职务/职称：
深圳市大数据研究院研究科学家
香港中文大学（深圳）研究副教授
研究方向：
人工智能、机器学习
电子邮箱：
wyli@cuhk.edu.cn
教育背景：
山东大学理学学士
中国科学院软件研究所工学硕士
香港中文大学哲学博士
主要成果/荣誉：
1) 香港中文大学（深圳）校长模范教学奖, 2021.
2) ACM-CIKM最佳（短）论文奖提名, 2021.
3) IEEE-ICAL最佳论文奖提名, 2011.
4) IEEE-ICAL最佳论文奖, 2010.
个人介绍：
李博士2007到2009年分别在香港中文大学和加拿大阿尔伯塔大学从事博士后研究，2009到2016年在澳门理工学院任教。2016年8月，李博士加入香港中文大学（深圳）和深圳市大数据研究院，从事计算机和信息科学领域的教学科研工作。
李博士在机器学习和人工智能领域发表了40余篇第一作者论文，已完成6项政府委托的基础研究项目。他常年担任NIPS、IJCAI、AAAI等多个学术会议的组织者和审稿人。
代表性论文：
1) Li Wenye, Yu F., Ma Z. (2023) Metric Nearness Made Practical. In The 37th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI’2023).
2) Li Wenye, Yu F. (2022) Calibrating Distance Metrics Under Uncertainty. In The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases 2022
(ECML’2022).
3) Li Wenye (2020) Modeling Winner-Take-All Competition in Sparse Binary Projections. In The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases 2020 (ECML’2020).
4) Li Wenye, Mao J., Zhang Y., Cui S. (2018) Fast Similarity Search viaOptimal Sparse Lifting. In Advances in Neural Information Processing Systems 31 (NeurIPS’2018).
5) Li Wenye, Zhang J., Zhou J., Cui L. (2018) Learning Word Vectors with Linear Constraints: A Matrix Factorization Approach. In 27th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI’2018).
职务/职称
深圳市大数据研究院大数据基础理论与算法研究所研究科学家
研究方向
高维统计，降维方法，统计机器学习，随机矩阵理论在统计中的应用
电子邮箱
statzyc@sribd.cn
教育背景
香港浸会大学统计学博士
浙江大学统计学硕士
天津大学数学与应用数学学士
个人介绍
曾奕程博士于2022年6月至今，在深圳市大数据研究院工作，任职研究科学家。此前，2014年和2016年曾博士分别在天津大学与浙江大学取得学士学位与硕士学位；2019年他于香港浸会大学取得博士学位；2019年10月至2022年2月他赴加拿大多伦多大学统计系从事博士后研究。曾博士主要运用随机矩阵理论工具研究并改进高维统计中的降维方法，同时关注相关的统计学习问题，其主要科研成果发表在Statistica Sinica，JMVA，CSDA，ICML与UAI等统计学与机器学习国际知名期刊或会议上。曾博士目前主持深圳市优秀科技创新人才培养项目（博士基础研究启动）一项。此外，他担任Biometrics, Communications in Statistics - Theory and Methods, AISTATS等期刊或会议的匿名审稿人。
代表性论文
#表示平行第一作者，*表示通讯作者
[1] Xin Chen#, Yicheng Zeng#, Siyue Yang and Qiang Sun*. (2023) Sketched ridgeless linear regres- sion: the role of downsampling. The 40th International Conference on Machine Learning (ICML). Accepted.
[2] Fangchen Yu, Yicheng Zeng, Jianfeng Mao and Wenye Li*. (2023) Online estimation of similarity matrices with incomplete data. The 39th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI). Accepted.
[3] Yicheng Zeng and Lixing Zhu*. (2023) Order determination for spiked type models with a divergent number of spikes. Computational Statistics & Data Analysis, 182, 107704.
[4] Yicheng Zeng and Lixing Zhu*. (2022) Order determination for spiked type models. Statistica Sinica, 32, 1633-1659.
[5] Junshan Xie#, Yicheng Zeng# and Lixing Zhu*. (2021) Limiting laws for extreme eigenvalues of large-dimensional spiked Fisher matrices with a divergent number of spikes. Journal of Multivariate Analysis, 184: 104742.
