喜讯｜港中大（深圳）数据科学学院28位全职教授入选全球前2%顶尖科学家榜单

Gallego, Guillermo M.

Hayashi, Masahito
Jentzen, Arnulf
Nakamura, Satoshi
Nesterov, Yurri*
陈锐志
陈天石
陈子忠
丁宏强
樊继聪
贺品嘉
黄铠*
贾奎
蒋理
罗智泉
濮实
孙若愚

严明
汪德亮
吴保元
叶荫宇*
于天维

查宏远

张大鹏
张寅

Courcoubetis, Costas A.

Gallego, Guillermo M.

Hayashi, Masahito

Jentzen, Arnulf

Nakamura, Satoshi

Nesterov, Yurri*

Polyzos, George C.

蔡小强

陈名华

陈锐志

陈天石

陈子忠

丁宏强

樊继聪

黄铠*

贾奎

罗智泉

孙若愚

汪德亮

吴建福

叶荫宇*

查宏远

张大鹏

张寅

Konstantinos Courcoubetis教授于2021年8月加入香港中文大学（深圳）数据科学学院，担任校长讲座教授一职。他于1977年获得希腊雅典国家技术大学电气与机械工程专业的文凭；后获得加利福尼亚大学伯克利分校电气工程及计算机科学理学硕士学位和博士学位。

在加入香港中文大学（深圳）之前，Konstantinos Courcoubetis教授是新加坡科技设计大学工程系统与设计学院的教授，并担任共享经济倡导人，且为新ST-SUTD中心智能系统的共同负责人。1999年至2013年，Konstantinos Courcoubetis教授在雅典经济与商业大学信息科学系担任教授。在此之前，他曾于1990至1999年在克里特大学计算机科学系担任教授，曾是美国贝尔实验室数学研究中心的技术人员。Konstantinos Courcoubetis教授目前的研究领域主要是网络和互联网技术的经济学和性能分析、共享经济和移动性、监管政策、智能电网和能源系统、资源共享和拍卖。

除领导了大量以上领域的研究项目外，他还在科学期刊上发表过100多篇论文，这些科学期刊包括管理科学、运筹学、运筹学数学、应用概率论、ToN、IEEE通信事务、IEEE JSAC、SIAM计算等杂志，以及FOCS、STOC、LICS、INFOCOM、GLOBCOM、ITC、ACM SIGMETRICS等学术会议。根据Google学术搜索，他的作品被引用了15,000多次。他与Richard Weber 合著了“定价通信网络：经济学、技术和模型”（Wiley，2003年）一书。

Guillermo Gallego现任香港中文大学（深圳）数据科学学院院长。Guillermo Gallego是哥伦比亚大学刘氏家族冠名教授、香港科技大学嘉柏有限公司冠名工程学教授、国际运筹与管理协会会士（2012年）、制造与服务运营管理协会杰出会士（2013年）、中国香港工程师学会会士（2016年），也是被公认为现代动态定价先驱之一的国际学者。他曾获2011年INFORMS收益管理与定价领域历史奖、2012年INFORMS实践奖、2016年INFORMS影响力奖、2005年和2021年INFORMS收益管理与定价领域奖。此外，他是唯一一位同时获得《管理科学》和《运筹学》这两个领域顶级期刊的最佳论文奖的学者。Gallego教授曾任哥伦比亚大学工业工程与运筹学系主任（2002-2008年）和香港科技大学工业工程与决策分析系主任（2016-2022年）。Gallego教授一直担任博士生导师，将学生们送往全球顶尖的机构，包括中国的复旦大学、香港中文大学（深圳）和上海财经大学；美国的斯坦福大学、密歇根大学、约翰霍普金斯大学和德克萨斯大学达拉斯分校；加拿大的多伦多大学和麦吉尔大学，以及英国的伦敦经济学院。（维基百科主页：https://en.wikipedia.org/wiki/Guillermo_Gallego）

Masahito Hayashi（林正人）教授于1971年出生于日本，1994年获日本京都大学理学部学士学位，1996年和1999年分别获日本京都大学数学硕士和博士学位。1998年至2000年，他作为日本学术振兴会（JSPS）的研究员在京都大学工作。2000年至2003年在日本理化学研究所脑科学研究所和数学神经科学实验室担任研究员。2003年至2006年，他在日本科学技术振兴机构ERATO量子计算和信息项目中担任研究负责人，2006年至2007年在日本科学技术振兴机构ERATO-SORST量子计算和信息项目中担任组长。

Masahito Hayashi（林正人）教授于2004年至2007年期间担任东京大学信息科学与技术研究生院的超强计算项目信息科学与技术战略核心部（日本科学文部省21世纪COE计划）客座副教授，并于2007年至2012年，在日本东北大学信息科学研究生院担任副教授。他在2012年加入名古屋大学数学研究生院担任正教授职务；2020年至2023年，在中国深圳南方科技大学量子科学与工程研究院担任首席研究科学家；2023年加入香港中文大学（深圳）数据科学学院担任校长讲座教授，并加入深圳国际量子研究院（SIQA）任首席研究科学家。

2017年至2020年，他在日本理化学研究所先进智能项目中心任访问科学家；自2018年至2020年任中国深圳南方科技大学量子科学与工程研究院访问教授，2019年至2020年在中国深圳鹏程实验室量子计算中心担任访问教授。2011年，他以 "Information-Spectrum Approach to Second-Order Coding Rate in Channel Coding" 获得信息论学会论文奖（2011）；2016年，获得了日本学士院奖和日本学术振兴会的JSPS奖。林教授分别于2017年、2022年、2022年当选为IEEE会士、IMS会士和亚太人工智能协会（AAIA）会士。

