师资

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姚期智
算法分析,计算复杂性,通讯复杂性,密码协议,量子计算,计算经济学

世界著名计算机学家,2000年图灵奖得主,中国科学院院士,美国科学院外籍院士,美国艺术与科学学院外籍院士,国际密码协会会士,清华大学交叉信息研究院院长,“清华学堂计算机科学实验班”首席教授,“清华学堂人工智能班”首席教授,973项目首席科学家,香港中文大学博文讲座教授。1946年生于上海,1967年获台湾大学物理学学士学位,1972年获哈佛大学物理学博士学位,1975年获伊利诺伊大学计算机科学博士学位。1975年至1986年,分别在麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校任教授;1986年至2004年6月担任普林斯顿大学William and Edna Macaleer工程与应用科学系教授;2004年离开普林斯顿大学出任清华大学计算机科学专业教授,在清华先后创办计算机科学实验班、理论计算机科学研究中心、交叉信息研究院和量子信息中心。研究方向包括计算理论及其在密码学和量子计算中的应用,在三大方面具有突出贡献:(1)创建理论计算机科学的重要次领域:通讯复杂性和伪随机数生成计算理论;(2)奠定现代密码学基础,在基于复杂性的密码学和安全形式化方法方面有根本性贡献;(3)解决线路复杂性、计算几何、数据结构及量子计算等领域的开放性问题并建立全新典范。他是研究量子计算与通讯的国际前驱,于1993年最先提出量子通信复杂性,基本上完成了量子计算机的理论基础。1995年姚期智教授提出分布式量子计算模式,后来成为分布式量子算法和量子通讯协议安全性的基础。2000年,对计算理论包括伪随机数生成、密码学与通信复杂度的突出贡献使姚教授荣膺图灵奖(A.M. Turing Award),成为图灵奖创立以来首位获奖的亚裔学者,也是迄今为止获此殊荣的唯一华裔计算机科学家。图灵奖是世界计算机科学领域的最高奖项,与物理、化学、医学、经济学领域的诺贝尔奖齐名。姚教授还获得了诸多荣誉和奖项,其中包括1987年的波里亚奖(George Polya Prize)和1996年的高德纳奖(Donald E. Knuth Prize)等。2003及2004年,姚教授先后获香港城市大学和香港科技大学荣誉博士学位,2006年获香港中文大学荣誉理学博士学位,2009年获滑铁卢大学荣誉博士学位,2010年2月姚期智先生当选"2009首都十大教育新闻人物"。


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储枫
计算几何与组合算法

清华大学交叉信息院讲席教授。1969年毕业于台湾大学,1973年获得美国麻省理工学院数学博士学位。先后在美国伊利诺伊大学、布朗大学及斯坦福大学任教,1979年至1999年担任施乐帕克研究中心(Xerox PARC)首席科学家,致力于理论计算机科学领域的研究工作。2003年加入香港城市大学计算机科学系,出任系主任。多年来,研究兴趣跨越理论计算机科学的各方向,尤其专长于计算几何与组合算法。其论文“Speed-up in Dynamic Programming”和“Finite-Resolution Computational Geometry”,被视为算法研究重要新分支的源头,并吸引了众多追随者。在更为实用的方面与计算机图形学、图像压缩和计算机系统方向的项目建立了广泛的合作关系。担任STOC、FOCS、SODA等理论计算机科学顶尖国际会议的程序委员会主席及委员,同时任Theoretical Computer Science、Journal of Algorithms、SIAM Review等众多期刊的编委。


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段路明
离子与超导量子计算、量子网络、量子模拟、量子人工智能

段路明,现任清华大学姚期智讲座教授,清华大学基础科学讲席教授。2004年获得美国斯隆研究奖,2005年获海外华人物理学会杰出青年研究奖,2009年当选美国物理学会会士。段教授主要从事量子计算、量子网络和量子模拟物理实现方面的研究,完成了量子信息应用领域的一系列开创性工作,提出“DLCZ(Duan-Lukin-Cirac-Zoller)量子中继方案和网络量子计算方案,为实现长距离量子通信和可扩展量子计算奠定了基础。段教授在《自然》、《科学》、《物理评论快报》等国际主要学术期刊发表论文160余篇,被引用两万多次。


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金奇奂
量子信息科学,离子阱量子计算机

清华大学终身副教授,博士生导师。在首尔国立大学获得博士学位,并在因斯布鲁克大学和马里兰大学进行博士后研究。研究是离子阱量子计算的发展,现任国家重点研发计划“离子量子计算”项目负责人。发表论文47篇,包括Nature,Nature子刊,PNAS, Phys. Rev. Lett. 等。


