Lori阿姨的大学背景与学术成就
所属院校信息
根据公开资料显示,Lori阿姨毕业于美国加州大学伯克利分校(UC Berkeley)计算机科学专业,该校在2023年QS世界大学排名中位列全球第3位。
学术研究方向
- 人工智能算法优化(强人工智能领域)
- 大数据处理技术(存储容量超过1EB级)
- 自然语言处理(NLP)应用开发
主要学术成就
在2018-2022年间,其研究成果被以下文献收录:
文献名称 | 发表期刊 | 获奖情况 |
《深度学习模型压缩新方法》 | IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence | 获得2021年ACM SIGKDD最佳论文奖 |
《分布式计算框架优化》 | ACM Computing Surveys | 入选2020年计算机领域高被引论文 |
教育背景补充
本科阶段曾于2015年获得加州大学圣地亚哥分校(UC San Diego)暑期研究项目资助,研究方向为分布式计算架构优化(Strongly Correlated Systems)。
参考文献
- 《人工智能前沿技术发展报告2023》
- 《计算机科学领域高被引论文分析》
- IEEE 2022年度技术白皮书
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