卡内基梅隆大学公布新一届研究生科研奖学金获得者

新一届某中心研究生科研奖学金在卡内基梅隆大学揭晓

2022年3月21日——某中心与卡内基梅隆大学近日公布了新一届研究生科研奖学金（Graduate Research Fellows Program）获得者名单。该项目于2021年启动，旨在支持自动化推理、计算机视觉、机器人技术、语言技术、机器学习、运筹学及数据科学等领域的科学研究。

本届获奖的五位研究生将获得科研资金支持，并将受邀参加某机构的科研实习面试。获奖者名单及研究方向如下：

获奖者研究介绍

Emily Black（计算机科学）
研究方向：机器学习公平性算法
导师：计算机科学副教授Matt Fredrikson
研究重点：分析机器学习模型对社会的影响，揭示常用模型的不公平行为模式，开发有害行为检测与缓解方法，并将技术洞察转化为科技政策建议。

Saurabh Garg（机器学习）
导师：运筹学与机器学习助理教授Zachary Lipton、统计学副教授Sivaraman Balakrishnan
研究重点：构建鲁棒且可解释的机器学习系统，研究现实场景中模型行为，开发可证明的方法以降低简化假设，提升模型可靠性和可信度。

Natalia Lombardi de Oliveria（数据科学与机器学习）
导师：统计学与机器学习教授、某机构学者Ryan Tibshirani
研究重点：泛化能力估计（古典统计学称为"乐观度"），即预测算法在测试集与训练集性能差异的量化研究。

Emre Yolcu（计算机科学）
导师：计算机科学副教授、某机构学者Marijn Heule
研究重点：逻辑学领域，包括证明复杂性、可满足性求解及相关课题。目前专注于基于冗余的证明系统复杂性、科拉茨猜想的重写方法研究，以及可满足性问题的局部搜索启发式学习。

Minji Yoon（计算机科学）
导师：计算机科学教授、某机构学者Christos Faloutsos与计算机科学教授Ruslan Salakhutdinov
研究重点：深度图学习技术。通过借鉴深度学习的强泛化能力，实现图学习流程的自动化与民主化。研究包括识别图学习流程的核心构建模块，应用深度学习实现各模块自动化，最终整合为端到端的即插即用图学习工具。

项目背景

该奖学金项目是某中心与高校合作推动科研人才培养的重要举措，通过资金支持和实习机会，促进机器学习、人工智能等前沿领域的技术创新与学术发展。
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