在港中大（深圳）读数据科学与大数据技术，你会遇到这样的老师

香港中文大学（深圳）经过了六年多的发展，大学学科建设已逐步完善，现有经管学院、理工学院、人文社科学院、生命与健康科学学院和数据科学学院五个学院和一个研究生院，开设金融学、市场营销、国际商务、经济学、会计学、计算机科学与技术、电子信息工程、新能源科学与工程、统计学、数学与应用数学、数据科学与大数据技术、翻译、应用心理学、英语、生物信息学、生物医学工程、金融工程17个本科专业。医学院和深圳音乐学院也已经开始筹建。

大学公众号推出全新师资介绍系列推文，为大家介绍我校不同专业的老师！

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本期，我们为大家介绍数据科学与大数据技术本科专业的部分授课老师。他们分别是张树中、黄铠、于天维、王子卓、陈天石、万翔、吴保元、蔡卓轩、李肖、李兆媛、濮实、曾家炜、王趵翔以及张海伦。

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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

原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

个人简介

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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。因为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。

黄铠

校长讲座教授

中国科学院云计算中心的首席专家

国际电气与电子工程师学会终身会士

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，云计算和网络安全

个人简介

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黄铠教授是香港中文大学（深圳）校长讲座教授。他毕业于美国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渡大学和南加州大学45年，获终身教授职位。他还曾任清华大学、香港大学等高校的杰出讲座教授。黄教授还是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聚焦于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2012 IEEE 世界云计算大会终身成就奖、建国70 周年70 人科技创新成就奖，2020吴文俊人工智能自然科学奖等诸多奖项。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。

于天维

副院长（教学与学生事务）

教授

原美国埃默里大学终身教授

曾任 Scientific Reports, Frontiers in Genetics, Current Metabolomics 等期刊编委

教育背景

博士（加利福尼亚大学洛杉矶分校）

硕士（清华大学，加利福尼亚大学洛杉矶分校）

学士（清华大学）

研究领域

生物信息学，统计学，机器学习

个人简介

于天维教授现任香港中文大学（深圳）数据科学学院副院长及教授一职。于教授于1997年毕业于清华大学生物系，2000年获得清华大学生物化学与分子生物学硕士学位，2004年获得加利福尼亚大学洛杉矶分校生物化学与分子生物学硕士学位，并于2005年获得加利福尼亚大学洛杉矶分校的统计数据博士学位。

2006年至2019年2月，于天维教授在埃默里大学的生物统计学和生物信息学系任教。在加入香港中文大学（深圳）之前，他是埃默里大学的终身教授。 于天维教授的研究重点集中于生物信息学，统计学与机器学习，其研究兴趣也包括代谢组学，药物基因组学和系统生物学的应用。在他的合作研究中，他致力于环境卫生、病毒学/疫苗学，营养学和癌症研究。

王子卓

助理院长, 副教授

杉数科技联合创始人、CTO

Adobe数字营销研究奖

CSAMSE最佳论文奖

教育背景

博士（斯坦福大学）

硕士（斯坦福大学）

学士（清华大学）

研究领域

随机和鲁棒优化，数据驱动决策问题，定价和收益管理

个人简介

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王子卓博士现为数据科学学院助理院长及副教授。王子卓教授于2007年本科毕业于清华大学数学与应用数学系，2011年获得斯坦福大学金融数学硕士学位，2012年获斯坦福大学管理科学与工程博士学位。他曾多次获得斯坦福杰出研究生奖学金。王子卓曾任职明尼苏达大学工业与系统工程系助理教授、副教授。

王子卓教授的主要研究方向为在线机器学习及收益与运营管理。在机器学习方面，王子卓教授在在线学习方面做了开创性的工作，对在线线性规划、在线凸规划问题中获得了开创性的结果。在收益管理方面，王子卓教授对消费者行为，商品定价和市场量化营销有着深入研究。他在运营管理和管理科学国际顶尖杂志上发表过超过二十篇文章，在国内国际会议上多次应邀进行报告，并且获得2015年美国收益管理协会最佳应用奖提名。自2012年起，王子卓教授共获得包括来自美国国家自然基金等项目近百万美金。

王子卓教授在工业界有着丰富的项目经验，曾长期参与IBM定价项目，也曾为希捷、美国运通等做过项目咨询，也曾在华尔街量化基金担任过研究员。2016年起，王子卓与他人共同创立杉数科技并担任CTO，近两年在国内为多个企业做智能决策方面的咨询与服务，客户包括京东，顺丰，滴滴，永辉，万达等多个国内领头企业。

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

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

个人简介

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陈天石教授在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，在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，在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。从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）。在2015年12月，他回国加入香港中文大学（深圳），任职副教授。

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年至2021年），一项由深圳市科创委资助的学科布局项目（2017年至2019年），和一项由瑞典研究委员会资助的青年科学家基金（2015年至2018年），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2011-2015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)。

陈天石教授是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）。

万翔

副教授（客座）

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

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万翔教授现为香港中文大学（深圳）副教授，同时也是深圳大数据研究院的研究科学家。万教授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。万教授于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

前腾讯AI Lab专家研究员

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，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

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。

蔡卓轩

助理教授

教育背景

博士（康奈尔大学）

硕士（康奈尔大学）

学士（香港大学）

研究领域

应用概率，随机模型，随机过程理论及其应用

个人简介

蔡卓轩教授于康奈尔大学获得运筹学硕士及博士学位，此前他于香港大学获得精算学理学士学位。蔡教授曾担任香港恒生管理学院数学及统计系研究员。他的研究兴趣是应用概率、随机模型、随机过程理论及其应用，包括运筹学、统计学、精算学以及金融数学的应用。

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

李肖教授于2020年加入香港中文大学（深圳）任助理教授一职。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

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

濮实教授现任香港中文大学（深圳）数据科学学院助理教授一职。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。

曾家炜

助理教授

教育背景

博士（斯坦福大学）

硕士（斯坦福大学）

硕士（香港中文大学）

学士（香港中文大学）

研究领域

计算数学，金融工程与数据分析，机器学习与时间序列分析

个人简介

曾家炜教授分别于2007和2009年取得香港中文大学数学学士及硕士学位，并于2011和2015年获得斯坦福大学金融数学硕士及计算数学工程（iCME）博士学位。他的研究兴趣包括计算数学，金融工程与数据分析，及机器学习与时间序列分析。在2015年秋季，他在斯坦福大学统计学担任访问讲师并讲授《数据金融和风险经济学》课程。

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

王趵翔教授于2020年9月加入香港中文大学（深圳）数据科学学院任助理教授一职。 王趵翔教授于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。

张海伦

助理教授

教育背景

博士（香港科技大学)

硕士（北京大学）

学士（北京大学）

研究领域

数据驱动的排队网络，在线算法设计，供应链管理和应用

个人简介

张海伦教授在香港中文大学（深圳）数据科学学院任助理教授一职。在此之前，他是香港科技大学工业工程与决策分析系的一位博士后，他也于2018年7月在香港科技大学获得了博士学位。他的研究兴趣包括数据驱动的排队网络，在线算法设计与应用。在就读港科大之前，他在北京大学数学系获得了学士及硕士学位。

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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。

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传讯与公共关系处出品

图片及内容由数据科学学院提供

编辑、排版：陈思远 2019级数据科学学院 学勤书院