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World File Search SystemNeurips
Ruizhe Zhang
[8] Andrew Childs、Tongyang Li、Jin-Peng Liu、Chunhao Wang、Ruizhe Zhang。用于对数凹分布采样和估计正则化常数的量子算法。第 36 届神经信息处理系统会议 (NeurIPS) 论文集，2022 年。第 26 届量子信息处理年会 (QIP)，2023 年。（特邀演讲）
弗朗西斯·巴赫
prix and Decortions 2024 Roberto tempo Prix最佳文章，决策与控制大会2021年最佳文章和价格奖的最佳文章和价格“ 10年后”，会众Neurips 2020在AcadSciences 2019年的Academie des Sciences 2019 Prix Jean-jean-Jacques Moreau 2019年最佳文章“ 10年”，“ 10年前” Neurips 2018 Enkerips 2018 Lagrange持续优化的Prix Lagrange 2018 Thomson-Reuters / Clarivate高度引用的研究人员（如2014年和2017年）2016年欧洲研究委员会（ERC）合并研究员Grant Grant 2015 Schlumberger 2015 Schlumberger主席，Hautes Institute of Hautes Interialtion of Hautes Isscip of Hautes Incerial Incerial Inter ICML 2012 Inria Prix Inria研究员2009年欧洲研究委员会（ERC）首席研究员赠款2005 Eli陪审团奖，U.C.伯克利（最佳TH的信号处理）2005年的最佳文章价格，Engrei Aistats 2004 Price，最佳文章，荣誉提名，ICML Cons，1997年期权价格，数学数学，Ecole Polytechnique
kyle hsu
peer review *denotes outstanding reviewer award International Conference on Learning Representations (ICLR) 2021*, 2022, 2023* International Conference on Machine Learning (ICML) 2020, 2021, 2022 Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2019, 2020, 2021, 2022, 2023 International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS) 2021 Reinforcement Learning Conference (RLC) 2024
Renato Berlinghieri
Awards and scholarships 2024 ISBA World Meeting travel award AGU Annual Meeting 2023 outstanding student presentation award (OSPA) 2023 Bayesian Nonparametrics Networking Workshop 2023 travel award EnviBayes Workshop on Complex Enviromental Data 2023 travel award 36th New England Statistics Symposium best student poster award 28th Annual LIDS Student Conference best presentation award for the Optimization and Algorithms session 2022互补旅行2022年的互补旅行补助金（由神经货币研讨会提供有关高斯流程，机构建模和决策系统的“组织者”）ISBA世界会议大会贝内斯科姆/J-isba Baysm Microsoft类别的最佳海报奖，以获得2019年至2021年BocConi毕业生奖，供应2019年的最佳奖学金奖和国际奖项30次30级奖项。类别L2：第二个国家（米兰，5月），第6国际广场（巴黎，8月）2014年在数学建模竞赛（Perugia，类别中级）的第1个国家。
抽样方法：从MCMC到生成建模第一部分：动机，评估，MCMC上的提醒
•2015年毕业于Ensae和Ens Cachan（MVA）•Telecom Paris Tech的机器学习博士学位（2015-2018）•伦敦大学学院的博士后（2018-2020）•自2020年以来，ENSAE的助理教授•具有理论上的ML社区的积极研究。定期参加并在Neurips＆ICML中发布。•主要兴趣：采样，最佳传输，内核方法。
有感知网络的出现和革命性的......
“我们的机器学习方式非常狭隘，”Bengio 在 2019 年 12 月的 NeurIPS 主题演讲中说道。“与人类智能示例相比，它们需要更多的数据来学习一项任务，但它们仍然会犯愚蠢的错误。”毫无疑问，深度学习是一种不完美的智能模型。它无法进行抽象推理，无法理解因果关系，并且难以进行超出分布的泛化。
Keegan W. HarrisKeegan W. Harris
2。“遗憾的是，在带有附带信息的Stackelberg游戏中最小化”，Cuhk-Shenzhen，全球Young Scholars论坛（2025年1月）加利福尼亚大学圣地亚哥分校，在数据科学研讨会上崛起的明星（2024年11月）Carnegie Mellon University，Carnegie Mellon University，计算机科学理论（2024年11月2024年11月2024年） Neurips 2023，关于多机构安全的研讨会（2023年12月，聚光灯演示）
迈向上下文的信息理论框架 -
1。Lanqing Li，Rui Yang和Dijun Luo。焦点：通过距离度量学习和行为正则化的有效的全面隔行元提升学习。ICLR 2021。2。haoqi yuan和Zongqing lu。通过对比度学习，脱机元强化学习的强大任务表示。ICML 2022。3。Yunkai Gao等。 下文减少离线元强化学习。 神经2023。Yunkai Gao等。下文减少离线元强化学习。神经2023。
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审稿人国际机器学习会议（ICML），2021-2024。国际学习代表会议（ICLR），2022-2024。神经信息处理系统（Neurips），2020-2024。AAAI人工智能会议（AAAI），2021-2024。国际人工智能会议（IJCAI），2022-2024。ACM SIG关于知识发现和数据挖掘（KDD），2020-2024。ACM SIG关于信息检索（Sigir），2020，2022，2023。IEEE知识和数据工程交易（TKDE），2020年。ACM从数据（TKDD）中发现的ACM交易，2021，2024