2006年，他的著作“Quantum Information: An Introduction”由施普林格出版，其修订版以“Quantum Information Theory: Mathematical Foundation”的名字于2016年在施普林格物理学研究生教材中出版。2016年，他在施普林格出版了其他两本书"Group Representation for Quantum Theory "和 "A Group Theoretic Approach to Quantum Information"。同时，他也是《国际量子信息期刊》编委会成员。林教授的研究兴趣包括经典和量子信息理论以及经典和量子统计推理。

Arnulf Jentzen现为香港中文大学（深圳）数据科学学院校长讲座教授。他分别于2007年与2009年获德国法兰克福大学数学学士学位与博士学位。

Arnulf Jentzen教授的核心研究课题是机器学习近似演算法、计算随机学、高维偏微分方程的数值分析、随机分析和计算金融学。他对基于深度学习的高维优化、控制问题的算法和各种微分方程的随机近似演算法特别感兴趣。

Arnulf Jentzen教授在研究方面获得了许多奖项。于2020年，他被欧洲数学学会授予菲利克斯克莱因奖项；2022年，他获得了约瑟夫 · 特劳布基于信息复杂性研究成就奖。不仅如此，他的研究活动已经吸引了无数研究资助。Arnulf Jentzen教授曾受邀担任多部国际顶尖杂志的编辑，比如《应用概率论年报》（AAP）、《计算物理通讯》（CMS）、《复杂学杂志》（JoC）、《数学分析与应用杂志》（JMAA）、SIAM/ASA《不确定性量化期刊》（JUQ）、SIAM《科学计算期刊》（SISC）、SIAM《数值分析期刊》（SINUM）。自2009年10月获得博士学位以来，他已经受邀讲授超过100场研究讲座和5门小型课程，合作组织了一系列研讨会。

Satoshi Nakamura曾担任奈良先端科学技术大学院大学（NAIST）教授和卡尔斯鲁厄理工学院名誉教授。他是IEEE会士、ISCA会士、lnformation Processing Society of Japan会士、Advanced Telecommunications Research Institute International （ATR）会士，以及IEEE信号处理学会成员（https://signalprocessingsociety.org/newsletter/2021/09/member-highlights-satoshi-nakamura）。他在1981年获京都工艺纤维大学学士学位，1992年获京都大学博士学位，1994-2000年担任NAIST信息科学研究生院副教授。2000-2004年和2005-2008年期间，他分别担任ATR口语传播研究实验室的系主任和主任，在2007-2008年担任ATR副校长。2009-2010年，他曾担任Keihanna研究实验室主任和日本国立信息通信技术研究所知识创造传播研究中心执行主任。2011年，他以正教授的身份进入NAIST。他在NAIST建立了数据科学中心，并于2017年至2021年在此中心担任主任。他现在是NAIST信息科学系正教授。2017-2021年，他担任日本理化学研究所旅游信息分析团队的团队负责人。他的研究兴趣包括口语处理建模和系统、语音处理、口语翻译、口语对话系统、自然语言处理和数据科学。他是语音翻译研究的世界领军人物之一，并一直致力于各种语音翻译研究项目，包括C-Star, A-Star和国际口语机器翻译评测比赛。他目前是International Speech Communication Association Special Interest Group: Spoken Language Translation的主席。他也为International Telecommunication Union网络语音翻译的标准化做出了贡献。他还是IEEE SLTC 2016-2018委员会成员。2012年至2019年，他是ISCA当选的董事会成员。他于2012年获得Antonio Zampolli Award。

Yurii Nesterov教授于1977至1992年间在莫斯科中央经济与数学研究所拥有研究职位。此后，在1993年到2023年期间，他在比利时法语鲁汶大学运筹学与计量经济学中心担任教授。

他的研究兴趣涉及复杂性问题和解决各种优化问题的有效方法，主要成果获得在凸优化的不同领域：平滑问题的优化方法、多项式时间内点方法、结构优化的平滑技术、二阶方法的复杂性理论、大规模问题的优化方法、可实现张量方法。

Polyzos教授是香港中文大学（深圳）数据科学学院的教授，他在希腊雅典国立技术大学获得电气工程专业的学位证书，在加拿大多伦多大学获得电气工程专业的硕士学位以及计算机科学专业的博士学位。随后，他加入了加州大学圣地亚哥分校（UCSD），担任计算机科学与工程教授、计算机系统实验室的共同主任、UCSD无线通信中心指导委员会成员，以及圣地亚哥超级计算中心的高级研究员。之后，他转到雅典经济与商业大学（AUEB）担任计算机科学教授，在那里他创立并领导了移动多媒体实验室，并担任计算机科学研究生项目主任。

Polyzos教授曾指导或共同指导了16名博士生，并监督了许多研究生和本科生的论文及项目。他已发表300多篇经过同行评审的论文，其出版物的引用次数超过12000次（H指数48）。他目前的研究兴趣包括安全与隐私、分布式系统与区块链、互联网架构与协议、物联网、智能电网、智能城市、供应链透明度与可追溯性、数字身份、计算机与通信系统性能分析。