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李建
算法设计与分析,机器学习与深度学习,大数据分析,以及机器学习在金融领域的应用

李建目前是清华大学交叉信息研究院长聘副教授。他在中山大学取得的学士学位和复旦大学取得的硕士学位,马里兰大学博士毕业。他的研究兴趣主要包括算法设计与分析,机器学习与深度学习,大数据分析,以及机器学习在金融领域的应用。他已经在主流国际会议和杂志上发表了80余篇论文。他获得了 VLDB 2009 和 ESA 2010 的最佳论文奖,ICDT17最佳新人奖,教育部新世纪人才支持计划,国家自然科学基金优秀青年基金。


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孙麓岩
基于超导的量子信息处理

清华大学交叉信息研究院副教授,博士生导师,主要从事超导量子计算实验研究,入选清华大学“221基础研究青年人才支持计划”,2019年获得国家杰出青年科学基金支持。2008年获美国马里兰大学(College Park)博士学位, 研究方向为基于半导体硅的量子计算。之后在美国耶鲁大学(Yale)进行博士后研究,研究方向为超导量子计算。 多年来一直进行实验量子计算的研究,在超导量子计算研究领域多次在顶尖物理期刊上发表文章,其中包括三篇Nature,一篇 Nature Physics,七篇Physical Review Letters,两篇Science Advances,两篇Nature Communications。其中两篇为ESI高被引论文,曾被Nature News Physics World PhysOrg New Scientist 等多个知名科学媒体广泛报道。主要工作包括首次制备了三个超导量子比特的纠缠态、首次实现了固态系统中三量子比特的量子纠错、首次实现了对错误症状的连续非破坏性测量、首次实现二项式波色纠错码等。


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黄隆波
随机建模与分析,强化学习与控制,优化算法设计,机器学习

清华大学交叉信息研究院长聘副教授,博士生导师。2014当选清华大学“良师益友”。于2011年8月在美国南加州大学电子工程系获得博士学位。于2011年7月至2012年8月,在美国加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系担任博士后研究员。于2016年秋季在伯克利Simons理论计算机中心担任访问科学家。2012年-2017年间曾于美国麻省理工学院信息与系统决策(LIDS)实验室、香港中文大学网络编码研究所、法国贝尔实验室(Bell-Labs)与微软亚洲研究院等地担任访问教授/学者。担任多个ACM与IEEE顶级期刊审稿人及多个顶级会议程序委员。于2016年担任IEEE JSAC特刊"Human-In-The-Loop Mobile Network"客座主编,并于2017起担任ACM TOMPECS期刊副主编。其2014年ACM MobiHoc论文与2016年ACM e-Energy论文获最佳论文提名。黄博士的主要研究方向包括随机建模与分析、网络优化、机器学习、能源管理与共享经济。


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徐葳
分布式系统,系统监控与调试,大数据,数据中心网络,金融科技

徐葳,清华大学交叉信息研究院长聘副教授,助理院长,清华大学金融科技研究院副院长兼区块链研究中心主任。专注于交叉学科的分布式系统和机器学习方面的研究。美国加州大学伯克利分校计算机硕士、博士,师从2017年图灵奖获得者David Patterson教授。在宾夕法尼亚大学计算机获得学士学士学位(在清华计算机系本科学习两年)。2013年入选“青年千人计划”,曾获得谷歌、IBM的教授科研奖,获得清华大学“良师益友”特别奖,清华大学先进工作者,北京市师德先锋等称号。在系统、网络、机器学习、光通讯等多领域顶尖会议发表论文40余篇,并获得DSN,APSys最佳论文奖。加入清华前,他曾在谷歌总部工作,负责基础架构可靠性方面的研发。


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唐平中
人工智能, 多主体系统,电子商务,计算经济学,博弈论,机制设计

唐平中博士是清华大学交叉信息研究院副教授,博士生导师,计算经济学研究室主任。在加入清华大学之前,他在美国卡耐基梅隆大学计算机系从事博士后研究员工作。他于2010在香港科技大学计算机系获得博士学位,曾在斯坦福大学计算机系(2008-2009),哈佛大学计算机系(2010)微软亚洲研究院(2013)以及加州大学伯克利分校(2015)从事访问研究工作。唐平中博士的研究兴趣是人工智能及多智能体系统,专注于互联网背景下计算机科学与经济学的交互,包括机制设计,市场设计,拍卖和博弈,并将其理论应用于电子商务,互联网广告等相关的领域。他在该领域著名会议及期刊上发表论文四十余篇。他是微软研究院铸星计划的入选者,并担任国家自然科学基金中国-以色列国际合作项目中方首席科学家。他将于国际人工智能大会(IJCAI-2017)作青年杰出成就奖(Early-careerspotlight award)特邀报告。


