近日，谷歌发布了 2022 年博士奖学金（Google PhD Fellowship）的获奖名单。今年又有多位华人博士生入选，约占总数三成。
他们中的多位曾在大陆高校就读本科和硕士，包括清华大学、北京大学、上海交通大学、浙江大学、哈尔滨工业大学、山东大学、西安电子科技大学、北京航空航天大学、首都医科大学等；个个也都实力强劲，有的姚班毕业，有的拿奖无数、有的收割过最佳论文，还有的有多段知名大厂实习经历......
据项目公布名单显示，今年共有 61 位博士生分别入选 14 个方向，包括“机器学习”方向 12 人，“机器感知、语音技术与计算机视觉”方向 9 人，“自然语言处理”方向 6 人，“隐私与安全”方向 5 人，“人机交互”方向 7 人。
谷歌的博士生奖研金项目创立于 2009 年，旨在奖励计算机学科及其相关学科或者其它前瞻科研领域方面表现优异的博士生。自创立以来，该项目已经资助来自澳大利亚、中国和东亚、印度、北美、欧洲、中东和非洲的数百名学生。
入选博士生将会获得一笔奖金，可用于支付津贴和其他研究相关活动，金额因地区而异，同时还有机会同谷歌研究导师合作。
此外，谷歌 PhD Fellows 每年都会被邀请参加全球 PhD Fellowship Summit，在那里他们可以接触到谷歌正在进行的最先进的研究，并同谷歌研究员及来自世界各地的其他博士研究生交流。
以下为部分入选华人博士生介绍：
1 机器学习
Lily Xu，哈佛大学
Lily Xu，哈佛大学计算机科学博士生，导师是 Milind Tambe 。Milind Tambe ，AAAI Fellow 、 ACM Fellow ，他是哈佛计算机系 Gordon McKay 教授、计算与社会研究中心主任，目前还担任谷歌班加罗尔人工智能研究所的 AI for Social Good 总监。
Lily Xu 的研究方向是机器学习和博弈论，以及将其应用至可持续性挑战。2018 年 Lily Xu 毕业于达特茅斯学院，主攻计算机科学和西班牙语。她还曾与 2014 年获得 Bank of America’s Joe Martin 奖学金。
个人主页：https://lily-x.github.io/
Xiaobo Xia，悉尼大学
Xiaobo Xia，悉尼大学计算机系博士，师从 Tongliang Liu 。2020 年，他从西安电子科技大学电信工程学院本科毕业。其研究方向是带噪声标签的学习和因果发现。
个人主页：https://xiaoboxia.github.io/
Yixin Liu，莫纳什大学
Yixin Liu，莫纳什大学信息技术学院博士，由澳大利亚格里菲斯大学潘世瑞教授、莫纳什大学数据科学与人工智能系张道坤博士、Vincent Lee 教授共同指导。他于 2017 年和 2020 年在北京航空航天大学获得学士和硕士学位。他的研究兴趣是图表示学习和图神经网络，特别是无监督和弱监督场景。
个人主页：https://yixinliu233.github.io/
2 机器感知、语音技术与计算机视觉
Qianqian Wang，康奈尔大学
Qianqian Wang，康奈尔大学计算机系博士，其导师是 Noah Snavely 和 Bharath Hariharan ，她的主要研究兴趣包括 3D 计算机视觉、计算机图形学和机器学习的交叉领域。Qianqian Wang 本科就读于浙江大学，师从周晓巍。周晓巍于 2017 年加入浙江大学，是浙江大学计算机学院和 CAD & CG 国家重点实验室的研究员，此前曾在宾夕法尼亚大学 GRASP 实验室从事博士后研究。
个人主页：https://www.cs.cornell.edu/~qqw/
杨朔，悉尼科技大学
杨朔，悉尼科技大学电气与数据工程学院博士，师从徐敏。2020 年本科毕业于哈尔滨工业大学，导师为姚鸿勋。他的研究方向是在最小化监督下构建鲁棒且通用的机器 / 深度学习系统。此前，杨朔还曾在百度、字节跳动和京东的人工智能研究院实习。
个人主页：https://shuoyang-1998.github.io/
Yu-Ying Yeh，加州大学圣地亚哥分校
Yu-Ying Yeh，加州大学圣地亚哥分校博士，师从 Manmohan Chandraker 。她于 2015 年本科毕业于国立台湾大学。她的主要研究兴趣是深度学习和计算机视觉，致力于利用计算机视觉和图形学技术为 AR / VR 应用程序创建逼真内容。
个人主页：https://yuyingyeh.github.io/
3 自然语言处理
Shuyi Wang，昆士兰大学
Shuyi Wang，昆士兰大学博士。她的研究兴趣包括信息检索、机器学习与统计学。
个人主页：http://ielab.io/people/shuyi-wang.html
4 算法、优化和市场
Shunhua Jiang，哥伦比亚大学
