杨强
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杨强(1961年—),北京人,中国人工智能科学家,香港科技大学計算機科學與工程學系主任、讲席教授[1],大學新明工程学教授[2]、大数据研究所主任[3]。兼任深圳大学计算机与软件学院特约教授、博士生导师[4]。
杨强 | |
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出生 | 中国北京 |
母校 | 马里兰大学 |
网站 | cse |
科学生涯 | |
机构 | 香港科技大学 |
论文 | Improving the Efficiency of Planning(1989) |
博士導師 | Dana S. Nau |
生平
1985年于马里兰大学天体物理专业获得硕士学位。1987年于马里兰大学计算机系获得硕士学位。1989年马里兰大学计算机系获得博士学位[5]。
2012年,在香港成立华为诺亚方舟实验室并担任首席主任。[6]
2014年,任香港科技大学新明工程学讲座教授。[7]2015年,任香港科技大学计算机与工程学系主任。 [8]
2015年, 创建IEEE刊物 Transactions on Big Data(IEEE TBD)任首届主编。[9]2015年,创建“微信-香港科技大学人工智能联合实验室” (WeChat-HKUST Joint AI Technology Lab, WHAT LAB)。
2016年,在香港科技大学创建大数据研究所。[3]
2018年,出任微众银行首席人工智能官(CAIO)。[10]同年创立香港人工智能与机器人学会,任理事长。
2019年, 与香港创新及科技局合作,筹划建设香港智慧城市以及香港国际数据港项目。[11]
奖项和荣誉
- ACM Fellow(2017年)
- ACM杰出科学家[12](ACM Distinguished Scientist), 2011-
- 首位华人美国人工智能协会(AAAI)Fellow[13][14], 2013-
- 电气电子工程师学会(IEEE)Fellow[15],2009-
- 国际模式识别学会(IAPR)Fellow[16], 2012-
- 美國科學促進會(AAAS)Fellow[17], 2012-
- 加拿大皇家科学院 (RSC)Royal Society of Canada Fellow[18], 2021-
- 加拿大工程院 (CAE)The Canadian Academy of Engineering Fellow[19], 2021-
著作
- 《学术研究你的成功之道》[20]
- 《隐私计算》[21]
- "Crafting Your Research Future: A Guide to Successful Master's and PH.D. Degrees in Science & Engineering"[22]
- "Intelligent Planning: A Decomposition and Abstraction Based Approach"[23]
- "Constraint-Based Design Recovery for Software Reengineering: Theory and Experiments (International Series in Software Engineering)"[24]
- "Transfer Learning"[25]
- "Federated Learning"[26]
参考来源
- ^ {{Cite web|title=Two HKUST Academics Honored by World’s Top Professional Society|url=http://www.ust.hk/gb/news/press_20081128-654.html (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- ^ HKUST Holds Second Inauguration Ceremony of Named Professorships for Outstanding Faculty Members. 香港科技大学. (原始内容存档于2017-08-27).
- ^ 3.0 3.1 http://bdi.ust.hk (页面存档备份,存于互联网档案馆) HKUST BIg Data Institute
- ^ 深圳大学计算机与软件学院. [2021-09-14]. (原始内容存档于2021-09-14).
- ^ Alumnus Qiang Yang named IEEE Fellow. [2020-12-27]. (原始内容存档于2021-09-13).
- ^ Huawei Noah's Ark Lab - Building An Intelligent World. 华为诺亚方舟实验室. [2020-12-27]. (原始内容存档于2021-03-11).
- ^ 新明工程學教授席. [2017-05-19]. (原始内容存档于2016-06-05).
- ^ Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology. [2017-05-19]. (原始内容存档于2017-05-19). CSE HKUST
- ^ IEEE TBD. (原始内容存档于2019-02-20).
- ^ 微众银行AI团队亮相CCF年度盛会 探讨下一个十年. 新浪财经. 2019-05-31 [2019-06-05]. (原始内容存档于2019-05-31).
- ^ 创新及科技局 (PDF). [2021-12-29]. (原始内容存档 (PDF)于2021-09-18).
- ^ Recipients. ACM. [2020-12-27]. (原始内容存档于2021-02-19).
- ^ 杨强博士荣获华人界首个国际先进人工智能协会(AAAI)Fellow称号. 人民网. (原始内容存档于2013-10-13).
- ^ Dr. Qiang YANG Honoured the 1st AAAI Fellowship among Chinese Scientists Worldwide. (原始内容存档于2016-02-25).
- ^ IEEE Fellow 2009. [2013-10-14]. (原始内容存档于2014-07-14).
- ^ IAPR Fellows. IAPR. [2020-12-27]. (原始内容存档于2019-02-10).
- ^ AAAS Fellow 2012. 美国人文与科学院. [2013-10-12]. (原始内容存档于2013-02-18).
- ^ RSC Fellow 2021. 加拿大皇家科学院. [2021-09-13]. (原始内容存档于2021-11-07).
- ^ Prof. YANG Qiang Named a Fellow of Canadian Academy of Engineering. School of Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology. [2022-05-13]. (原始内容存档于2022-06-15).
- ^ 凌晓峰、杨强. 学术研究你的成功之道. 北京: 清华大学出版社. 2012. ISBN 9787302304319.
- ^ 陈凯、杨强. 隐私计算. 北京: 电子工业出版社. 2022. ISBN 9787121426414.
- ^ Charles Ling, Qiang Yang. Crafting Your Research Future: A Guide to Successful Master's and PH.D. Degrees in Science & Engineering. Morgan & Claypool. 2012. ISBN 9781608458103.
- ^ Qiang, Yang. Intelligent Planning: A Decomposition and Abstraction Based Approach. Springer. 1997. ISBN 9783540619017.
- ^ Woods, Steven G.; Alexander E. Quilici、Qiang Yang. Constraint-Based Design Recovery for Software Reengineering: Theory and Experiments (International Series in Software Engineering). Springer. 1997. ISBN 9780792380672.
- ^ Qiang Yang, Yu Zhang, Wenyuan Dai, Sinno Jialin Pan. Transfer Learning. Cambridge University Press. 2020. ISBN 9781107016903.
- ^ Qiang Yang, Yang Liu, Yong Cheng, Yan Kang, Tianjian Chen, Han Yu. Federated Learning. Morgan & Claypool Publishers. 2019. ISBN 9781681736976.
外部链接
- The ACM Digital Library,
- Google Scholar (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- 杨强主页 (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- 杨强论文列表 (页面存档备份,存于互联网档案馆)