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马雄峰
量子信息科学

马雄峰主要从事量子信息和量子光学的研究,特别是在量子密码学,量子存储,量子相干性,小型量子计算线路设计等方向。2003年北大物理系本科毕业,2008年多伦多大学物理系博士,之后在滑铁卢大学IQC,多伦多大学,利兹大学博士后,访问学者,2012年2月加入清华大学交叉信息研究院。发表国际期刊论文63篇,国际会议论文9篇,国际专利1个和专利申请6个。SCI总引用2310次,H-index为22,谷歌总引四千余次。


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曾坚阳
计算生物学, 机器学习, 大数据

曾坚阳,于1999年和2002年分别获得浙江大学的学士和硕士学位。2011年,在美国杜克大学(Duke University)获得计算机科学博士学位。2011年至2012年期间,在杜克大学计算机科学系和杜克医学院从事博士后研究。于2005年获得第六届国际会议并行与分布式计算、应用与技术国际会议(PDCAT 2005)的最佳论文奖。于2012年被卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)评为Finalist for a Lane Fellowship in Computational Biology。2012年作为海外人才被引进清华大学交叉信息研究院,并担任Tenure-Track助理教授(博士生导师)。目前主要研究方向包括计算生物学、机器学习和统计数据分析。已在国际核心期刊和会议(包括计算生物学领域的国际一流会议RECOMB和ISMB)上发表论文30余篇。担任过RECOMB 、ISMB、IJCAI等国际会议的程序委员。


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段然
图论算法、数据结构、计算理论

清华大学交叉信息研究院助理教授。2006年本科毕业于清华大学计算机系,2011年获得密歇根大学计算机系博士学位,导师是Prof. Seth Pettie,方向为理论计算机科学。之后在德国马克斯普朗克研究所任博士后研究员,其间获得洪堡奖学金。2014年8月加入交叉信息研究院。研究方向为图论算法、数据结构、计算理论等。


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张崇洁
人工智能,机器人规划与控制,机器学习与强化学习,多智能体系统

张崇洁,清华大学交叉信息研究院的助理教授,博士生导师。麻省大学安姆斯特分校计算机博士。加入清华之前,在麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室担任博士后研究员。主要研究兴趣包含机器学习、决策、以及规划,专注于强化学习与多主体协作,结合应用于自主机器人、传感器网络、云计算、以及资源管理等。主要科研成果发表于人工智能和机器人领域的主流会议如AAAI、IJCAI、NIPS、AAMAS、IROS等。


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吴文斐
网络科学、分布式系统、网络安全

吴文斐于2015年12月于威斯康辛大学麦迪逊分校获得计算机科学博士学位,随后一年在惠普实验室担任博士后研究员。吴文斐博士的从事计算机网络、分布式系统和网络安全方向的研究,其主要贡献集中于网络管理、网络验证、互联网和移动网络的体系结构设计。吴文斐设计的虚拟网络诊断即服务系统于2013年获得SoCC最佳学生论文奖。


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吴辰晔
AI+Energy Economics, CS+Urban Systems

现任清华大学交叉信息研究院教研系列助理教授,博士期间师从唯一华裔图领奖得主姚期智教授。博士毕业后,在美国卡耐基梅隆大学,和美国加州大学伯克利分校从事博士后工作;之后,又以研究科学家的身份加入瑞士苏黎世联邦理工学院。现在主要关注电力系统控制与优化,电力市场的分析与设计,电力市场改革等问题。先后于2012年获得IEEE SmartGridComm的最佳论文奖;2013年获得IEEE PES General Meeting 2013的最佳论文奖(Best of best paper prize,2013年该会议接收的1600余篇论文中,仅四篇论文获此殊荣)。


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于洋
算法经济、计算能源经济学、计算生态和环境管理、能源环境和生态的大数据分析、优化运筹

研究领域为:算法经济的产业组织分析,政府治理的计算技术,环境和生态的计算管理科学,计算能源经济学等。研究兴趣包括:1.组合计算科学和经济学的理论和工具,解释算法经济的市场行为并开发管制工具;2.运用计算和数据技术,为环境和生态管理提供机制和技术;3.智能系统(例如智能电网和未来城市)中的市场设计和管制,。