Polyzos博士曾担任许多研究项目的首席研究员或参与者，这些项目由公共或工业资金资助，包括美国国家科学基金会、数字设备公司、国家半导体公司、日立、微软研究院、欧洲委员会、欧洲空间局以及希腊政府资助。在他的领导下，AUEB/MMlab参与了一系列由欧洲委员会资助的研究项目（如FP7 PSIRP、FP7 PURSUIT和H2020 POINT），这些项目开发了发布-订阅互联网架构（信息中心网络，ICN）。FP7项目PURSUIT在2013年获得了未来互联网奖。他还领导了MMlab在H2020项目SOFIE（安全开放的全球互联网联盟）中的参与，该项目开发了促进物联网“孤岛”和第四代商业平台的开放互操作的技术；以及InterConnect（智能家居、建筑和电网的互操作解决方案），该项目通过一个灵活和可互操作的生态系统促进了高效能源管理的民主化，使需求侧灵活性能够与终端用户产生实际效益。

Polyzos博士曾担任《IEEE移动计算汇刊》、《可靠智能环境期刊》、《无线通信与移动计算期刊》的编辑委员会成员，并担任《IEEE个人通信》、《移动网络与应用》、《IEEE选定领域通信期刊》和《计算机网络》的特邀编辑，同时也在许多会议和研讨会的程序委员会中担任过职务。他还曾担任ACM SIGCOMM信息中心网络会议的指导委员会主席，并现任无线与移动网络会议（IFIP TC6 WG 6.8）的指导委员会成员。

蔡小强教授1988年获清华大学博士学位。1989-1991年在英国剑桥大学及贝尔法斯特女皇大学从事博士后研究。1991-1993年受聘任教西澳大利亚大学。1993年应聘加入香港中文大学系统工程及工程管理学系，2000年起任教授。他曾于1996-2003年担任香港中文大学系统工程与工程管理学系的系主任，2009-2012年任研究生学部主任，2010-2014年任香港中文大学和声书院首任通识教育主任。2014-2017担任香港中文大学（深圳）理工学院院长，2016起担任协理副校长，2018年起任校长讲席教授。 蔡教授的研究主要集中在工业与系统工程、运筹学、供应链与物流管理等领域。他于国际学术刊物、专著、及会议发表论文300多篇，其中包括主流学术刊物（如Management Science、Operations Research、SIAM Journal on Control and Optimization、Naval Research Logistics、Production and Operations Management、IIE Transactions、IEEE Transactions、 Transportation Science、Transportation Research等）论文100多篇。他曾担任多个学术会议主席、国际顾问委员会委员、程序委员会委员和组织委员会委员，及多个学术刊物主编、副主编、编委。他于2021年获IEOM学会物流与供应链杰出教授奖。 他是国家杰出青年科学基金（海外类）获得者，香港工程师学会Fellow, 亚太人工智能学会(AAIA) Fellow, 国际系统与控制科学院院士。

陈教授在清华大学电子工程系获得工学学士和硕士学位，在加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系获得博士学位。他现任香港中文大学（深圳）数据科学学院校长讲席教授。他于2007年获得加州大学伯克利分校Eli Jury奖（该奖项颁发给在系统、通信、控制或信号处理领域取得杰出成就的研究生或近期校友），2013年获得香港中文大学青年研究者奖。他还获得了多个论文奖项，包括2009年IEEE ICME会议最佳论文奖、2009年IEEE Transactions on Multimedia 最佳论文奖(Prize Paper Award)、2012年ACM Multimedia会议最佳论文奖、2023年ACM e-Energy会议最佳论文奖，以及2024年Gradient AI研究奖。陈教授共同发明的编码技术已被集成到微软Windows和Azure云存储中，为数亿用户提供服务。他目前担任IEEE Systems Journal 高级编辑（2021年至今），以及ACM SIGEnergy Award Chair和执行委员会成员（2018年至今）。他近期的研究兴趣包括在线算法和优化、机器学习以及在电力系统运行中的应用、智能交通、分布式优化、和延迟关键网络技术。他是ACM杰出科学家和IEEE会士。

陈锐志教授是芬兰人文与科学院院士，全球前2%的科学家。曾任武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室主任、美国德州农工大学讲席教授、芬兰大地测量研究所导航定位研究室主任。主要从事高精度室内定位和低轨导航增强研究，特别是在音频定位方面，实现从理论研究-技术开发-产业化全链条创新。曾任全球华人导航定位协会主席，Journal of Global Positioning Systems 主编。曾主持国家十三五重点研发项目和自然科学基金重点项目。研究成果2次登上美国“GPS World”杂志的封面报道。出版英文论著2部，发表SCI论文200余篇、ESI高被引论文2篇，获“中国百篇最具影响国内学术论文”1篇。授权美国发明专利4项和中国发明专利23项。获测绘科技进步特等奖2项，地理信息科技进步特等奖1项。

陈天石于2008年12月获香港中文大学自动化与计算机辅助工程博士学位。在2009年4月至2015年12月期间，他在瑞典林雪平大学电气工程系自动控制组工作，先任博士后，后任（自2011年4月开始）助理教授。他现在是香港中文大学（深圳）的教授。

他的研究兴趣主要集中在系统辨识和数据驱动控制的人工智能方法，时空大数据的统计建模，高精度控制和系统辨识的渐近理论，具体而言：

系统辨识和数据驱动控制的人工智能方法：深度学习方法、贝叶斯推理方法、核方法和正则化方法

时空大数据的统计建模：高斯过程回归、贝叶斯流形正则化、物理信息的深度学习方法

高精度控制：机器人控制、过程控制、运动控制

系统辨识的渐近理论：大样本理论、高维理论

他发表了100多篇论文，包括IFAC自动化学报（IFAC Automatica）和IEEE自动控制汇刊（IEEE Transactions on Automatic Control）上的35篇论文，其中包含1篇综述论文和18篇regular/full类型的论文。他在瑞典、欧洲和中国参与了若干科研项目，作为项目负责人，他迄今为止获得的研究资助总额为1000万元人民币+360万瑞典克朗。

