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楊強

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楊強
出生 中國北京
母校馬里蘭大學
網站cse.hkust.edu.hk/~qyang/
科學生涯
機構香港科技大學
論文Improving the Efficiency of Planning(1989)
博士導師Dana S. Nau

楊強(1961年),北京人,中國人工智能科學家,香港科技大學計算機科學與工程學系主任、講席教授[1],大學新明工程學教授[2]、大數據研究所主任[3]。兼任深圳大學計算機與軟件學院特約教授、博士生導師[4]

生平

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1985年於馬里蘭大學天體物理專業獲得碩士學位。1987年於馬里蘭大學計算機系獲得碩士學位。1989年馬里蘭大學計算機系獲得博士學位[5]

2012年,在香港成立華為諾亞方舟實驗室並擔任首席主任。[6]

2014年,任香港科技大學新明工程學講座教授。[7]2015年,任香港科技大學計算機與工程學系主任。 [8]

2015年, 創建IEEE刊物 Transactions on Big Data(IEEE TBD)任首屆主編。[9]2015年,創建「微信-香港科技大學人工智能聯合實驗室」 (WeChat-HKUST Joint AI Technology Lab, WHAT LAB)。

2016年,在香港科技大學創建大數據研究所。[3]

2018年,出任微眾銀行首席人工智能官(CAIO)。[10]同年創立香港人工智能與機械人學會,任理事長。

2019年, 與香港創新及科技局合作,籌劃建設香港智慧城市以及香港國際數據港項目。[11]

獎項和榮譽

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著作

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  • 《學術研究你的成功之道》[20]
  • 《私隱計算》[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]

參考來源

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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頁面存檔備份,存於互聯網檔案館
  2. ^ HKUST Holds Second Inauguration Ceremony of Named Professorships for Outstanding Faculty Members. 香港科技大學. (原始內容存檔於2017-08-27). 
  3. ^ 3.0 3.1 http://bdi.ust.hk頁面存檔備份,存於互聯網檔案館) HKUST BIg Data Institute
  4. ^ 深圳大学计算机与软件学院. [2021-09-14]. (原始內容存檔於2021-09-14). 
  5. ^ Alumnus Qiang Yang named IEEE Fellow. [2020-12-27]. (原始內容存檔於2021-09-13). 
  6. ^ Huawei Noah's Ark Lab - Building An Intelligent World. 華為諾亞方舟實驗室. [2020-12-27]. (原始內容存檔於2021-03-11). 
  7. ^ 新明工程學教授席. [2017-05-19]. (原始內容存檔於2016-06-05). 
  8. ^ Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology. [2017-05-19]. (原始內容存檔於2017-05-19).  CSE HKUST
  9. ^ IEEE TBD. (原始內容存檔於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. 新浪財經. 2019-05-31 [2019-06-05]. (原始內容存檔於2019-05-31). 
  11. ^ 创新及科技局 (PDF). [2021-12-29]. (原始內容存檔 (PDF)於2021-09-18). 
  12. ^ Recipients. ACM. [2020-12-27]. (原始內容存檔於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. 人民網. (原始內容存檔於2013-10-13). 
  14. ^ Dr. Qiang YANG Honoured the 1st AAAI Fellowship among Chinese Scientists Worldwide. (原始內容存檔於2016-02-25). 
  15. ^ IEEE Fellow 2009. [2013-10-14]. (原始內容存檔於2014-07-14). 
  16. ^ IAPR Fellows. IAPR. [2020-12-27]. (原始內容存檔於2019-02-10). 
  17. ^ AAAS Fellow 2012. 美國人文與科學院. [2013-10-12]. (原始內容存檔於2013-02-18). 
  18. ^ RSC Fellow 2021. 加拿大皇家科學院. [2021-09-13]. (原始內容存檔於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]. (原始內容存檔於2022-06-15). 
  20. ^ 凌曉峰、楊強. 学术研究你的成功之道. 北京: 清華大學出版社. 2012. ISBN 9787302304319. 
  21. ^ 陳凱、楊強. 隐私计算. 北京: 電子工業出版社. 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. 

外部連結

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