我校多名教授入選計算機科學和電子領域全球千強頂級科學家榜單
全球計算機研究領域的領先門戶網站Guide2Research于近日公布全球前1000位計算機科學和電子領域頂級科學家排名。來自港中大（深圳）數據科學學院（SDS）、深圳市人工智能與機器人研究院（AIRS）以及深圳市大數據研究院（SRIBD）的多位教授上榜。
我校上榜的教授包括香港中文大學（深圳）副校長、加拿大皇家科學院院士、深圳市大數據研究院院長羅智泉教授，數據科學學院執行院長、AIRS副院長兼機器學習與應用研究中心主任查宏遠教授，數據科學學院教授、AIRS計算機視覺研究中心主任張大鵬教授，AIRS執行院長兼普適人工智能應用研究中心主任李世鵬教授，數據科學學院丁宏強教授，AIRS國際聯合研究項目負責人兼計算機視覺研究中心高級研究員Takeo Kanade教授，以及AIRS國際聯合研究項目負責人Bradley Nelson教授。
此外，AIRS國際聯合培養博士后項目的兩位海外導師沈學民教授和Leandros Tassiulas教授也入選該名單。張大鵬教授、Takeo Kanade教授和沈學民教授更是躋身全球百強榜單。
Guide2Research網站通過多維度真實數據分析評估出極具學術影響力的頂尖計算機科學和電子領域的科學家，其中不乏機器學習大牛、深度學習大神與圖靈獎得主。Guide2Research通過DBLP與Google scholar的數據，統計研究成果被引用總次數，對科學家進行h-index的分數評估，由高至低進行排序。h代表高引用次數，一名科研人員的 h 指數是指他至多有 h 篇論文分別被引用至少h次。作為一種學術水平評估新方法，h-index能很好地量化一位學者的科研質量與研究貢獻。
從全球千強科學家榜單看出，亞洲上榜科學家數量在顯著增長，其中約48%的上榜科學家來自中國。眾多享譽全球的科學家和青年學者來到粵港澳大灣區執教，匯聚香港中文大學（深圳），也證明了中國在國際舞臺上對人才的吸引力，以及不斷提高的科技實力，成為科技發展的前沿陣地之一。
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入 榜 科 學 家 簡 介
羅智泉
副校長（學術）
校長講座教授
深圳市大數據研究院院長
加拿大皇家科學院院士
羅智泉教授是港中大（深圳）副校長、加拿大皇家科學院院士、國際電氣與電子工程師學會會士、美國工業與應用數學學會會士、深圳市大數據研究院院長、香港中文大學（深圳）- 騰訊 AI Lab 機器智能聯合實驗室主任。
羅智泉教授于1984年在北京大學數學系獲學士學位。同年，他經美國數學學會以及美國工業與應用數學學會聯合選拔（又稱陳省身項目），獲赴美攻讀博士資格，進入美國麻省理工學院電子工程與計算機科學系以及運籌學中心學習，并于1989年獲得博士學位。1998年成為加拿大麥克馬斯特大學終身教授。2000年至2003年，任加拿大麥克馬斯特大學電子與計算機工程系主任以及加拿大國家科研講席教授。2003年至2014年，任美國明尼蘇達大學電子與計算機工程系終身教授以及ADC講席教授。自2014年5月，羅智泉教授被聘為香港中文大學（深圳）副校長，主管學術和科研。自2016年3月起，羅智泉教授擔任深圳市大數據研究院院長。自 2018年 6月起，羅智泉教授兼任香港中文大學（深圳）-騰訊 AI LAB 機器智能聯合實驗室主任。2020年9月，羅智泉教授與華為組建未來網絡系統優化創新實驗室，并擔任實驗室主任。
羅智泉教授曾榮獲2010年美國運籌學和管理學研究協會（INFORMS）頒發的Farkas獎，以表彰他在最優化領域的杰出貢獻。2018年，他獲得 Paul Y. Tseng 連續優化紀念獎（Paul Y. Tseng Memorial Lectureship in Continuous Optimization） 。他在優化、信號處理及通信等領域的研究成果曾分別獲得2004年、2009年、2011和2015年IEEE信號處理學會、2011年國際通信大會以及2011年歐洲信號處理學會的最佳論文獎。羅教授同時是電子工程師學會（IEEE）會士和美國工業與應用數學學會（SIAM）會士。2014年他當選加拿大皇家科學院院士。2016年，他入選廣東省領軍人才。
羅智泉教授的研究領域是大數據分析的最優化方法，信號處理中的算法設計與復雜性分析，數據通信。其研究主要集中在優化理論、算法設計以及其在信息科學中的應用。
他多次被邀請在國際重要學術會議上做大會特邀報告，他是2003年國際數學規劃會議大會以及2011年IEEE決策與控制大會特邀報告人、2006年IEEE SAM Workshop的杰出演講者、2013年IEEE SPAWC會議以及2014年IEEE通信理論國際研討會的大會特邀報告人。他曾任IEEE信號處理學會SPCOM技術委員會主席，曾擔任IEEE信號處理期刊主編以及《運籌學數學》（Mathematics of Operations Research）、《管理科學》（Management Science）和《數學規劃》（Mathematical Programming）等國際著名雜志的編委。除了教學科研，羅教授還長期為國內外高科技企業以及政府研究機構提供技術咨詢。
