他的研究目标集中在开发一种可以高效、持续学习数据和经验的智能机器 ， 可以对自己的决策进行推理 ， 更重要的是能为人们的利益做决策 。 这个研究方向被称为 multi-player game（最小化问题或博弈） ， 通过优化算法、概率推理或是均衡计算来解决 。 此外 ， 他的目标是设计出能更快地训练 ， 更好地泛化 ， 并给出良好校准的不确定性的算法和模型 。 最近 ， 他开始学习更多关于推理和人工智能安全的知识 。 曾发表多篇学术论文 ， 包括《交替梯度下降-上升法的近优局部收敛 ， 用于最小化优化》 、《通过整数二次约束对平滑游戏的一阶方法进行统一分析》等 。
个人主页链接：https://www.cs.toronto.edu/~gdzhang/
Sida Peng（彭思达）

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彭思达 ， 浙江大学 CAD&CG 国家重点实验室博士研究生 ， 导师为周晓巍研究员 。 他的研究方向是三维重建与物体位姿检测（reconstruction and object pose estimation） 。 博士期间发表多篇顶级论文 ， 包括 CVPR 、NeurIPS 、TPAMI， 文章有《通过学习结构和纹理表征实现3D感知的图像合成》、《基于闭塞感知的图像渲染的神经射线》等 。 相关论文开源到 GitHub 后 ， 已获得 Star 数 2000 余次 。
彭思达在读博期间也曾获得多个奖项 ， 其中包括 2021 年凌迪图形学奖学金、 2020 年度 CCF-CV“中科视拓 Steeta 学术新锐奖”以及 2019 年的中国研究生人工智能创新大赛一等奖等 。
在去年 3 月份 ， 其导师周晓巍带领团队的一款名为Neural Body的新型视图合成技术 ， 在计算机视觉顶会 CVPR 2021 上（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）发表 ， 吸引了众多关注 ， 而这正是由彭思达担任第一作者的作品 。 不少人认为彭思达年纪轻轻就获得这样的学术成就 ， 让人不禁感叹后生可畏 。
个人主页链接:https://pengsida.net/
参考链接：https://machinelearning.apple.com/updates/apple-scholars-aiml-2022
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