他关于风电光伏边际成本结构和价格操纵能力的研究获得美国能源经济学会授予2015年“丹尼斯·欧柏林年度学生论文最高奖”;关于风电光伏不确定性与金融输电权冲突造成市场失灵的研究被国际能源经济学会2015年“国际能源经济学会年会学生论文最高奖”。他另一项关于电力市场的经济制度会严重削弱新能源减排能力的研究也获得了美中绿色能源峰会2016年最高论文奖。他其他的一些研究成果还包括了《好顾客还是坏顾客:智能电表大数据机器学习的经济学本质》等,分别发表在Nature Sustainability, ES&T,和IEEE Trans Smart Grid等刊物上。


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徐勇
冷原子物理,拓扑凝聚态物理

清华大学交叉信息研究院助理教授,博士生导师。于2013年7月在中国科学院物理研究所获得博士学位。之后,于2013年7月至2016年4月,在美国德克萨斯大学达拉斯分校担任博士后研究科学家。之后,在美国密歇根大学安娜堡分校担任博士后研究员。2017年9月加入清华大学交叉信息研究院,从事冷原子物理和拓扑凝聚态理论研究。发表论文30篇,包括9篇Physical Review Letters,1篇Nature Communications和1篇Science Advances(已接受)。主要工作包括提出有结构的外尔费米子(第二类外尔费米子),Weyl exceptional ring,三维无定形拓扑金属,第二类拓扑四极矩绝缘体和突破传统能带理论刻画的新的拓扑绝缘体。Google scholar 引用1177次。


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邓东灵
量子人工智能,量子信息与计算,拓扑相物质,冷原子,量子非平衡态系统

清华大学交叉信息研究院助理教授,博士生导师。2007年7月本科毕业于南开大学,获物理、数学双学士学位。2015年5月博士毕业于美国密西根大学,获理学博士学位,博士论文获“Kent M. Terwilliger Momorial Thesis Prize” 奖。博士毕业后在美国马里兰大学联合量子研究所从事博士后研究并于2018年回国入职清华大学交叉信息研究院。主要研究方向为量子人工智能,在机器学习与多体量子纠缠交叉领域做出了一些早期工作,受到广泛关注。受邀担任欧盟研究委员会(ERC), 波兰国家科学中心(National Science Center, Poland)等基金评审人。已发表论文50多篇,其中包括10篇Physical Review Letters, 1篇Physics Today特邀综述,1篇Science Advances, 27篇Physical Reivew X/A/B等,总引用超过1300次(Google Scholar)。


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魏朝晖
量子信息,量子计算,计算复杂度,量子机器学习,量子程序

清华大学交叉信息员助理教授,博士生导师,于清华大学计算机系获得学士和博士学位。任教清华前,在新加坡量子研究中心担任Research Fellow。主要研究兴趣包括量子计算和量子信息、计算复杂性理论、量子人工智能、优化理论、量子程序理论等。主要研究成果发表于IEEE Transactions on Information Theory,Physical Review Letters,Mathematical Programming等学术期刊和SODA等学术会议上。


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马恺声
脑机接口设备、脑启发的新型AI算法开发、自动驾驶相关视觉算法开发、神经网络计算加速与自动驾驶场景的处理器架构设计

马恺声,清华大学交叉信息研究院助理教授, 博士生导师,美国宾夕法尼亚州立大学博士。马恺声博士在能量采集非易失处理器架构设计方面的博士论文获欧洲设计自动化学会EDAA 2018年杰出博士论文奖(全球共4篇)。曾获得2015年国际高性能计算年会(HPCA)最佳论文、2016年IEEE微计算机架构(Micro)Top Picks(2015“计算机体系结构领域最重要与最具长远影响的论文”之一)、2017年亚洲南太平洋设计自动化(ASP-DAC)最佳论文。曾获得2016年美国宾夕法尼亚州立大学计算机系最佳研究奖(1/170),美国自然科学基金ASSIST封面报道(1/40)。他的研究兴趣包括脑机接口设备、脑启发的人工智能算法开发(关注算法可解释性、鲁棒性)、自动驾驶相关视觉算法开发、神经网络计算加速与自动驾驶场景的处理器架构设计。