查宏遠
校長講座教授
數據科學學院執行院長
AIRS副院長
查宏遠教授現為香港中文大學（深圳）校長講座教授、數據科學學院執行院長和深圳市人工智能與機器人研究院副院長。
查教授于1984年畢業于復旦大學數學系， 并于1993年獲得斯坦福大學科學計算專業博士學位。查教授于2006年至2020年任職于佐治亞理工學院計算機學院，1992年至2006年任職于賓州州立大學計算機科學與工程系。他曾于1999年至2001年任職于Inktomi 公司。他目前的研究方向是機器學習及應用。
查教授在計算機等相關領域的主流科技期刊和頂級學術會議上發表300多篇論文。據谷歌學術統計，截至2021年04月，谷歌H-index 79，總引用率超25100次。曾榮獲多項重要學術獎項，如 Institute of Mathematics and Applications（IMA）授予的“萊斯利福克斯獎（Leslie Fox Prize）”二等獎（1991年），第34界ACM SIGIR國際信息檢索會議（SIGIR 2011）最佳學生論文獎（指導教授）（2011年），第26屆NeurIPS“最佳論文獎” (2013年)。
張大鵬
校長講座教授
數據科學學院教授
AIRS計算機視覺研究中心主任
加拿大皇家科學院院士
張大鵬教授是香港中文大學（深圳）校長講座教授、深圳市人工智能與機器人研究院計算機視覺研究中心主任。他是國際圖像和圖形學報（IJIG）以及 Springer 國際生物識別叢書（KISB）的創始人和主編，30多年來一直從事模式識別，圖像處理以及生物特征識別研究，是掌紋識別、中醫四診量化及人臉美學等研究領域的開創者和領軍人。
其研究成果曾多次獲獎，如中韓授予的發明金獎及特殊金獎、日內瓦發明展銀獎，以及香港特別行政區最高科學技術獎項“裘槎（Chroucher Foundation）優秀科研者”獎等。張教授已出版了20多部相關專著，400余篇國際期刊論文和40多項美國、日本、香港特別行政區、中國專利。2014 - 2020年，他已連續七年被 Clarivate Analytics （科睿唯安）列為“高被引科學家”。
張教授是 IEEE 計算機學會杰出演講人、美國電氣和電子工程師學會（IEEE）和國際模式識別協會（IAPR）會士。2019年，在國際計算機科學和電子學的 Top 1000 名科學家評選中，張教授以 H-Index 115 排名前 85。2020年9月，張大鵬教授憑借其在生物特征識別領域的卓越成就，當選加拿大皇家科學院院士。
李世鵬
AIRS執行院長
數據科學學院教授（客座）
國際歐亞科學院院士
李世鵬教授是深圳市人工智能與機器人研究院執行院長、香港中文大學（深圳）數據科學學院客座教授。他還是國際歐亞科學院院士和國際電機電子工程師學會會士（IEEE Fellow）。他于1999年作為創始成員加入微軟亞洲研究院，曾擔任副院長、首席研究員及多媒體計算組主任研究員。他于2018年加入科大訊飛，曾任集團副總裁及研究院聯席院長。
李教授的研究方向為多媒體、互聯網、計算機視覺、信號與圖像處理、媒體內容分析、圖像與視頻編碼、高清電視技術、多媒體在無線與網絡上的通信與在線播放技術、可伸縮媒體編碼技術等。
他先后于1988和1991年獲得中國科學技術大學無線電系學士和碩士學位，于1996年獲得美國賓州Lehigh大學的電機系博士學位。他曾任《IEEE電路與系統視頻技術學報》總編輯，在多媒體、物聯網及人工智能等領域極具影響力，擁有200項美國專利并發表了330多篇國際論文（H指數：76），培養出四位MIT TR35創新獎的獲得者。
丁宏強
校長講座教授
數據科學學院教授
丁宏強教授現為香港中文大學（深圳）數據科學學院校長講座教授。此前，丁教授曾在加州理工學院、加州大學勞倫斯伯克利國家實驗室和德克薩斯大學阿靈頓分校任職。丁教授曾入選中美聯合培養物理類研究生計劃（CUSPEA）項目并赴哥倫比亞大學深造，獲得理論物理和計算機科學雙博士學位。
丁教授的研究興趣包括機器學習/數據挖掘、生物信息學、信息檢索、網絡鏈接分析和高性能計算。他與多位合作伙伴致力于研究多類蛋白質折疊預測，這是目前蛋白質三維結構預測的標準基準。丁教授團隊發現主成分分析（PCA）為K-means聚類算法提供了解決方案。他們還證明了非負矩陣分解等價于K-means均值（譜聚類）。丁教授和同事將主成分分析法推廣到二維奇異值分解，用于一組二維矩陣的降維。他們為集成分布式內存架構上的多組件可執行程序研發出MPH技術（軟件），并被許多用于預測長期氣候的先進大型模型所采用。丁教授還開發了可證明最優的原位多維數組索引重組的空位跟蹤算法。