他担任了若干期刊和会议的编委，包括：

IFAC 自动化学报（IFAC Automatica）的编委（2017年1月至今），

IEEE自动控制汇刊（IEEE Transactions on Automatic Control）的编委（2023年10月至2026年12月），

系统与控制快报（Systems & Control Letters）的编委（2017年1月至2020年12月），

IEEE自动控制系统协会会议编委会（IEEE CSS Conference Editorial Board）的编委（2016年7月至2019年8月）。

他获得了多项研究和教学奖项，包括：

2015年入选中国海外高层次青年人才计划，

2020年香港中文大学（深圳）校长学者奖，

2021年世界前2%顶尖科学家，

2021年香港中文大学（深圳）校长模范教学奖，

2022年广东省一流本科课程，

2022年深圳市优秀教师奖。

他是2021年在意大利帕多瓦举行的第19届IFAC系统辨识会议的四位大会报告人之一，是正则化系统辨识第一本专著《正则化系统辨识-从数据中学习动态模型》一书的合著者。

陈子忠教授现任香港中文大学（深圳）校长讲座教授。 他于2006年获美国田纳西大学计算机科学博士学位，师从图灵奖得主Jack Dongarra教授。陈子忠教授主要研究方向为高性能计算，GPU加速，以及人工智能软硬件系统。根据https://nebelwelt.net/pubstats/top-authors-sys_hpc.html的统计，陈子忠教授在高性能计算领域全球排名第11。

丁宏强教授现任香港中文大学（深圳）数据科学学院校长讲座教授一职。此前，丁教授曾在加州理工学院、加州大学劳伦斯伯克利国家实验室和德克萨斯大学阿灵顿分校任职。丁教授曾入选中美联合培养物理类研究生计划（CUSPEA）项目并赴哥伦比亚大学深造，获得理论物理和计算机科学双博士学位 (点击查看G2R排名）。

丁教授的研究兴趣包括机器学习/数据挖掘、生物信息学、信息检索、网络链接分析和高性能计算。他与多位合作伙伴致力于研究多类蛋白质折叠预测，这是目前蛋白质三维结构预测的标准基准。丁教授团队发现主成分分析（PCA）为K-means聚类算法提供了解决方案。他们还证明了非负矩阵分解等价于K-means均值（谱聚类）。丁教授和同事将主成分分析法推广到二维奇异值分解，用于一组二维矩阵的降维。他们为集成分布式内存架构上的多组件可执行程序研发出MPH技术（软件），并被许多用于预测长期气候的先进大型模型所采用。丁教授还开发了可证明最优的原位多维数组索引重组的空位跟踪算法。

丁教授曾任职于多所院校机构，包括加州理工学院超立方体研究中心，为材料科学和计算生物学开发并行算法；美国国家航空航天局喷气推进实验室，研究气候数据同化、稀疏矩阵线性解算和并行图形划分的算法；劳伦斯伯克利国家实验室，研发高性能计算、用于气候模型的算法、应用基准测试，同时教授HPF和MPI等课程，并不断探索新领域，探索矩阵在聚类算法、指令、等级、嵌入方面的妙用，以及二分图对系统表达蛋白质相互作用网络、序列、结构域、复合体、功能模块和路径的作用。

此外，丁教授在气候数据同化并行算法和使用支持向量机进行超新星探测领域获得了四项最佳论文奖，在美国宇航局喷气推进实验室获一项团体成就奖，在劳伦斯伯克利国家实验室获两项杰出成就奖。他曾担任美国国家科学基金会的评审小组成员，以及爱尔兰、以色列国家科学基金会和香港研究资助局的研究计划评审。他还在Bioinformatics期刊、数据挖掘、机器学习和生物信息学领域的主要会议的项目委员会任职。他多次联合组织了以使用矩阵和张量进行数据挖掘为主题的年度研讨会。他的研究成果发表在《科学》(PDF)、《自然》(PDF)、美国工业与应用数学学会（SIAM）及美国国家研究委员会报告中。

樊继聪现为香港中文大学（深圳）数据科学学院助理教授、校长青年学者、博士生导师。樊教授于2018年在香港城市大学电子工程系获得博士学位，并分别于2013年和2010年在北京化工大学获得控制科学与工程硕士学位和自动化学士学位。在加入香港中文大学（深圳）之前，他是康奈尔大学的博士后。他还曾在美国威斯康星大学麦迪逊分校和香港大学担任研究职位。

樊教授的研究方向是人工智能和机器学习，他在矩阵/张量方法、聚类算法、异常检测、图学习、自动机器学习等方面做了大量研究工作，在知名学术期刊与著名国际会议上，如IEEE TSP/TNNLS/TII、NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、AAAI等，发表论文50余篇。 他是IEEE高级会员，目前担任期刊《Pattern Recognition》（中科院一区，CCF-B类）和《Neural Processing Letters》的副编辑，担任NeurIPS和ICML领域主席。他主持国家自然科学基金青年项目、面上项目、广东省面上项目等，获得2023年中国自动化学会自然科学奖一等奖，入选斯坦福大学/爱思唯尔2023、2024年“全球Top 2% 科学家”榜单。

