科研

近日，国家自然科学基金委员会公布了2020年度基金项目评审结果。在已公布结果的项目中，中国人民大学共获得78项资助，直接经费总计3813万元。高瓴人工智能学院2位新教师（博士后）喜获立项，其中面上项目1项、青年科学基金项目1项，获批资助直接费用共计75万元，具体名单如下：

高瓴人工智能学院积极鼓励和支持教师申报国家级科研项目，大力推进科研团队和平台建设，高度重视大数据管理与分析方法研究北京市重点实验室等科研设施建设，为科研工作提供了坚实的物质保障。

项目负责人简介

刘勇，现任中国人民大学高瓴人工智能学院准聘助理教授，研究方向为大规模机器学习、模型选择和统计学习理论。2016年博士毕业于天津大学；2018-2020年于中国科学院信息工程研究所担任副研究员。在机器学习、统计机器学习等领域的顶级期刊和会议上（如 TPAMI、TNNLS、TIP、NeurIPS、ICML、AAAI、IJCAI、ECML、CIKM等）发表论文30 余篇，其中以第一作者/通讯作者发表 CCF A类论文 15 余篇。获中国科学院“青年创新促进会”成员、中国科学院信息工程研究所“引进优青”人才称号。担任国际顶级会议IJCAI高级程序委员，NeurIPS、AAAI、ECAI等程序委员。主持国家自然科学基金青年项目、中国科学院基础前沿科学研究计划项目、腾讯犀牛鸟基金项目及保密局战略研究项目子课题。

张骁，现任中国人民大学高瓴人工智能学院博士后，主要从事在线机器学习、模型选择、推荐系统的研究工作。已在本领域相关的国内外学术期刊和会议上发表论文11篇，其中第一作者及通讯作者论文包括计算机学会A类国际会议3篇（ICML1篇，IJCAI2篇）、计算机学会B类国际会议1篇（CIKM）、计算机学会A类国内期刊2篇（计算机学报、中国科学: 信息科学）、SCI二区期刊1篇和SCI三区期刊1篇，并获得CCDM 2016、ICPR 2018的优秀学生论文奖。研究成果被来自斯坦福大学、法国国家信息与自动化研究所等科研机构的领域专家（A. Rudi、Lei Xing等）引用，已发表论文在谷歌学术中被引用20余次，所提出的在线核学习算法被国际模式识别学会《IAPR Newsletter》评价为“promising for large-scale matrix computation and online learning”（参考译文：大规模矩阵计算及在线学习领域的一种有前景的方法）。