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袁洋
机器学习理论,优化理论,机器学习算法

袁洋,清华大学交叉信息学院助理教授。美国麻省理工学院大数据基础研究院博士后,美国康奈尔大学计算机系博士,北京大学计算机系学士。研究方向为智能医疗、机器学习理论与算法设计。目前发表论文19篇,谷歌学术论文引用超过1800次。曾获得福布斯中国2019年30 Under 30、2019年北京智源青年科学家等荣誉。


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高鸣宇
计算机系统与体系结构,大数据系统优化,硬件系统安全

高鸣宇,清华大学交叉信息研究院助理教授,博士生导师。美国斯坦福大学电子工程系博士、硕士,清华大学微纳电子系学士。研究方向为计算机系统与体系结构,大数据系统优化,硬件系统安全。主要研究成果包括针对大数据应用的近数据处理架构软硬件系统,高密度低功耗可重构计算芯片,及专用神经网络芯片的调度优化。已发表多篇国际顶级学术会议(ISCA、ASPLOS、HPCA、PACT等)论文,授权多项专利。曾获得IEEE Micro 2016年度计算机系统结构最佳论文奖(Top Picks)、欧洲HiPEAC论文奖、福布斯中国评选2019年“30 Under 30”等荣誉。


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高逸涵
数据库,数据挖掘

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周冬
高效高性能网络系统,区块链系统

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吴翼
人工智能,深度强化学习,概率编程语言,自然语言处理

现任人工智能科研公司OpenAI职研究员,拟于2020年秋季入职清华大学交叉信息研究院。吴翼于2014年毕业于清华大学交叉信息研究院计算机科学实验班(姚班),2019年于加州大学伯克利分校获得人工智能方向博士学位,师从Stuart Russell教授。2017年到2018年期间还曾在Facebook人工智能研究院(Facebook AI Research)任兼职研究员。本科期间曾获清华大学新生特等奖学金,交叉信息研究院特等奖学金,清华大学优良毕业生等荣誉。博士期间曾获百度奖学金以及机器学习顶级会议NIPS2016唯一最佳论文奖。吴翼已于人工智能顶级会议NIPS,ICML,ICLR,EMNLP,ICCV,AAAI等发表论文16篇,谷歌学术论文引用超过1200次。

https://scholar.google.com/citations?user=dusV5HMAAAAJ


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王禹皓
因果推断,高维统计,机器学习稳健性

王禹皓,现任剑桥大学博士后研究员,拟于2020年秋季入职清华大学交叉信息研究院担任助理教授职位。美国麻省理工学院电气工程与计算机科学系博士、硕士,清华大学自动化系学士。王禹皓的主要研究方向包括因果推断、高维统计、机器学习稳健性。已有多篇论文发表于国际顶尖会议NeurIPS、AISTATS、ISMB、ACSSC等,谷歌学术论文引用超过225次。


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胡事民

胡事民,清华大学教授、清华-腾讯互联网创新技术联合实验室主任。2002年获得国家杰出青年基金资助,2006-2015年担任国家973计划项目首席科学家,2007年入选教育部长江学者特聘教授,2015年成为国家自然科学基金委创新群体负责人。曾任美国Solid Modeling Association(2011-12)的执委会主席,现任亚洲计算机图形学学会副主席、中国计算机学会常务理事、Computational Visual Media (Springer)主编,IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics副主编, 以及CAD (Elsevier), Computer & Graphics (Elsevier)等多个国际刊物的编委,并担任 ACM SIGGRAPH ASIA、Pacific Graphics、SMP、GMP等多个重要国际会议的执委 (Steering Committee)。胡事民教授主要研究领域为计算机图形学与人机交互、智能信息处理、系统软件等,在ACM Transactions on Graphics,IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics以及ACM SIGGRAPH,IEEE CVPR等重要刊物和国际会议上发表论文100余篇。培养博士研究生 30余名,其中一名博士生的论文入选全国百篇优秀博士学位论文, 三名博士生获中国计算机学会优秀博士论文奖,三名博士生获得海外名校教职。胡事民教授主讲《高等计算机图形学》课程。


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陈卫

陈卫现任微软亚洲研究院高级研究员、清华大学交叉信息研究院兼职教授、中科院计算所客座研究员。主要研究方向为社会信息网络、在线学习、算法博弈论、互联网经济学、分布式计算和容错技术。曾任诸多顶级数据挖掘和数据库会议的主席团成员,如KDD,WSDM,WWW,SDM,SIGMOD,ICDE等,同时他还是中国计算机学会大数据工作组成员。陈卫于清华大学计算机系获学士和硕士学位,并于美国康奈尔大学计算机系获博士学位。