贺品嘉教授现为香港中文大学（深圳）助理教授。贺品嘉教授于2018年从香港中文大学获得博士学位，此后在苏黎世联邦理工学院从事学术研究工作三年。贺品嘉教授的研究方向为软件工程、AI for SE、大模型、可信人工智能。

近年来，他在ICSE, FSE, ICLR, OSDI, TDSC等顶级会议期刊发表论文50余篇。获得IEEE开源软件服务奖，ISSRE最有影响力论文奖。谷歌学术引用5000余次。主导的自动化日志分析开源项目LogPAI在GitHub上被star 5000余次，并被450多个学界业界组织下载6万余次。担任顶刊TOSEM的Associate Editor，顶会FSE 2025的Social Media Co-Chair，四大软件工程顶会的程序委员会成员。

贾奎教授现就职于香港中文大学（深圳）数据科学学院。他分别于西北工业大学、新加坡国立大学、伦敦大学玛丽女王学院获得学士、硕士、和博士学位。博士毕业后，他曾先后于中科院深圳先进技术研究院、香港中文大学、伊利诺伊大学香槟分校新加坡高等研究院、澳门大学及华南理工大学从事教学和科研工作。他的主要研究领域是机器学习与计算机视觉，近期主要聚焦深度学习及其泛化、生成式三维建模与学习、三维感知大模型等方向。他的研究受到国家自然科学基金、广东省科技厅、华为、微软等机构和企业的资助，他的研究成果应用于奥比中光三维传感器产品及三星（美国）无人驾驶系统中。贾奎教授是跨维智能创始人，目前担任Trans. on Machine Learning Research, IEEE Trans. on Image Processing等期刊副主编。

蒋理教授现为香港中文大学（深圳）数据科学学院助理教授。蒋教授于2021年获得香港中文大学博士学位，其后在马克斯·普朗克研究所担任博士后研究员。蒋教授的研究方向集中在计算机视觉、人工智能、和机器学习领域，如三维场景理解、自动驾驶、表征学习和多模态学习等。她的研究成果发表在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、TPAMI和IJCV等顶级会议和期刊中。其关于自动驾驶行为预测的研究在2022和2023年的Waymo Open Dataset Motion Prediction Challenge中均获得第一名。

罗智泉教授于1984年在北京大学数学系获学士学位。同年他经美国数学学会以及美国工业与应用数学学会联合选拔（又称陈省身项目），获赴美攻读博士资格，进入美国麻省理工学院电子工程与计算机科学系以及运筹学中心学习，并于1989年获得博士学位。1998年成为加拿大麦克马斯特大学终身教授。2000年至2003年，任加拿大麦克马斯特大学电子与计算机工程系主任以及加拿大国家科研讲席教授。2003年至2014年，任美国明尼苏达大学电子与计算机工程系终身教授以及ADC讲席教授。自2014年5月，罗智泉教授被聘为香港中文大学（深圳）副校长，主管学术和科研。自2016年3月起，罗智泉教授兼任深圳市大数据研究院院长。自 2018年6月起，罗智泉教授兼任香港中文大学（深圳）-腾讯 AI LAB 机器智能联合实验室主任。

罗智泉教授曾荣获2010年美国运筹学和管理学研究协会（INFORMS）颁发的Farkas奖，以表彰他在最优化领域的杰出贡献。2018年，他获得 Paul Y. Tseng 连续优化纪念奖（Paul Y. Tseng Memorial Lectureship in Continuous Optimization） 。他在优化、信号处理及通信等领域的研究成果曾分别获得2004年、2009年、2011和2015年IEEE信号处理学会、2011年国际通信大会以及2011年欧洲信号处理学会的最佳论文奖。罗教授同时是电子工程师学会（IEEE）会士和美国工业与应用数学学会（SIAM）会士 。2014年他当选加拿大皇家科学院院士。2021年，他当选中国工程院外籍院士。

罗智泉教授的研究主要集中在优化理论、算法设计以及其在信息科学中的应用。他多次被邀请在国际重要学术会议上做大会特邀报告，他是2003年国际数学规划会议大会以及2011年IEEE决策与控制大会特邀报告人、2006年IEEE SAM Workshop的杰出演讲者、2013年IEEE SPAWC会议以及2014年IEEE通信理论国际研讨会的大会特邀报告人。他曾任IEEE信号处理学会SPCOM技术委员会主席，曾担任IEEE信号处理期刊主编以及《运筹学数学》（Mathematics of Operations Research）, 《管理科学》（Management Science）和《数学规划》（Mathematical Programming）等国际著名杂志的编委。除了教学科研，罗教授还长期为国内外高科技企业以及政府研究机构提供技术咨询。

濮实博士现任香港中文大学（深圳）数据科学学院助理教授。在此之前, 曾任佛罗里达大学、亚利桑那州立大学和波士顿大学博士后研究员。2012年取得北京大学工学学士学位, 2016年取得弗吉尼亚大学系统工程博士学位。主要研究方向为分布式机器学习和大规模优化算法。2017年获弗吉尼亚大学Louis T. Rader杰出毕业生荣誉称号。以第一或通讯作者身份在Mathematical Programming、IEEE Transactions on Automatic Control、SIAM Journal on Control and Optimization、Operations Research等运筹优化和控制领域的权威期刊发表10余篇论文，其中一篇代表作入选ESI高被引论文。正在主持国家自然科学基金青年项目、深圳市优秀科技创新人才培养项目（优秀青年基础研究）等。入选2021年度广东省青年人才计划。2022年以来担任IEEE Control Systems Society会议编委。

