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杨强

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杨强
出生 中国北京
母校马里兰大学
网站cse.hkust.edu.hk/~qyang/
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

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]。

生平

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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

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著作

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  • 《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

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  1. ^ {{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）
  2. ^ 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. ^ 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
  4. ^ 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）. 
  5. ^ Alumnus Qiang Yang named IEEE Fellow. [2020-12-27]. （原始内容存档于2021-09-13）. 
  6. ^ 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）. 
  7. ^ 新明工程學教授席. [2017-05-19]. （原始内容存档于2016-06-05）. 
  8. ^ 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
  9. ^ IEEE TBD. （原始内容存档于2019-02-20）. 
  10. ^ 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）. 
  11. ^ 创新及科技局 (PDF). [2021-12-29]. （原始内容存档 (PDF)于2021-09-18）. 
  12. ^ Recipients. ACM. [2020-12-27]. （原始内容存档于2021-02-19）. 
  13. ^ 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）. 
  14. ^ Dr. Qiang YANG Honoured the 1st AAAI Fellowship among Chinese Scientists Worldwide. （原始内容存档于2016-02-25）. 
  15. ^ IEEE Fellow 2009. [2013-10-14]. （原始内容存档于2014-07-14）. 
  16. ^ IAPR Fellows. IAPR. [2020-12-27]. （原始内容存档于2019-02-10）. 
  17. ^ AAAS Fellow 2012. 美国人文与科学院. [2013-10-12]. （原始内容存档于2013-02-18）. 
  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）. 
  19. ^ 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）. 
  20. ^ 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. 
  21. ^ 陈凯、杨强. 隐私计算. 北京: 电子工业出版社. 2022. ISBN 9787121426414. 
  22. ^ 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. 
  23. ^ Qiang, Yang. Intelligent Planning: A Decomposition and Abstraction Based Approach. Springer. 1997. ISBN 9783540619017. 
  24. ^ 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. 
  25. ^ Qiang Yang, Yu Zhang, Wenyuan Dai, Sinno Jialin Pan. Transfer Learning. Cambridge University Press. 2020. ISBN 9781107016903. 
  26. ^ Qiang Yang, Yang Liu, Yong Cheng, Yan Kang, Tianjian Chen, Han Yu. Federated Learning. Morgan & Claypool Publishers. 2019. ISBN 9781681736976. 

外部链接

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