2019 ACM Fellow 名单出炉,新晋陶大程、谢源等7位华人,中科大、中科院、MSRA科学家入选

刚刚,2019 年度 ACM Fellow 名单正式公布,共 58 人入选。陶大程、谢源、李向阳等华人科学家代表成为新晋 ACM Fellow。

ACM(Association for Computing Machinery, ACM)是美国计算机协会的简称,创立于 1947 年,是全世界计算机领域影响力最大的专业学术组织之一。

ACM Fellow 则是由该组织授予资深会员的荣誉,目的是表彰对于计算机相关领域有杰出贡献的学者,其审查过程十分严格,每年遴选一次。全球每年的入选人数几乎都不到 60 人。

2019 ACM Fellow 来自全球各地的高等院校、企业及研究中心,包括澳大利亚、加拿大、中国、埃及、法国、德国、以色列、意大利、瑞士和美国等地。ACM 也将在 2020 年 6 月于旧金山举行的年度颁奖宴会上对 2019 ACM Fellow 进行正式认可。

根据 ACM 的公告,今年入选 ACM Fellow 的研究者在人工智能云计算、打击网络犯罪、量子计算和无线网络等领域做出了广泛而基础性的贡献,这些贡献深刻地影响了人们的职业和生活。

ACM 主席 Cherri M. Pancake 表示:「计算机技术已经深刻地改变了我们今天的工作和生活。这些直接或间接影响到我们的技术均源于某个团队或者某个人无数小时的努力、创造性灵感甚至理智之下的冒险。每一年,我们都希望其中最杰出的代表入选 Fellow 名单。ACM Fellow 计划的宗旨是:肯定这些研究者所取得的成就,赋予他们应有的赞誉,同时也向公众传达这些计算机科学专业人士正在从事何种研究领域和工作。」

虽然李飞飞、罗杰波、何田等华人代表去年入选了 ACM Fellow,但上一年未有国内机构成员入选。今年,中科院计算技术研究所副所长陈熙霖与中国科学技术大学李向阳教授成为国内机构入选代表。

此外,入选 2019 ACM Fellow 的华人代表还有加州大学洛杉矶分校的吕松武教授、加州大学伯克利分校的宋晓东教授、悉尼大学的陶大程教授、加州大学圣塔芭芭拉分校的谢源教授、微软亚洲研究院副院长周礼栋博士。

入选华人

  • 姓名:吕松武(Songwu Lu)

  • 机构:加州大学洛杉矶分校

  • 当选理由:因帮助创建更加灵活、性能更高的蜂窝网络而当选。

个人介绍:吕松武本科毕业于中国科学技术大学,硕博毕业于伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校,现为加州大学洛杉矶分校计算机科学系教授。他的研究方向包括无线网络、移动系统、云计算、无线和网络安全。吕松武因对无线、移动网络及网络安全的贡献而当选2016年IEEE Fellow。

他现在领导着 UCLA 的无线网络研究小组(Wireless Networking Group),该小组的研究领域涉及无线网络、移动系统和云计算。研究重点是无线数据网络协议、算法和系统的设计、执行和实验,目标是为无线互联网构建高性能和可靠的网络解决方案。

他目前是 ACM/IEEE Transactions on Networking 和 ACM Wireless network 的编委会委员,并曾担任 IEEE Transactions on Mobile Computing 和 IEEE Wireless Communication Magazine 的编委会委员。

  • 姓名:陈熙霖(Xilin Chen)

  • 机构:中科院计算技术研究所

  • 当选理由:因对面部和手语识别以及多媒体系统的贡献而当选。

个人介绍:陈熙霖现为中科院计算技术研究所副所长、中国计算机学会执行副秘书长,本硕博均毕业于哈尔滨工业大学计算机系。毕业后任教,并先后任讲师、副教授和教授。2001 年 5 月至 2004 年 5 月在美国卡内基梅隆大学计算机学院访问,回国后入选中国科学院百人计划,并先后历任中科院计算所研究员、中科院智能信息处理重点实验室主任、副总工兼智能信息处理研究部主任、所长助理职务。

陈熙霖的主要研究领域为计算机视觉模式识别、多媒体技术和多模式人机接口,曾先后主持自然科学基金重点项目、863 计划等项目的研究工作,并先后荣获国家科技进步二等奖三项、省部级科技进步奖 7 项以及国家发明专利四项。

此外,陈熙霖曾合作出版专著《计算机视觉——算法与系统原理》,并在包括 IEEE Transactions 在内的国内外刊物和会议上发表论文 100 多篇,担任过十多个国际学术会议的程序委员会委员。2015 年,陈熙霖当选国际电气与电子工程师协会 2016 年度 IEEE Fellow。

  • 姓名:宋晓东(Dawn Song)

  • 机构加州大学伯克利分校(UC 伯克利)

