刷新國內紀錄25歲成爲985高校博導
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刷新國內紀錄25歲成爲985高校博導,馮磊入職的時候,年僅 25 週歲,這是重大計算機學院目前年齡最小的引進人才。刷新國內紀錄25歲成爲985高校博導。
刷新國內紀錄25歲成爲985高校博導1
前段時間,浙江大學引進一位 28 歲的女學者,在網絡引起熱議。本科畢業於南京大學的薛晶晶,獲得加州大學洛杉磯分校的博士學位,並且在自然雜誌發表兩篇論文,所以獲得浙大的青睞。
原本大家都以爲 28 歲已經是成爲博導的最年輕記錄,沒有想到,最近這項記錄又被刷新。
25 歲成爲 985 高校 " 博導 ",刷新國內任教記錄
根據重慶大學方面的信息,學校最近又引進一批具有國際影響力的年輕學者,希望能夠彌補在高端人才方面的'短缺。學校這次進行大投入,以豐厚的待遇,吸引到一批頂尖學者加盟。
重慶大學計算機學院引進一名 25 歲的博士生導師,這名學者 25 歲獲得新加坡南洋理工大學博士,博士論文獲得優秀論文二等獎。
這位名爲馮磊的學者,成爲重慶大學宏弘深青年學者引進人才。因爲其極其年輕,所以引起各路媒體的高度關注。
馮磊在國內的重點大學讀完本科,然後申請到南洋理工大學直博。原本計劃五年的讀博時間,由於自身的出色成績,最終提前畢業,而且博士論文還獲得學校的高度認可,成爲學校當年風雲人物。
值得注意的是,馮磊在讀博期間就已經成爲擔任 IJCAI 2021 高級程序委員會委員,ICML 2021 專家審稿人(expert reviewer)。
博士畢業以後,馮磊並沒有選擇留在新加坡工作,而是回到自己的家鄉重慶大學工作。最近,馮磊還入選 2021 福布斯中國 30 Under 30 榜。
馮磊有何獨特之處?
不知大家有沒有發現,以前我們所看到那些年輕的博導,基本都是集中在生化環材等領域,而且發表過大量的論文。如果是這些行業的畢業生,就知道這裏面的內幕。這些領域都很容易發表論文,而且還有大量的灌水論文。
相對於其它領域,生化環材等領域是比較容易出成果。按照高校的錄用標準,只要自身的論文數量達到要求,就能夠被聘用。而在計算機或者是物理、數學等領域,很難發表論文,所以晉升的速度也會慢很多。
馮磊能夠被重慶大學高薪聘請,主要是基於其讀博期間獲得的諸多成就。比如成爲多個國際期刊的審稿員,而且還成爲美國計算機學會會員,這些都需要非常強的硬性技術,才能夠被選中。
因此,在計算機領域,馮磊應該是一位學術新星,將來應該還能夠有更大的成就。畢竟他現在才 25 歲,在計算機領域 40 歲之前,都會是科研的黃金時期,所以很多人也期望他能夠有更多的成果。
網友意見不一
面對這麼年輕的博士生導師,網絡自然會有不一樣的聲音。有網友認爲 985 高校是我國的頂尖大學,招聘人才應該以實際的科研成果作爲依據,馮磊目前還沒有世界級的成果,就成爲博導,步子邁得太大。
也有網友覺得,機會就應該留給年輕人,我們不能夠以資排輩。對於優秀的年輕就應該給予重點的提拔。畢竟計算機領域就需要有年輕的血液,才能夠有衝勁。
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近幾年來,重慶大學加大人才引進力度,不拘一格引人才。
今年,出生於1995年4月的馮磊,被重慶大學計算機學院直接作爲弘深青年學者人才引進,並聘任爲博導、教授,其主要研究方向爲機器學習、數據挖掘、人工智能。
馮磊入職時,年僅 25 週歲,這是重大計算機學院目前年齡最小的引進人才,也是該學院有史以來首次直接給應屆博士畢業生正高/博導崗位。同時,實現了該學院首次以第一單位在“國際機器學習會議”發表學術論文零的突破!
青年是科技發展的未來,人工智能和大數據蓬勃發展之際,重大能夠不拘一格引進應屆博士畢業生並聘任高級職稱與崗位,是底氣與胸懷。
自2021年1月起加入計算機學院工作,馮磊撰寫的論文 “Pointwise Binary Classification with Pairwise Confidence Comparisons ” 在第38屆國際機器學習會議(The 38th International Conference on Machine Learning)(CCF A類)上發表。
圖源:重慶大學計算機學院
這是機器學習領域公認的頂級國際學術會議,在學術界享有極高的聲譽,這也是重慶大學計算機學院首次以第一單位在該會議上發表學術論文,實現了零的突破。
馮磊,博士畢業(直博並提前畢業)於新加坡南洋理工大學,目前爲重慶大學計算機學院弘深青年學者引進人才、博導,兼任日本理化學研究所先進智能研究中心(RIEKN Center for Advanced Intelligence Project)客座科學家(Visiting Scientist)。
馮磊的主要研究方向爲機器學習、數據挖掘、人工智能。
近三年來,已在ICML、NeurIPS、KDD、CVPR、AAAI、IJCAI等國際頂級(CCF A類)會議與中科院一區期刊上以第一作者或通訊作者發表論文十餘篇。
研究成果在弱監督學習領域做出了許多重要的貢獻。在學術服務方面,擔任IJCAI 2021高級程序委員會委員(senior program committee member),ICML 2021專家審稿人(expert reviewer),以及其他國際頂級(CCF A類)會議(包括NeurIPS、KDD、CVPR、ICCV、AAAI)的程序委員會委員/審稿人,並受邀擔任多個國際知名期刊(包括JMLR、IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TNNLS、MLJ)審稿人。
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