2022 IBM 博士生奖学金揭晓:全球 19 名学生获奖,8 位华人入选

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  不久前,IBM 官网公布了 2022 年 IBM 博士生奖学金的获奖者名单:全球一共有 19 名学生获奖,其中华人学生有 8 位,接近一半。

  

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  据 IBM 介绍,IBM 博士生奖学金始设于 1951 年,IBM 博士生奖学金主要面向来自人工智能、混合云技术、量子计算、数据科学、安全等研究领域的博士生,至今已有 71 年,支持了来自全球上千名的优秀博士生。

  以下是获奖学生的介绍:

  Bo Zhang

  

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  Bo Zhang 在 2018 年本科毕业于上海交通大学电气工程专业,目前在哥伦比亚大学攻读 EE 博士学位,隶属于哥伦比亚大学的大规模集成电路实验室(VLSILab),师从 Mingoo Seok,可以说是台湾 EDA 大牛胡正明的第四代弟子。

  他主要研究应用于机器学习算法的计算机架构,以及超低能耗的大规模集成电路与系统设计。近几年,人工智能与大规模集成电路的交流愈发密切,Bo Zhang 所隶属的 VLSILab 也在相关方向做了许多工作。目前,他已在集成电路领域发表了 5 篇研究论文。

  Catherine Chen

  

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  Catherine Chen 在 2018 年本科毕业于普林斯顿大学计算机科学专业,同时辅修了神经科学、统计学与机器学习,还有应用数学,之后在德国慕尼黑大学做了一年有关因果推理与神经科学的研究,目前在 UC Berkeley 攻读 EECS 博士学位,师从 NLP 大神 Dan Klein(刚刚获得 ACL 2022 最佳论文奖)与 Jack Gallant。

  她隶属于伯克利著名的人工智能实验室 ——BAIR 实验室,博士生涯由 NSF 研究生科研奖学金(NSF Graduate Research Fellowship)资助,主要研究兴趣是自然语言处理、感知神经科学与机器学习的交叉。此前,她曾在谷歌与 Airbnb 实习。

  个人主页:https://cchen23.github.io

  Ching-Yao Chuang

  

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  Ching-Yao Chuang 在 2017 年本科毕业于台湾国立清华大学电气工程专业,目前在 MIT 攻读 EECS 博士,师从 Stefanie Jegelka 与 Antonio Torralba,隶属于 MIT 著名的人工智能实验室 ——CSAIL。

  据介绍,他的研究目标是用最少的监督构建一个稳健、通用的机器学习系统。此外,他对表征学习、无监督学习与统计学习理论尤为感兴趣。除了学校的工作,他曾在多伦多大学的机器学习小组、IBM 的人工智能研究组与微软研究院实习,目前他已在国际人工智能顶会上发表了十篇论文,其中一作就占了七篇。

  个人主页:https://chingyaoc.github.io

  Fangzheng Xu

  

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  Fangzheng Xu 分别于 2016 年与 2019 年在上海交通大学获得计算机本硕学位,硕士导师为朱其立,目前在卡内基梅隆大学的语言技术研究所(NLP 全球第一)攻读博士,师从 Graham Neubig。此前,Xu 曾在微软亚洲研究院、微软雷德蒙总部与谷歌研究所实习。

  据个人主页介绍,Fangzheng Xu 目前的研究内容结合了自然语言与软件工程,其研究目标是让机器学习系统能够捕捉自然语言命令的程序与意图语义,并将这两个截然不同的领域言语结合在一起,从而使用户在未来有望使用自然语言来指引计算机。目前,Xu 已发表了超过 20 篇顶会论文,并曾获得 WWW 2018 的最佳 poster 提名。

  个人主页:https://frankxfz.me

  Ka Ho Chow

  

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  Ka Ho Chow 的本科与硕士毕业于香港科技学习计算机专业,曾在港科大的多媒体技术研究中心做科研,导师为 S.-H. Gary Chan,目前他在佐治亚理工学院攻读 CS 博士学位,师从 Ling Liu,隶属于分布式数据密集系统实验室(DiSL)。此前,他曾在 IBM 研究院阿尔马登分部的存储系统研究组工作,推动机器学习在工业系统上的落地。

  他的研究目标是让应用机器学习变得鲁棒、隐私保护与可信。目前,他已发表了 8 篇相关工作,并曾获得 2020 年 ACM 边缘计算研讨会的最佳论文奖。

  个人主页:https://khchow.com

  Yangruibo Ding

  

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  Yangruibo Ding 的本科毕业于成都的电子科技大学,目前在哥伦比亚大学攻读 CS 博士,师从 Baishakhi Ray 与 Gail Kaiser。此前曾在 IBM 研究所实习。

  他的主要研究方向是应用于软件工程自动化的机器学习,尤其对自监督源代码与应用于程序分析的深度学习感兴趣。目前,他已在相关方向发表了大约十篇会议与期刊论文。

  个人主页:https://robin-y-ding-columbia.github.io

  Yufeng Bright Ye

  

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  Yufeng Ye 的本科毕业于多伦大大学工程物理专业,目前在 MIT 攻读博士,师从 Kevin P. O’Brien,隶属于量子相干电子小组(Quantum Coherent Electronics Group),主要研究量子计算。目前,他已在相关领域完成近 20 篇研究论文。

  Zexue He

  

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  Zexue He 在 2019 年本科毕业于北京师范大学计算机专业,目前在加州大学圣地亚哥分校攻读 CS 博士,师从 Julian McAuley。此前曾在谷歌与微软亚洲研究院实习。

  她的研究兴趣包括 NLP 领域的去偏见与公平性,以及可信的机器学习。目前,她在相关方面已发表 9 篇论文。

  此外,值得注意的是,她也曾多次参加 ACM / ICPC 竞赛,并获得银牌、铜牌等荣誉。

  个人主页:https://zexuehe.github.io

  参考链接:

  https://research.ibm.com/university/awards/fellowships-awardees.html


标签: IBM

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