  • 当选理由:因在计算机安全和隐私方面的贡献当选。

个人介绍:宋晓东教授为美籍华裔,现任 UC 伯克利计算机系教授,同时也是该校人工智能实验室的成员。她是「加密货币和协议(The Initiative for CryptoCurrencies and Contracts:IC3)」组织的负责人之一。

宋教授于 1996 年毕业于清华大学,并在 1999 年和 2002 年分别获得了 CMU 和 UC 伯克利的硕士和博士学位。主要研究领域集中于区块链深度学习和计算机安全领域,特别是隐私安全、加密协议和货币以及分布式系统。2009 年,宋教授入选 MIT 科技评论「35 岁以下的创新者」年度榜单 Top35。此外,宋教授是 MacArthur Fellow、Guggenheim Fellow 及 Alfred P. Sloan Fellow。

  • 姓名:陶大程

  • 机构:悉尼大学

  • 当选理由:因在表征学习及其应用方面的贡献而入选。

个人介绍:陶大程教授是人工智能和信息科学领域国际知名学者、澳大利亚尤里卡 (Eureka) 奖获得者、IEEE/IAPR/OSA/SPIE Fellow、欧洲科学院(Academia Europaea)外籍院士、澳大利亚科学院院士、深圳市优必选科技有限公司人工智能首席科学家。此外,他还是 IEEE SMC 认知计算技术委员会前主席。

陶教授 2002 年本科毕业于中国科学技术大学,2004 年在香港中文大学获得硕士学位,2007 年在伦敦大学获得博士学位。他的研究方向包括人工智能计算机视觉深度学习、统计学习及其在神经科学、机器人、视频监控和医学信息学等领域的应用。

近年来,陶教授在权威杂志和重要会议上发表了数百篇论文,包括电气及电子工程师学会 (IEEE) 的多种汇刊、顶级杂志和会议;并曾多次获得最佳论文奖项,包括 IEEE ICDM 2007 年度最佳理论/算法论文奖第二名、IEEE ICDM 2013 年度最佳学生论文奖、2014 IEEE ICDM 10 年最大影响力论文奖和 IEEE 信号处理协会 2017 年度最佳论文奖。2014 年和 2015 年,他曾相继被汤森路透评为工程类高被引学者和计算机科学类高被引学者,发表的论文在谷歌学术搜索上被引用量达到 4 万 5 千次。

  • 姓名:谢源

  • 机构:加州大学圣塔芭芭拉分校

  • 入选理由:因对计算机架构的应用和评估技术工具设计领域的贡献而当选。

个人介绍:谢源是加州大学圣塔芭芭拉分校著名教授,任职于可扩展和高效能架构实验室(Scalable and Energy-efficient Architecture Lab (SEAL)),他也是电机与计算机工程系正教授。他 1997 年毕业于清华大学电子工程学院,并分别于 1999 年和 2002 年获得普林斯顿大学电机工程学院的硕士和博士学位。

谢教授曾先后在 IBM 微电子部全球设计中心、AMD 实验室等任职,目前担任*阿里达摩院高级研究员、阿里平头哥公司 CTO 和首席科学家、*IEEE 会士。他的研究主要集中于 VLSI 设计、电子自动化设计、计算机架构和嵌入式系统设计。

谢教授现在是 ACM Emerging Technologies in Computing Systems(JETC) 杂志主编、ACM Transactions on Design Automations for Electronics Systems (TODAES) 高级主编以及多项领域期刊的编辑。他还是 MPSOC14-15、ISLPED14、 GLSVLSI11 等大会的常任主席和 ICCAD 2019、HPCA 2018、ISLPED13、ASPDAC13、MPSCO11-12、ISVLSI09 主席。

同时他也是 ISCA (2012,14,15)、HPCA(2012-17)、MICRO 2015、DAC(2008-13,2015-16) 等多届顶会程序主席。

  • 姓名:李向阳

  • 机构:中国科学技术大学

  • 当选理由:因设计、分析和优化物联网及移动系统上的贡献而当选。

个人介绍:李向阳教授现任职于中国科学技术大学计算机科学与技术学院,是中科大计算机学院执行院长、博士生导师。李教授从事的是无线网络性能分析、网络优化与安全可信保障方面的基础理论和系统构建方面的研究。

李教授在 2014 年底当选 IEEE Fellow(「for contributions to performance analysis and resource allocation in wireless networks」),2014 年底当选 ACM 杰出科学家(Distinguished Scientist)。自 2000 年以来已在高水平国际期刊及会议累计发表 300 余篇学术论文,其中包括知名 IEEE Transactions 系列期刊上面近 80 篇论文,及计算机网络领域著名的学术会议 ACM MobiCom 论文 12 篇(近 10 年来获该会议最佳论文奖 1 次,最佳论文奖提名 2 次,最佳演示奖 1 次),IEEE INFOCOM 论文近 50 篇。李向阳教授多次获得国际会议最佳论文奖,例如 ACM MobiCom 2014、IEEE GlobeCom 2015、IEEE IPCCC 2014、IEEE HICSS 2001,COCOON 2001 的最佳论文奖。

