杨强
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| 杨强 | |
|---|---|
 | |
| 出生 |  中国北京 |
| 国籍 |  中华人民共和国（香港） |
| 母校 | 北京大学，马里兰大学 |
| 网站 | www |
| 科学生涯 | |
| 机构 | 滑铁卢大学,Simon Fraser University,香港科技大学 |
| 论文 | Improving the Efficiency of Planning（1989） |
| 博士導師 | Dana S. Nau |
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前主任、讲席教授[1]，前大學新明工程学教授[2]、前大数据研究所主任[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]。主要研究方向：人工智能，包括联邦学习，迁移学习，智能规划。谷歌学术引用超过90000次，H-index 超过128（2023年1月）。
生平[编辑]
1982年毕业于北京大学天体物理学专业，同年经李政道CUSPEA物理考试前往美国马里兰大学天文学系天体物理专业攻读博士学位。 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（人工智能方向）获得博士学位[5]。
于1989年加入加拿大滑铁卢大学计算机系任助理教授。 1994年获得终身副教授教职（Tenure）。1995年转入加拿大Simon Fraser University任NSERC工业研究主任教授（NSERC Industry Chair Professor), 并于2000年获Simon Fraser大学正教授。2001年转入香港科技大学。
2009年，创建ACM刊物 Transactions on Intelligent Systems and Technology（ACM TIST）任首届主编 [6]。
2010年，任国际数据挖掘大会ACM SIGKDD 程序主席 (Program Chair)，2012年，任ACM SIGKDD大会主席 (General Chair)。
2012年，在香港参与创立华为诺亚方舟实验室并担任首届实验室主任。[7]。 至2014年底结束。
2014年，任香港科技大学新明工程学讲座教授。[8]2015年，任香港科技大学计算机与工程学系主任。 [9]
2015年, 创建IEEE刊物 Transactions on Big Data（IEEE TBD）任首届主编。[10]
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）
2015年，任国际人工智能大会IJCAI程序主席 （Program Chair)。
2016年，在香港科技大学创建大数据研究所（BDI）及大数据方向硕士学位（MSCBD）。[3]
2017年-2019年，任国际人工智能学会（IJCAI）理事会主席 (President of the Board)，是为华人首次。 2021年，任美国人工智能大会（AAAI）主席。
2018年，出任微众银行首席人工智能官（CAIO）。[11]
2018年参与创立香港人工智能与机器人学会（HKSAIR），任首届理事长。
2019年，发布全球首个联邦学习开源平台FATE并贡献给Linux Foundation，2021年任IEEE联邦学习标准组主席并全球首个联邦学习国际标准。
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。[12]
奖项和荣誉[编辑]
- ACM Fellow（2017年）
- ACM杰出科学家[13]（ACM Distinguished Scientist）， 2011－
- 首位华人美国人工智能协会（AAAI）Fellow[14][15]， 2013－
- 电气电子工程师学会（IEEE）Fellow[16]，2009－
- 国际模式识别学会（IAPR）Fellow[17]， 2012－
- 美國科學促進會（AAAS）Fellow[18]， 2012－
- 加拿大皇家科学院 （RSC）Royal Society of Canada Fellow[19], 2021-
- 加拿大工程院 （CAE）The Canadian Academy of Engineering Fellow[20], 2021-
著作[编辑]
- 《学术研究你的成功之道》[21]
- 《隐私计算》[22]
- "Crafting Your Research Future: A Guide to Successful Master's and PH.D. Degrees in Science & Engineering"[23]
- "Intelligent Planning: A Decomposition and Abstraction Based Approach"[24]
- "Constraint-Based Design Recovery for Software Reengineering: Theory and Experiments (International Series in Software Engineering)"[25]
- "Transfer Learning"[26]
- "Federated Learning"[27]
- "联邦学习"[28]
参考来源[编辑]
- ^ {{Cite web|title=Two HKUST Academics Honored by World’s Top Professional Society|url=http://www.ust.hk/gb/news/press_20081128-654.html&lang=zh （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&lang=zh （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）.
- ^ {{Cite web|title=ACM TIST|url=https://dl.acm.org/journal/tist}&lang=zh
- ^ 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.
- ^ 杨强，刘洋，等. 联邦学习. 机械工业出版社. 2020.
外部链接[编辑]
- 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）
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