当地时间 4 月 22 日,Facebook 公布了 2021 年博士生奖研金(2021 PhD Fellowship)获得者的名单,共有 26 位博士生获奖,其中华人博士生占据半数,多达 13 位。
Facebook 奖研金计划主要面向计算机科学与工程领域的重要主题,包括计算机视觉、编程语言等。获奖者将获得为期两个学年的学费,并获得 42000 美元的津贴,其中包括会议旅行等支持。此外,获奖者还将受邀到 Facebook 总部参加年度 Fellowship Summit,以为获奖者提供交流机会。迄今为止,这一计划已经为来自全球的 144 位在读博士提供了支持。
以下是本次获得奖研金的华人博士生名单:
徐祥
徐祥是哈佛大学计算机科学系的博士生,导师是 Flavio P. Calmon 教授。徐祥的研究兴趣包括信息理论与机器学习的交集、表征学习、机器学习的鲁棒性、图神经网络和自然语言生成等。
Yan Ji
Yan Ji 是康奈尔大学计算机科学系的博士生,导师是 Ari Juels 教授。Yan Ji 的研究专注于区块链和区块链应用程序的可扩展性和安全性。具体而言,Yan Ji 的研究工作旨在建立区块链扩展的正式基础,并发现设计可扩展区块链协议的原则,而又不影响安全性和去中心化。此外,她的研究还尝试使用区块链作为构建块,为现实世界的应用程序构建安全和隐私保护的系统。
Cheng Zhang
Cheng Zhang 是加州大学欧文分校计算机科学系的博士生,导师是 Shuang Zhao 教授。Cheng Zhang 本科毕业于北京工业大学电气工程专业,硕士毕业于哥伦比亚大学计算机科学系。他的研究重点是基于物理的可微分渲染。
史亮
史亮是 MIT CSAIL 的一位博士生,导师是 Wojciech Matusik 教授。史亮目前的研究重点是 VR/AR、外观建模和计算制造。他最近的研究包括用于 3D 全息图合成的第一个实时神经渲染系统、Adobe 产品采用的可微分过程材料建模系统。史亮本科毕业于北京航空航天大学,硕士毕业于斯坦福大学,曾在 NVIDIA Research、Adobe Research 和 Facebook Reality Lab 实习。
Shuang Li
Shuang Li 是 MIT 的一名博士生,导师是 Antonio Torralba 教授。Shuang Li 本科就读于香港中文大学,研究兴趣主要是多智能体社交智能和视觉语言相关任务,致力于构建可以不断学习并与周围世界互动的智能体。
Xingyi Zhou
Xingyi Zhou 是得克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学系的一名博士生。他的研究兴趣是计算机视觉和机器学习,包括目标检测、3D 感知、姿态估计和多目标跟踪。Xingyi Zhou 本科毕业于复旦大学计算机科学学院,曾在 Microsoft Research Asia、Google 和 Intel Labs 实习。
张云昊
张云昊是康奈尔大学计算机科学专业的博士生,导师是 Lorenzo Alvisi。他的研究兴趣主要在于分布式系统的容错性。他的研究论文《Byzantine Ordered Consensus without Byzantine Oligarchy》在被誉为「操作系统原理领域奥斯卡」的 OSDI 2020 上获得最佳论文奖。
Jiaxin Lin
Jiaxin Lin 是威斯康星大学麦迪逊分校的一名博士生,导师是 Aditya Akella 教授。Jiaxin Lin 本科毕业于北京航空航天大学,目前致力于研究计算机网络和大数据系统,她的总体研究目标是探索可编程硬件在未来数据中心应用程序和多租户设置中扮演的基本角色。
Yuanbo Li
Yuanbo Li 是佐治亚理工学院计算机科学系的一名博士生,导师是 Qirun Zhang 教授。Yuanbo Li 研究重点是程序分析,特别是设计和改进静态分析技术。目前,他正致力于有效分析并发和并行程序。
Jiaheng Zhang
Jiaheng Zhang 是加州大学伯克利分校计算机科学专业的一名博士生,导师是 Dawn Song 教授。Jiaheng Zhang 本科毕业于上海交通大学,他是 RISE Lab,Cryptocurrencies&Contracts Lab(IC3)和伯克利 AI Research(BAIR)的成员。他的研究兴趣包括计算机安全性和密码学。
Jialin Ding
Jialin Ding 是 MIT 数据系统组的一名博士生,导师是 Tim Kraska 教授。他的研究重点是使用机器学习来改进数据库系统,并着重于索引结构和数据存储布局。
Weizhe Hua
Weizhe Hua 是康奈尔大学电气与计算机工程专业博士生,导师是 Edward Suh 教授。他的研究兴趣是通过协作开发机器学习算法和硬件架构技术来提高机器学习系统的效率、安全性和隐私性。
Paul Pu Liang
Paul Pu Liang 是卡内基梅隆大学机器学习专业的一名博士生,导师是 Louis-Philippe Morency 教授和 Ruslan Salakhutdinov 教授。Paul Pu Liang 的研究兴趣是建立能够感知并参与多模式人机交互的社交智能体。他的研究曾在 NeurIPS 2019 联邦学习 workshop 上获得杰出学生论文奖。
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