刷新国内纪录25岁成为985高校博导
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刷新国内纪录25岁成为985高校博导,冯磊入职的时候,年仅 25 周岁,这是重大计算机学院目前年龄最小的引进人才。刷新国内纪录25岁成为985高校博导。
刷新国内纪录25岁成为985高校博导1
前段时间,浙江大学引进一位 28 岁的女学者,在网络引起热议。本科毕业于南京大学的薛晶晶,获得加州大学洛杉矶分校的博士学位,并且在自然杂志发表两篇论文,所以获得浙大的青睐。
原本大家都以为 28 岁已经是成为博导的最年轻记录,没有想到,最近这项记录又被刷新。
25 岁成为 985 高校 " 博导 ",刷新国内任教记录
根据重庆大学方面的信息,学校最近又引进一批具有国际影响力的年轻学者,希望能够弥补在高端人才方面的'短缺。学校这次进行大投入,以丰厚的待遇,吸引到一批顶尖学者加盟。
重庆大学计算机学院引进一名 25 岁的博士生导师,这名学者 25 岁获得新加坡南洋理工大学博士,博士论文获得优秀论文二等奖。
这位名为冯磊的学者,成为重庆大学宏弘深青年学者引进人才。因为其极其年轻,所以引起各路媒体的高度关注。
冯磊在国内的重点大学读完本科,然后申请到南洋理工大学直博。原本计划五年的读博时间,由于自身的出色成绩,最终提前毕业,而且博士论文还获得学校的高度认可,成为学校当年风云人物。
值得注意的是,冯磊在读博期间就已经成为担任 IJCAI 2021 高级程序委员会委员,ICML 2021 专家审稿人(expert reviewer)。
博士毕业以后,冯磊并没有选择留在新加坡工作,而是回到自己的家乡重庆大学工作。最近,冯磊还入选 2021 福布斯中国 30 Under 30 榜。
冯磊有何独特之处?
不知大家有没有发现,以前我们所看到那些年轻的博导,基本都是集中在生化环材等领域,而且发表过大量的论文。如果是这些行业的毕业生,就知道这里面的内幕。这些领域都很容易发表论文,而且还有大量的灌水论文。
相对于其它领域,生化环材等领域是比较容易出成果。按照高校的录用标准,只要自身的论文数量达到要求,就能够被聘用。而在计算机或者是物理、数学等领域,很难发表论文,所以晋升的速度也会慢很多。
冯磊能够被重庆大学高薪聘请,主要是基于其读博期间获得的诸多成就。比如成为多个国际期刊的审稿员,而且还成为美国计算机学会会员,这些都需要非常强的硬性技术,才能够被选中。
因此,在计算机领域,冯磊应该是一位学术新星,将来应该还能够有更大的成就。毕竟他现在才 25 岁,在计算机领域 40 岁之前,都会是科研的黄金时期,所以很多人也期望他能够有更多的成果。
网友意见不一
面对这么年轻的博士生导师,网络自然会有不一样的声音。有网友认为 985 高校是我国的顶尖大学,招聘人才应该以实际的科研成果作为依据,冯磊目前还没有世界级的成果,就成为博导,步子迈得太大。
也有网友觉得,机会就应该留给年轻人,我们不能够以资排辈。对于优秀的年轻就应该给予重点的提拔。毕竟计算机领域就需要有年轻的血液,才能够有冲劲。
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近几年来,重庆大学加大人才引进力度,不拘一格引人才。
今年,出生于1995年4月的冯磊,被重庆大学计算机学院直接作为弘深青年学者人才引进,并聘任为博导、教授,其主要研究方向为机器学习、数据挖掘、人工智能。
冯磊入职时,年仅 25 周岁,这是重大计算机学院目前年龄最小的引进人才,也是该学院有史以来首次直接给应届博士毕业生正高/博导岗位。同时,实现了该学院首次以第一单位在“国际机器学习会议”发表学术论文零的突破!
青年是科技发展的未来,人工智能和大数据蓬勃发展之际,重大能够不拘一格引进应届博士毕业生并聘任高级职称与岗位,是底气与胸怀。
自2021年1月起加入计算机学院工作,冯磊撰写的论文 “Pointwise Binary Classification with Pairwise Confidence Comparisons ” 在第38届国际机器学习会议(The 38th International Conference on Machine Learning)(CCF A类)上发表。
图源:重庆大学计算机学院
这是机器学习领域公认的顶级国际学术会议,在学术界享有极高的声誉,这也是重庆大学计算机学院首次以第一单位在该会议上发表学术论文,实现了零的突破。
冯磊,博士毕业(直博并提前毕业)于新加坡南洋理工大学,目前为重庆大学计算机学院弘深青年学者引进人才、博导,兼任日本理化学研究所先进智能研究中心(RIEKN Center for Advanced Intelligence Project)客座科学家(Visiting Scientist)。
冯磊的主要研究方向为机器学习、数据挖掘、人工智能。
近三年来,已在ICML、NeurIPS、KDD、CVPR、AAAI、IJCAI等国际顶级(CCF A类)会议与中科院一区期刊上以第一作者或通讯作者发表论文十余篇。
研究成果在弱监督学习领域做出了许多重要的贡献。在学术服务方面,担任IJCAI 2021高级程序委员会委员(senior program committee member),ICML 2021专家审稿人(expert reviewer),以及其他国际顶级(CCF A类)会议(包括NeurIPS、KDD、CVPR、ICCV、AAAI)的程序委员会委员/审稿人,并受邀担任多个国际知名期刊(包括JMLR、IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TNNLS、MLJ)审稿人。
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