丁教授曾任職于多所院校機構，包括加州理工學院超立方體研究中心，為材料科學和計算生物學開發并行算法；美國國家航空航天局噴氣推進實驗室，研究氣候數據同化、稀疏矩陣線性解算和并行圖形劃分的算法；勞倫斯伯克利國家實驗室，研發高性能計算、用于氣候模型的算法、應用基準測試，同時教授HPF和MPI等課程，并不斷探索新領域，探索矩陣在聚類算法、指令、等級、嵌入方面的妙用，以及二分圖對系統表達蛋白質相互作用網絡、序列、結構域、復合體、功能模塊和路徑的作用。
此外，丁教授在氣候數據同化并行算法和使用支持向量機進行超新星探測領域獲得了四項最佳論文獎，在美國宇航局噴氣推進實驗室獲一項團體成就獎，在勞倫斯伯克利國家實驗室獲兩項杰出成就獎。他曾擔任美國國家科學基金會的評審小組成員，以及愛爾蘭、以色列國家科學基金會和香港研究資助局的研究計劃評審。他還在Bioinformatics期刊、數據挖掘、機器學習和生物信息學領域的主要會議的項目委員會任職。他多次聯合組織了以使用矩陣和張量進行數據挖掘為主題的年度研討會。他的研究成果發表在《科學》(PDF)、《自然》(PDF)、美國工業與應用數學學會（SIAM）及美國國家研究委員會報告中。
Takeo Kanade
AIRS國際聯合研究項目負責人
美國國家工程院院士
Takeo Kanade, the U.A. and Helen Whitaker University Professor of Robotics and Computer Science at Carnegie Mellon University, received the prestigious 2016 Kyoto Prize for Advanced Technology, Nov. 10, 2016 in Kyoto, Japan.
The international award is presented by the Inamori Foundation to individuals such as Kanade who have contributed significantly to the scientific, cultural and spiritual betterment of humankind. Kanade’s prize recognizes his pioneering contributions to computer vision and robotics.
Dr. Kanade is the U. A. and Helen Whitaker University Professor of Computer Science and Robotics and the director of Quality of Life Technology Engineering Research Center at Carnegie Mellon University. He received his Doctoral degree in Electrical Engineering from Kyoto University, Japan, in 1974. After holding a faculty position in the Department of Information Science, Kyoto University, he joined Carnegie Mellon University in 1980. He was the Director of the Robotics Institute from 1992 to 2001. He also founded the Digital Human Research Center in Tokyo and served as founding director.
Dr. Kanade works in multiple areas of robotics: computer vision, multi-media, manipulators, autonomous mobile robots, medical robotics and sensors. He has written more than 400 technical papers and reports in these areas, and holds more than 20 patents. He has been the principal investigator of more than a dozen major vision and robotics projects at Carnegie Mellon.