孙若愚现为香港中文大学（深圳）数据科学学院副教授、博士生导师。此前他于2017年至2022年任伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）助理教授、博士生导师，2016年任脸书人工智能研究所（由LeCun领导）全职访问科学家，2015-2016年任斯坦福大学博士后研究员。他2015年在美国明尼苏达大学电子与计算机工程系获得博士学位，2009年在北京大学数学科学学院基础数学系获得本科学位。他的主要研究领域为人工智能和机器学习、数学优化理论与算法、无线通信和信号处理等，具体研究方向包括神经网络理论和算法、生成模型、大数据优化算法、学习优化、通信网络容量理论与优化算法等。他曾获得INFORMS(国际运筹与管理协会) George Nicolson学生论文竞赛第二名，以及INFORMS优化协会学生论文竞争荣誉奖。在人工智能与机器学习会议NeurIPS, ICML, ICLR, AISTATS，顶尖信息论与通信杂志IEEE transaction on information theory, IEEE Signal Processing Magazine, Journal of Selected Areas in Communications，顶尖数学优化与运筹杂志Mathematical Programming, SIAM Journal on Optimization, Math of Operations Research等会议与杂志发表数十篇文章。目前担任NeurIPS, ICML, ICLR, AISTATS等人工智能会议的领域主席。

严明现为香港中文大学（深圳）数据科学学院助理院长（本科生事务）。他于2005和2008年在中国科学技术大学获得数学本科和硕士学位，2012年在加州大学洛杉矶分校获得数学博士学位。2012-2015年，他先后在莱斯大学的计算与应用数学系和加州大学洛杉矶分校的数学系担任博士后研究员。2015-2022年，他在密西根州立大学的计算数学、科学与工程系和数学系担任助理教授（2015-2021）和副教授（2021-2022）。

他的研究方向为大规模优化算法及其在图像处理、机器学习和其他数据科学问题中的应用。他在人工智能与机器学习会议（包括ICML、ICLR、NeurIPS 和 AISTATS）以及 IEEE杂志（TPAMI、TSP） 和 SIAM 杂志（包括SIIMS、SISC、MMS）等发表文章超过50篇。他于2020年获得脸书教授奖（Facebook Faculty Award）。

汪德亮现任香港中文大学（深圳）数据科学学院教授。1991年10月至2025年6月，他在美国俄亥俄州立大学计算机科学与工程系以及认知与脑科学中心任职，期间担任教授及大学杰出学者。1998年10月至1999年9月，他在美国哈佛大学心理学系担任访问学者；2006年10月至2007年6月，在丹麦哥本哈根奥迪康公司（Oticon A/S）担任访问学者；2014年10月至2014年12月，在美国明尼苏达州伊登普雷瑞市的Starkey听力技术公司担任访问学者。1986年7月至1987年12月，他在中国科学院计算技术研究所任助理研究员。

汪教授于1992年获美国国家科学基金会（NSF）科研启动奖，1996年获美国海军研究办公室青年科学家奖。同年及2000年、2005年、2010年四度获得俄亥俄州立大学工程学院Lumley科研奖。他于2005年发表的论文 The time dimension for scene analysis 获IEEE计算智能学会2007年度杰出论文奖；与王宇轩和Arun Narayanan于2014年合作的论文 On training targets for supervised speech separation 获IEEE信号处理学会2019年度最佳论文奖；由Ashutosh Pandey第一作者的2019年论文 A new framework for CNN-based speech enhancement in the time domain 获该学会2022年度青年作者最佳论文奖（授予Pandey）。他还于2008年获国际神经网络学会Helmholtz奖，2019年获该学会Ada Lovelace服务奖，并于2025年荣获IEEE计算智能学会神经网络先锋奖。他曾任IEEE杰出讲师（2010–2012），为IEEE、ISCA及AAIA会士。

汪教授现任Elsevier旗舰期刊 Neural Networks 主编，并担任 Cognitive Computation 编委会顾问。他曾于2006年担任国际神经网络学会主席，现为该学会理事会成员。

吴保元博士现任香港中文大学（深圳）数据科学学院终身副教授、助理院长（科研），并担任深圳市模式分析与感知计算重点实验室（筹）副主任、龙岗区智能数字经济安全重点实验室主任。其研究方向包括可信人工智能、机器学习和计算机视觉，在人工智能的顶级期刊和会议上发表论文90多篇，并曾入选人工智能顶级会议CVPR 2019最佳论文候选名单。其担任人工智能领域国际期刊IEEE TIFS、Neurocomputing编委、第五届中国模式识别与计算机视觉大会PRCV 2022组委会主席、国际会议CVPR 2024/2025、NeurIPS 2022/2023/2024、NeurIPS Datasets and Benchmarks Track 2023/2024、ICLR 2022/2023/2024、ICML 2023/2024/2025、AAAI 2022/2024/2025领域主席、中国自动化学会模式识别与机器智能专委会副秘书长，入选斯坦福大学“全球前2％顶尖科学家”2021、2022、2023年度榜单。作为项目负责人承担广东省自然科学基金杰出青年项目1项，科技部重点研发计划重点专项课题1项，国家自然科学基金面上项目1项， 深圳市优秀科技创新人才优秀青年基础研究项目1项，CCF-腾讯犀牛鸟基金1项，CCF-快手大模型探索基金1项，CCF-海康威视斑头雁基金1项，CAAI-华为MindSpore学术奖励基金1项，腾讯犀牛鸟研究专项基金2项。荣获2023年度香港中文大学（深圳）青年科研奖。