李教授作为第一发明人,申请了 14 项国内发明专利,获得 4 项美国临时专利。

李教授目前为《IEEE/ACM Transactions on Networking》,《IEEE Transactions on Mobile Computing》等多个顶级国际期刊的编委,也担任了《IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems》的编委,和算法百科全书《Encyclopedia of Algorithms》无线网络学科方向的编辑。曾经担任了多个知名国际学术会议程序委员会主席或者大会主席(如 ACM MobiHoc,IEEE MASS 等),多年来担任本领域的重要学术会议的程序委员会成员(如 ACM MobiCom,IEEE INFOCOM 等)。

  • 姓名周礼栋

  • 机构微软亚洲研究院

  • 当选理由:因对可信分布式计算和在中国的系统研究和教育上的贡献而当选。

个人介绍周礼栋博士现在任微软亚洲研究院副院长、微软杰出首席科学家(Distinguished Scientist of Microsoft),主要从事大规模分布式系统、存储系统、无线通讯和网络,以及系统安全和可靠性方面的研究。

他于 2002 年加入微软公司,曾任微软硅谷研究院研究员、微软亚洲研究院和微软雷德蒙研究院系统研究组首席研究员。

微软亚洲研究院主页介绍,周礼栋博士是计算机学会计算机存储会刊(ACM Transactions on Storage)编委会成员,曾担任国际计算机系统会议(SOSP, OSDI, NSDI, PODC, ASPLOS, EuroSys, SoCC, 和 DISC)的程序委员会成员,第一届亚太系统研讨会(APSys)程序委员会联合主席,以及 2017 第 26 届操作系统原理大会(SOSP』17)联合主席。

周礼栋毕业于复旦大学并获得计算机科学学士学位,之后进入康奈尔大学深造,先后获得计算机科学硕士及博士学位。

2019 ACM Fellow 完整名单

参考链接:https://www.acm.org/media-center/2019/december/fellows-2019?from=timeline&isappinstalled=0

入门李向阳陈熙霖宋晓东周礼栋谢源吕松武陶大程ACM Fellow
相关数据
微软亚洲研究院机构

微软亚洲研究院于1998年在北京成立,是微软公司在亚太地区设立的基础及应用研究机构,也是微软在美国本土以外规模最大的一个研究院。微软亚洲研究院从事自然用户界面、智能多媒体、大数据与知识挖掘、人工智能、云和边缘计算、计算机科学基础等领域的研究,致力于推动计算机科学前沿发展,着眼下一代革命性技术的创新,助力微软实现长远发展战略。通过与微软产品部门紧密合作,微软亚洲研究院将众多创新技术转移到了微软的核心产品中,如Office、Windows、Azure、Bing、Visual Studio、Xbox Kinect以及小冰、Cortana和Microsoft Translator等人工智能产品。

https://www.msra.cn/
微软机构

微软是美国一家跨国计算机科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务为主。总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德,最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office办公室软件,以及Xbox的游戏业务。微软是美国《财富》杂志2015年评选的世界500强企业排行榜中的第95名。

https://www.microsoft.com/en-us/about
复旦大学机构

复旦大学(Fudan University),简称“复旦”,位于中国上海,由中华人民共和国教育部直属,中央直管副部级建制,国家双一流(A类)、985工程、211工程建设高校,入选珠峰计划、111计划、2011计划、卓越医生教育培养计划、卓越法律人才教育培养计划、国家建设高水平大学公派研究生项目,九校联盟(C9)、中国大学校长联谊会、东亚研究型大学协会、环太平洋大学协会的重要成员,是一所世界知名、国内顶尖的全国重点大学。

相关技术
IBM机构

是美国一家跨国科技公司及咨询公司,总部位于纽约州阿蒙克市。IBM主要客户是政府和企业。IBM生产并销售计算机硬件及软件,并且为系统架构和网络托管提供咨询服务。截止2013年,IBM已在全球拥有12个研究实验室和大量的软件开发基地。IBM虽然是一家商业公司,但在材料、化学、物理等科学领域却也有很高的成就,利用这些学术研究为基础,发明很多产品。比较有名的IBM发明的产品包括硬盘、自动柜员机、通用产品代码、SQL、关系数据库管理系统、DRAM及沃森。