Dr. Kanade’s other professional honors include: election to the National Academy of Engineering, the American Academy of Arts and Sciences, a Fellow of IEEE, a Fellow of ACM, and a Fellow of American Association of Artificial Intelligence; several awards including Kyoto Prize, the Benjamin Franklin Institute Medal and Bower Prize, C&C Award, Okawa Award, ACM/AAAI Allen Newell Award, Joseph Engelberger Award, IEEE Robotics and Automation Society Pioneer Award, and ICCV Azriel Rosenfeld Lifetime Accomplishment Award.
Bradley Nelson
AIRS國際聯合研究項目負責人
蘇黎世聯邦理工學院教授
布拉德·尼爾森教授（Brad Nelson）是卡內基·梅隆大學的機器人博士，蘇黎世聯邦理工學院機器人與智能系統的教授。他的研究重點是微型機器人和納米機器人。其研究興趣是如何制造毫米到納米尺寸的微型智能機器。
他曾在伊利諾伊大學和明尼蘇達大學學習機械工程，曾在霍尼韋爾擔任計算機視覺研究員，在摩托羅拉任職軟件工程師。他曾是伊利諾伊大學芝加哥分校的助理教授和明尼蘇達大學的副教授。
尼爾森教授在機器人技術領域擁有30多年的經驗，并因其在機器人技術，納米技術和生物醫學領域的工作而獲得了許多獎項。他被《科學美國人》雜志評選為“科學美國人50強”。他的實驗室是機器人世界杯聯賽中不敗的國際冠軍，并且他的研究成果 “最先進的醫用微型機器人”被列入吉尼斯世界紀錄。他的研究課題組在各種國際會議和國際期刊上贏得了十多個最佳論文獎。
尼爾森教授擔任北美，歐洲和亞洲許多學術部門和研究所的顧問委員會成員，并擔任多個學術期刊的編輯委員會成員。他是蘇黎世聯邦理工學院的機械與過程工程系主任，并曾是蘇黎世聯邦理工學院電子顯微鏡中心主席和瑞士國家科學基金會研究理事會的成員。同時，他還是三家瑞士公司的董事會成員。
沈學民
AIRS國際聯合培養博士后項目海外導師
滑鐵盧大學教授
加拿大皇家科學院院士
中國工程院外籍院士
沈學民教授是加拿大滑鐵盧大學電氣與計算機工程系杰出教授，國際電氣和電子工程師學會會士（2009），加拿大工程研究院院士（2011），加拿大工程院院士（2012）和加拿大皇家科學院院士（2015）。目前，他擔任IEEE通信學會副主席。
沈學民于1982年獲得大連海事大學電子工程學士學位，1987年及1990年分別獲得美國羅格斯大學電氣工程碩士及博士學位。
沈教授是通信網絡領域國際著名學者，長期致力于無線通信網絡，特別是車聯網關鍵技術研究。他創新提出了車聯網媒介接入理論與技術，突破了車聯網安全與隱私保護關鍵技術，引領和推動了車聯網技術發展與產業應用。他具有極高國際聲譽和行業影響力，撰寫專著27本，發表學術期刊論文600余篇，榮獲44項國際權威期刊及頂級會議的最佳論文獎,是 Web of Science 高被引科學家，無線通信網絡領域谷歌學術引用次數最高的作者之一（被引用逾 52,000 次, h 指數為 111）。
鑒于在車聯網領域的開創性工作，他分別被IEEE車載技術學會、IEEE加拿大以及IEEE無線通信技術委員會授予James Evans Avant Garde Award（先鋒技術獎）、R.A. Fessenden Award 創新網絡協議獎和終身成就獎，并榮獲多項國際學術獎勵。
沈教授于2019年當選中國工程院外籍院士。沈教授擔任過IEEE通信學會最高執行委員會委員和無線通信委員會主席，ACM Mobihoc，IEEE Infocom等國際頂級會議大會主席，領域主席和技術委員會主席，以及IEEE，IET，Springer等多個國際權威期刊主編。
Leandros Tassiulas
AIRS 國際聯合培養博士后項目海外導師
耶魯大學教授
Prof. Leandros Tassiulas’ research interests are in the field of computer and communication networks with emphasis on fundamental mathematical models and algorithms of complex networks, architectures and protocols of wireless systems, sensor networks, novel internet architectures and experimental platforms for network research.
His most notable contributions include the max-weight scheduling algorithm and the back-pressure network control policy, opportunistic scheduling in wireless, the maximum lifetime approach for wireless network energy management, and the consideration of joint access control and antenna transmission management in multiple antenna wireless systems.