吴建福教授是香港中文大学（深圳）数据科学学院校长学勤讲座教授。

他于2004年当选为美国国家工程院院士，并于2000年当选为台湾“中央研究院”院士。他还是数理统计学会（1984年）、美国统计学会（1985年）、美国质量协会（2002年）以及运筹学与管理科学研究院（2009年）的会士。他曾获得1987年的COPSS (Committee of Presidents of Statistical Societies) Presidents' Award。该奖每年颁发给年龄在40岁以下的最佳研究者，由五个统计学会共同委托颁发。他的其他重要奖项包括2011年的COPSS Fisher Lecture、2012年的Deming Lecture、2008年的ASQ Shewhart Medal以及2008年的Pan Wenyuan Technology Award。2016年，他获得了（首届）Akaike Memorial Lecture Award。2017年，他获得了ENBIS颁发的George Box Medal。2020年，他分别获得了乔治亚理工学院1934年级杰出教授奖和Sigma Xi Monie A. Ferst Award。他还获得了许多其他奖项，包括Wilcoxon Prize、the Brumbaugh Award（两次）、the Jack Youden Prize（两次）以及the Honoree of the 2008 Quality and Productivity Research Conference。他曾担任过印度统计研究所的1998年P. C. Mahalanobis Memorial讲演者，并于中国科学院担任过爱因斯坦访问教授。他还是中国科学院和清华大学的名誉教授，于2008年获得了滑铁卢大学的数学荣誉博士学位。

他曾任职于密歇根大学统计学和工业与运营工程系的H. C. Carver统计学教授和教授（1993-2003年），以及滑铁卢大学的GM/NSERC质量与生产力讲座教授（1988-1993年）。在他1997年的Carver讲座演讲中，他创造了数据科学（Data Science）这一术语，并主张将统计学改名为数据科学，将统计学家称为数据科学家。在加入滑铁卢大学之前，他于1977年至1988年在威斯康星大学统计系任教。他于1971年在国立台湾大学获得数学学士学位，并于加州大学伯克利分校（1973-1976年）获得统计学博士学位。

他的研究成果在专业期刊和杂志中被广泛引用，包括《Canadian Business》关于他工作的专题文章以及《Newsweek》关于质量的特刊。他曾担任《Annals of Statistics》、《Journal of American Statistical Association》、《Technometrics》和《Statistica Sinica》等多个主要统计期刊的编辑或副编辑。吴教授在同行评审期刊上发表了超过185篇研究文章。他指导了52名博士生，其中过半现正在美国、加拿大、亚洲或欧洲的主要研究部门或机构从事统计、工程或商业领域的教学工作，有28人是ASA、IMS、ASQ、IAQ和IIE的Fellow，有3人担任《Technometrics》的编辑，有1人担任《JQT》的编辑，有1人为加拿大皇家学会院士。他与Mike Hamada合著了《Experiments: Planning, Analysis, and Optimization》（Wiley，第二版，2009年，716页），与R. Mukerjee合著了《A Modern Theory of Factorial Designs》（Springer，2006年）。

叶荫宇教授现为香港中文大学（深圳）数据科学学院特聘教授，上海交通大学智能计算研究院特聘教授。此前叶教授为斯坦福大学管理科学与工程系及计算数学工程研究院李国鼎讲席教授。他的主要研究方向为连续和离散优化、数据科学及应用、数字算法设计及分析、算法博弈及市场均衡、运筹及管理科学等；他和其他科学家开创了内点优化算法、锥规划模型、分布式鲁棒优化、在线线性规划和学习、强化学习和马可夫过程算法分析等。他多次获得科学奖项：包括2006年因在最优化领域做出的基础性贡献而获得的INFORMS Farkas奖（首届获奖者）、2009年因在运筹学和管理科学领域做出的根本性持续贡献而获得的约翰·冯·诺依曼理论奖、国际数学规划2012 Tseng Lectureship Prize（每三年颁发一次）、2014美国应用数学学会优化奖（每三年颁发一次）等。根据谷歌学术统计，目前他的文章被引用总计超过59000次。

于天维教授现任香港中文大学（深圳）数据科学学院副院长及教授一职。于教授于1997年毕业于清华大学生物系，2000年获得清华大学生物化学与分子生物学硕士学位，2004年获得加利福尼亚大学洛杉矶分校生物化学与分子生物学硕士学位，并于2005年获得加利福尼亚大学洛杉矶分校的统计学博士学位。在加入香港中文大学（深圳）之前，于天维教授为埃默里（Emory）大学生物统计学和生物信息学系终身教授。 于天维教授的研究重点集中于生物信息学，统计学与机器学习；其研究兴趣也包括代谢组学，药物基因组学和系统生物学的应用。在他的合作研究中，他致力于环境卫生、病毒学/疫苗学，营养学和癌症研究。

于天维教授现任Biology和Scientific Reports编委。曾任Frotiers in Genetics (Bioinformatics section) 和 Current Metabolomics and Systems Biology编委。他曾于2021年获教育部高等学校科学研究优秀成果（科学技术）二等奖（参与），指导的学生曾获得 David P. Byar Young Investigator Travel Award和ENAR Distinguished Student Paper Award。

查宏远教授现为香港中文大学（深圳）校长学勤讲座教授、数据科学学院副院长（科研）。

查宏远教授1984年毕业于复旦大学数学系， 并于1993年获得斯坦福大学科学计算专业博士学位。查教授于2006年至2020年任职于佐治亚理工学院计算机学院，1992年至2006年任职于宾州州立大学计算机科学与工程系，他也曾于1999年至2001年任职于 Inktomi 公司。他目前的研究方向是机器学习及应用。