https://www.ibm.com/us-en/
相关技术
优必选科技机构

深圳市优必选科技股份有限公司成立于2012年3月,是全球领先的人工智能和人形机器人研发、制造和销售为一体的高科技创新企业,公司秉承着“让智能机器人走进千家万户”的使命,专注于人工智能及机器人核心技术的应用型研发、前瞻性研发与商业化落地,同时提供人工智能教育、智慧零售、智慧园区/校园安防等行业解决方案。以智能服务机器人为载体,将“AI+”赋能各行业,为客户提供一站式服务,致力于打造“硬件+软件+服务+内容”的智能服务生态圈。

https://www.ubtrobot.com/cn/
相关技术
李飞飞人物

李飞飞,斯坦福大学计算机科学系教授,斯坦福视觉实验室负责人,斯坦福大学人工智能实验室(SAIL)前负责人。专业领域是计算机视觉和认知神经科学。2016年11月李飞飞加入谷歌,担任谷歌云AI/ML首席科学家。2018年9月,返回斯坦福任教,现为谷歌云AI/ML顾问。10月20日斯坦福大学「以人为中心的AI计划」开启,李飞飞担任联合负责人。11月20日李飞飞不再担任SAIL负责人,Christopher Manning接任该职位。

周礼栋人物

周礼栋博士现任微软亚洲研究院副院长,负责微软亚洲研究院-微软(亚洲)互联网工程院人工智能系统联合中心,主要从事大规模分布式系统、存储系统、无线通讯和网络,以及系统安全和可靠性方面的研究。

区块链技术

区块链是用分布式数据库识别、传播和记载信息的智能化对等网络, 也称为价值互联网。 中本聪在2008年,于《比特币白皮书》中提出“区块链”概念,并在2009年创立了比特币社会网络,开发出第一个区块,即“创世区块”。

深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

神经科学技术

神经科学,又称神经生物学,是专门研究神经系统的结构、功能、发育、演化、遗传学、生物化学、生理学、药理学及病理学的一门科学。对行为及学习的研究都是神经科学的分支。 对人脑研究是个跨领域的范畴,当中涉及分子层面、细胞层面、神经小组、大型神经系统,如视觉神经系统、脑干、脑皮层。

模式识别技术

模式识别(英语:Pattern recognition),就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。 我们把环境与客体统称为“模式”。 随着计算机技术的发展,人类有可能研究复杂的信息处理过程。 信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。其概念与数据挖掘、机器学习类似。

表征学习技术

在机器学习领域,表征学习(或特征学习)是一种将原始数据转换成为能够被机器学习有效开发的一种技术的集合。在特征学习算法出现之前,机器学习研究人员需要利用手动特征工程(manual feature learning)等技术从原始数据的领域知识(domain knowledge)建立特征,然后再部署相关的机器学习算法。虽然手动特征工程对于应用机器学习很有效,但它同时也是很困难、很昂贵、很耗时、并依赖于强大专业知识。特征学习弥补了这一点,它使得机器不仅能学习到数据的特征,并能利用这些特征来完成一个具体的任务。

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

操作系统技术

操作系统(英语:operating system,缩写作 OS)是管理计算机硬件与软件资源的计算机程序,同时也是计算机系统的内核与基石。操作系统需要处理如管理与配置内存、决定系统资源供需的优先次序、控制输入与输出设备、操作网络与管理文件系统等基本事务。操作系统也提供一个让用户与系统交互的操作界面。

信号处理技术

信号处理涉及到信号的分析、合成和修改。信号被宽泛地定义为传递“关于某种现象的行为或属性的信息(如声音、图像和生物测量)”的函数。例如,信号处理技术用于提高信号传输的保真度、存储效率和主观质量,并在测量信号中强调或检测感兴趣的组件。我们熟悉的语音、图像都可以看做是一种信号形式。因此,对于语音、图像的增强、降噪、识别等等操作本质上都是信号处理。

嵌入式系统技术

嵌入式系统,是一种嵌入机械或电气系统内部、具有专一功能和实时计算性能的计算机系统。嵌入式系统常被用于高效控制许多常见设备,被嵌入的系统通常是包含数字硬件和机械部件的完整设备,例如汽车的防锁死刹车系统。

加州大学伯克利分校机构

加利福尼亚大学伯克利分校,简称加州大学伯克利分校,又常被译为加利福尼亚大学伯克莱分校,位于美国加利福尼亚州旧金山湾区伯克利市,是一所世界著名的公立研究型大学。其许多科系位于全球大学排行前十名,是世界上最负盛名的大学之一,常被誉为美国乃至世界最顶尖的公立大学。

https://www.berkeley.edu/
量子计算技术

量子计算结合了过去半个世纪以来两个最大的技术变革:信息技术和量子力学。如果我们使用量子力学的规则替换二进制逻辑来计算,某些难以攻克的计算任务将得到解决。追求通用量子计算机的一个重要目标是确定当前经典计算机无法承载的最小复杂度的计算任务。该交叉点被称为「量子霸权」边界,是在通向更强大和有用的计算技术的关键一步。

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