Shunhua Jiang，哥伦比亚大学理论计算机科学组博士，其导师是 Omri Weinstein 和 Alexandr Andoni ，她主要的研究领域是优化和数据结构，并且对理论计算机科学和机器学习等其他问题也感兴趣。Shunhua Jiang 本科毕业于清华大学姚班，师从段然和李健。2018 年，Shunhua Jiang 曾交换到奥胡斯大学，跟随 Kasper Green Larsen 教授学习。
个人主页：https://www.cs.columbia.edu/~jiangsh/
Yang P. Liu，斯坦福大学
Yang P. Liu，斯坦福大学数学系博士生，师从 Aaron Sidford。他于 2018 年从麻省理工学院毕业。他的研究兴趣是理论计算机科学，尤其是算法设计、对几何泛函分析和组合学感兴趣。他曾获得 2018-2021 年 NDSEG 奖学金、2022 年 FOCS 最佳论文奖、2022 年 ITCS 最佳学生论文将奖、2021 年 STOC 最佳学生论文奖。他还于 2014 和 2015 年获得过国际数学奥林匹克金牌。
个人主页：https://yangpliu.github.io/
5 移动计算
Binbin Xie，马萨诸塞大学阿默斯特分校
Binbin Xie，马萨诸塞大学阿默斯特分校信息与计算机科学学院博士，师从熊杰，同时受计算机科学系的 Deepak Ganesan 教授指导。她目前的研究工作专注于 LoRa 传感。
个人主页：https://people.cs.umass.edu/~binbinxie/
6 人机交互
Tiffany Li，伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校
Tiffany (Wenting) Li ，UIUC 计算机科学系博士，2016 年获得康奈尔大学学士学位，此前高中就读于广州执信中学。她具有经济学和数学背景，其研究兴趣包括以数据驱动，采用人工智能算法大规模提供优质、公平和可及的教育。
个人主页：https://www.linkedin.com/in/tiffany-wenting-li-a31b1774
Zhongyi Zhou，东京大学
Zhongyi Zhou，东京大学交互式智能系统实验室（IIS-Lab）博士，他的导师是 Koji Yatani 。Zhongyi Zhou 本科就读于上海交通大学，2010 年于东京大学同一实验室获得硕士学位。他的研究领域包括人机交互、计算机视觉和机器学习。
个人主页：https://zhongyizhou.net/
7 健康
Xin Liu，华盛顿大学
Xin Liu，华盛顿大学 Paul G. Allen 计算机科学与工程学院博士，师从 Shwetak Patel；Shwetak Patel 是美国的计算机科学家和企业家，曾以开发新型传感解决方案和普适计算而闻名。2018 年，Xin Liu 从马萨诸塞大学阿默斯特分校本科毕业，导师是 Sunghoon Ivan Lee 。他主要研究方向是机器学习、传感和健康的结合。目前，他还是 Google Health 部门的兼职学生研究员，研究移动健康技术。
个人主页：https://xliucs.github.io/
Qian Niu，京都大学
Qian Niu，京都大学医学博士，2017 年本科毕业于首都医科大学，她主要研究的领域包括医学 NLP、健康信息学、信息流行病学等。
个人主页：https://jp.linkedin.com/in/qian-niu-9b45661a1?trk=people-guest_people_search-card
8 系统与网络
邢加荣，莱斯大学
邢加荣，莱斯大学计算机系博士，师从陈昂，2017 年本科毕业于山东大学软件学院。他的研究方向是系统和网络，致力于使用可编程硬件构建安全可靠的网络系统，为网络隐蔽通道 (NetWarden) 和链路泛洪 DDoS 攻击 (Ripple) 设计防御策略。此前他曾获得 2022 年 Meta 博士研究奖学金。
个人主页：https://jxing.me/
Yang Zhou，哈佛大学
Yang Zhou，哈佛大学博士，师从 Minlan Yu 和 James Mickens 。他于 2021 年获得哈佛大学计算机科学硕士学位，2018 年获得北京大学计算机科学学士学位，师从杨仝。他的研究方向是网络系统，尤其是远程内存、智能 NIC 安全和网络遥测。
个人主页：https://yangzhou1997.github.io/
参考链接：
https://research.google/outreach/phd-fellowship/recipients/?category=2022
广告声明：文内含有的对外跳转链接（包括不限于超链接、二维码、口令等形式），用于传递更多信息，节省甄选时间，结果仅供参考，IT之家所有文章均包含本声明。