查教授在计算机等相关领域的主流科技期刊和顶级学术会议上发表400多篇论文，据谷歌学术统计，截止2024年11月，谷歌H-index 93，总引用率超38349次。曾荣获多项重要学术奖项，如 Institute of Mathematics and Applications（IMA）授予的“莱斯利福克斯奖（Leslie Fox Prize）”二等奖（1991年），第34届ACM SIGIR国际信息检索会议（SIGIR 2011）最佳学生论文奖（指导教授）（2011年），第26届NeurIPS“最佳论文奖” (2013年)。

张大鹏教授是香港中文大学（深圳）数据科学学院校长学勤讲座教授、深圳市人工智能与机器人研究院（AIRS）计算机视觉研究中心主任、港中大（深圳）-联易融计算机视觉与人工智能联合实验室主任。

张大鹏教授毕业于北京大学计算机科学专业。他于1982年和1985年分别获得哈尔滨工业大学（HIT）计算机理学硕士及博士学位。1986年至1988年，作为中国首批博士后从师于清华大学著名导师常迵院士。1994年，又获得加拿大滑铁卢大学(University of Waterloo) 电气和计算机工程博士学位。自2005年以来, 他一直担任香港理工大学计算学系的讲座教授(智能计算)，并创建主持了香港特区政府资助的生物识别研究中心(UGC/CRC)。目前，他已受聘作为香港中文大学（深圳）的校长讲座教授。同时还长期担任清华大学双聘教授，以及哈工大、北大、上海交大、国防科大及加拿大滑铁卢大学的兼职教授。

他是国际图像和图形学报（IJIG）(http://www.worldscinet.com/ijig/ijig.shtml)以及Springer国际生物识别丛书（KISB）(http://www.springer.com/series/6191)的创始人和主编。40多年来一直从事模式识别，图像处理以及生物特征识别研究，是掌纹识别、中医四诊量化及人脸美学等研究领域的开创者和领军人。其研究成果曾多次获奖， 如中韩授予的发明金奖及特殊金奖、日内瓦发明展银奖，以及授予的我国香港特别行政区最高科学技术奖项“裘槎(Chroucher Foundation)优秀科研者”奖(http://www.croucher.org.hk/)等。 张教授已出版了20多部相关专著、500余篇国际期刊论文和60多项美国、日本、中国专利。连续八年 (2014年-2021年) 被Clarivate Analytics(前身为汤森路透)列为“高被引科学家”(http://highlycited.com) 。连续三年（2022年 -2024年）获得“中国科研Leader奖”。2024年，在国际计算机科学和电子学的Top 1000名科学家评选中，张教授以D-Index 130排名全球第74，中国第7 (http://www.guide2research.com/scientists)。

张教授还是IEEE计算机学会杰出演讲人，以及美国电气和电子工程师学会（IEEE）终身会士、国际模式识别协会（IAPR）和亚太人工智能学会（AAIA）会士。张大鹏教授凭借其在生物特征识别领域的卓越成就，分别于2020年和2021年当选为加拿大皇家科学院和加拿大工程院两院院士。

张寅教授现为香港中文大学（深圳）数据科学学院校长讲座教授，2021年之前是美国莱斯大学计算与应用数学系终身正教授。张寅教授的主要研究领域为最优化算法设计、分析、实现，以及各类实际应用和相应的计算机软件开发。张寅教授对线性规划、半定规划和非线性规划的内点法做出了开创性贡献，近年来在图像恢复和压缩感知等数据的理论和算法方面也做出了杰出贡献。

张寅教授在国际顶尖的同行评审学术杂志上发表过近百篇学术论文，在国内国外多次获得相关学会协会和杂志颁发的最佳论文奖。他的研究项目长期受到美国国国家自然基金和其他政府与非政府机构的资助。他的主要学术成就包括：第一，在最优化算法领域中近三十年来最重要的进展之一是内点法的研究。该方法现已成为解决一般性凸优化问题最可靠和最精确的算法。张寅教授在内点法的研究方面做出了一系列世界领先的工作，包括首创内点法超线性收敛速度理论和非可行点迭代收敛理论等重大理论突破。第二，他设计开发的线性规划软件LIPSOL被最权威的科学和工程计算平台MATLAB选为官方软件并购买版权，从而被世界各国成千上万的MATLAB用户长期广泛运用。第三，张寅教授带领的团队在图像与信号处理算法和数据压缩感知算法方面均做出了世界领先的成果，其中最有影响力的三篇论文的被引用数在2017年已达到平均千次以上。张寅教授将最优化应用于实践中的一个成功案例是与美国航天局“航天器无推进剂最优旋转路径”项目的合作。航天器无推进旋转是用于执行航天器旋转控制而不需要使用燃料推进器的最佳姿态与轨迹。张寅教授的学生在他和合作者的指导下，成功解决了这个最优控制轨迹的计算，使无推进旋转在2006年和2007年两次在国际空间站上实现，节省了将燃料运送至国际空间站的费用。

张寅教授在在莱斯大学是首个获得“优秀导师校长奖”的教授。他曾指导了近三十名硕博士研究生和博士后，其中有多位目前正活跃在国内外数学优化领域，如北京大学文再文教授、中国科学院数学与系统科学研究院刘歆研究员，南京大学杨俊锋教授等等；紧密合作过的年轻学者还有原加州大学洛杉矶分校印卧涛教授（现阿里巴巴达摩院决策智能实验室负责人）。