏幕过错检测、度小满语音风控评估、血清图像辩认等本色垄断场景下得到垄断并杀青效用转化。

叶翰嘉博士论文的职责一经在包括东说念主工智能海外顶级期刊 TPAMI在内的CCF-A 类期刊/会议上发表第一作家论文 15 篇。博士时代得到过包括华为“耀星学者”（寰宇仅 2 东说念主）等在内的多个奖项，他屡次担任东说念主工智能界限顶级会议法子委员会委员，还在 CCF大数据大会分论坛等作特邀论述并受到好评。