近日，香港中文大学（深圳）数据科学学院查宏远教授团队的四篇论文被神经信息处理系统国际会议NeurIPS 2020（Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems）收录。论文所述研究均聚焦于提高并改进机器学习的框架模型及算法，且在实际应用中具有良好的性能与表现。

       四篇论文分别是“Network Diffusions via Neural Mean-Field Dynamics”（基于神经平均场动力学的网络传播）、“Learning to Incentivize Other Learning Agents”（学习激励其他智能体）、“Learning Strategic Network Emergence Games”（学习策略性网络生成博弈）、“Learning Strategic Network Emergence Games”（学习策略性网络生成博弈）。

       查宏远教授是香港中文大学（深圳）校长讲座教授，数据科学学院副院长（科研）、深圳市人工智能与机器人研究院副院长。查教授在计算机等相关领域的主流科技期刊和顶级学术会议上发表约290篇论文，谷歌H-index 76，总引用率超23600次。他曾荣获“莱斯利福克斯奖二等奖、第26届NeurIPS“最佳论文奖” 等多项重要学术奖项。

       NeurIPS是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议。该会议固定在每年的12月举行，由NeurIPS基金会主办。NeurIPS是机器学习领域的顶级会议。NeurIPS 2020接受的论文主要覆盖神经网络、深度学习、强化学习。NeurIPS 2020共收到有效投稿9467，其中收录1899篇论文，录用率约为20.06%。

查宏远教授简介

查宏远 教授

校长讲座教授

数据科学学院副院长（科研）

深圳市人工智能与机器人研究院副院长

研究领域：机器学习，包括随机点过程、最优传输理论及应用、图神经网络、强化学习及应用

       查宏远教授是香港中文大学（深圳）校长讲座教授、数据科学学院副院长（科研）、深圳市人工智能与机器人研究院副院长。他1984年毕业于复旦大学数学系， 并于1993年获得斯坦福大学科学计算专业博士学位。查教授曾任职于宾州州立大学计算机科学与工程学院、Inktomi公司。