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新加坡管理大学机器学习、数据挖掘PhD全奖
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新加坡管理大学(SMU)招收2022年入学机器学习及数据挖掘方向博士研究生和博士后 庞观松将于2022年1月作为计算机科学的助理教授加入新加坡管理大学（Singapore Management University，SMU）。SMU是新加坡政府于2000年设立的第三所研究密集型公立大学，是亚洲乃至世界顶级的财经类院校和计算机信息技术强校，在计算机领域专业排名CSRankings中，位于全球85位，其中人工智能领域全球47名（人工智能小类全球15名）。 他于2019年悉尼科技大学（University of Technology Sydney，UTS）博士毕业，师从Longbing Cao，Ling Chen和 Huan Liu (ASU)教授，博士论文入选校长奖章列表（UTS Chancellor's Award List，每学院每年最多一个名额），现是依托于阿德莱德大学的澳大利亚机器学习研究院博士后研究员，合作导师为Chunhua Shen 和Anton van den Hengel教授。主要从事研究数据挖掘、机器学习算法及其在信息安全、金融科技、医疗健康、生物信息学、生物识别等领域的应用。已在KDD, CVPR, IJCAI, AAAI, ICDM, ACM Multimedia, CIKM, MICCAI, CSUR, TKDE, DMKDJ, TKDD, TMI, TMM, JAIR, Bioinformatics等数据科学相关国际顶级会议和期刊发表论文25余篇。是KDD和IJCAI异常以及未知类别检测、解释研讨会（ANDEA，AI4AN）的第一组织者，WSDM深度异常检测、KDD深度异常检测、非独立同分布、行为分析等教学讲座的主要演讲者。是人工智能顶刊TNNLS和IEEE Intelligent Systems的专刊首席客座编辑。是KDD, NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, IJCAI, AAAI, ICDM等国际会议（高级）程序委员会委员，CSUR, TPAMI, TKDE, TIP, TMM, RP, ML等期刊审稿人。 招生简介：招收多名2022年春季开始的博士研究生生、研究助理、博士后。研究方向可以是异常检测，open-world learning，表征学习，深度增强学习，以及其它相关机器学习和数据挖掘方向。为博士生提供含学费和生活补助的全额奖学金，要求本科或硕士为理工科专业，有较强的数学和编程能力，在顶会顶刊上发表过论文的同学优先考虑。博士后要求博士毕业或者即将毕业，并有很好的研究基础和经验。有意向的同学请发送邮件至pangguansong@gmail.com，并附上成绩单、简历以及简短的共同研究兴趣简介。 |
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