美国华盛顿州立大学闫岩全奖博士招生

导师简介

闫岩现任助理教授于华盛顿州立大学电子工程和计算机科学学院，研究方向为鲁棒性机器学习(robust machine learning)及其计算机视觉(computer vision)的应用，研究的重点为随机优化(stochastic gradient descent)算法的设计/分析，以及基于共型预测(conformal prediction)的不确定量化算法设计/分析，既注重机器学习基础的理论研究，也重视解决应用中的实际问题。他入选AAAI 2023 New Faculty Highlight项目（同年来自全球申请者中的35人入选）。他发表了近30篇人工智能/机器学习/计算机视觉的论文于顶级会议和期刊，如AAAI, IJCAI, ICML, NeurIPS, CVPR, ECCV, ICCV, JMLR, TPAMI, TIP, TMM, TNNLS, TKDE，也作为委员会（高级）成员或者审稿人为这些会议和期刊服务。在加入华盛顿州立大学之前，他曾经作为博士后在杨天宝教授指导下于爱荷华大学计算机学院进行研究，在此之前，于2018年从澳大利亚悉尼科技大学（UTS）获得计算机科学哲学博士学位，博士导师为杨易教授，于2013年从天津大学获得工学学士学位。

个人主页：

http://iemppu.github.io/index.html

研究方向

鲁棒性机器学习(robust machine learning)，统计学习理论(statistical learning theory)，随机优化算法(stochastic optimization)，联邦学习(federated learning)，弱监督学习(weakly supervised learning)，共型预测算法(conformal prediction)，计算机视觉(computer vision)

招生类型

目前正积极招募对原创科研有高度热情，有一定科研训练的同学加入华盛顿州立大学的博士项目（全额奖学金）或者访问学者项目。

WSU允许更为灵活的春季和秋季（每年两季）入学，详细时间表请查看：

https://gradschool.wsu.edu/degrees/factsheet/doctor-of-philosophy-electrical-and-computer-engineering/

申请方式

感兴趣的同学，如果即将本科或者研究生的计算机科学项目（或其他相关领域，并且已有较强的机器学习的背景和经历），欢迎联络发送邮件至 yan.yan1@wsu.edu，并附上一份成绩单，一个简历或者其他能展示科研经历的材料如发表的论文。期待有扎实数理基础或者代码能力强的同学加入我们的实验室。

转自：“科研doge”微信公众号

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