职务/职称
深圳市大数据研究院大数据基础理论与算法研究所研究科学家
研究方向
高维统计，降维方法，统计机器学习，随机矩阵理论在统计中的应用
电子邮箱
statzyc@sribd.cn
教育背景
香港浸会大学统计学博士
浙江大学统计学硕士
天津大学数学与应用数学学士
个人介绍
曾奕程博士于2022年6月至今，在深圳市大数据研究院工作，任职研究科学家。此前，2014年和2016年曾博士分别在天津大学与浙江大学取得学士学位与硕士学位；2019年他于香港浸会大学取得博士学位；2019年10月至2022年2月他赴加拿大多伦多大学统计系从事博士后研究。曾博士主要运用随机矩阵理论工具研究并改进高维统计中的降维方法，同时关注相关的统计学习问题，其主要科研成果发表在Statistica Sinica，JMVA，CSDA，ICML与UAI等统计学与机器学习国际知名期刊或会议上。曾博士目前主持深圳市优秀科技创新人才培养项目（博士基础研究启动）一项。此外，他担任Biometrics, Communications in Statistics - Theory and Methods, AISTATS等期刊或会议的匿名审稿人。
代表性论文
#表示平行第一作者，*表示通讯作者
[1] Xin Chen#, Yicheng Zeng#, Siyue Yang and Qiang Sun*. (2023) Sketched ridgeless linear regres- sion: the role of downsampling. The 40th International Conference on Machine Learning (ICML). Accepted.
[2] Fangchen Yu, Yicheng Zeng, Jianfeng Mao and Wenye Li*. (2023) Online estimation of similarity matrices with incomplete data. The 39th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI). Accepted.
[3] Yicheng Zeng and Lixing Zhu*. (2023) Order determination for spiked type models with a divergent number of spikes. Computational Statistics & Data Analysis, 182, 107704.
[4] Yicheng Zeng and Lixing Zhu*. (2022) Order determination for spiked type models. Statistica Sinica, 32, 1633-1659.
[5] Junshan Xie#, Yicheng Zeng# and Lixing Zhu*. (2021) Limiting laws for extreme eigenvalues of large-dimensional spiked Fisher matrices with a divergent number of spikes. Journal of Multivariate Analysis, 184: 104742.
职务/职称
深圳市大数据研究院大数据基础理论与算法研究所研究科学家
研究方向
高维统计，降维方法，统计机器学习，随机矩阵理论在统计中的应用
电子邮箱
statzyc@sribd.cn
教育背景
香港浸会大学统计学博士
浙江大学统计学硕士
天津大学数学与应用数学学士
个人介绍
曾奕程博士于2022年6月至今，在深圳市大数据研究院工作，任职研究科学家。此前，2014年和2016年曾博士分别在天津大学与浙江大学取得学士学位与硕士学位；2019年他于香港浸会大学取得博士学位；2019年10月至2022年2月他赴加拿大多伦多大学统计系从事博士后研究。曾博士主要运用随机矩阵理论工具研究并改进高维统计中的降维方法，同时关注相关的统计学习问题，其主要科研成果发表在Statistica Sinica，JMVA，CSDA，ICML与UAI等统计学与机器学习国际知名期刊或会议上。曾博士目前主持深圳市优秀科技创新人才培养项目（博士基础研究启动）一项。此外，他担任Biometrics, Communications in Statistics - Theory and Methods, AISTATS等期刊或会议的匿名审稿人。
代表性论文
#表示平行第一作者，*表示通讯作者
[1] Xin Chen#, Yicheng Zeng#, Siyue Yang and Qiang Sun*. (2023) Sketched ridgeless linear regres- sion: the role of downsampling. The 40th International Conference on Machine Learning (ICML). Accepted.
[2] Fangchen Yu, Yicheng Zeng, Jianfeng Mao and Wenye Li*. (2023) Online estimation of similarity matrices with incomplete data. The 39th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI). Accepted.
[3] Yicheng Zeng and Lixing Zhu*. (2023) Order determination for spiked type models with a divergent number of spikes. Computational Statistics & Data Analysis, 182, 107704.
[4] Yicheng Zeng and Lixing Zhu*. (2022) Order determination for spiked type models. Statistica Sinica, 32, 1633-1659.
[5] Junshan Xie#, Yicheng Zeng# and Lixing Zhu*. (2021) Limiting laws for extreme eigenvalues of large-dimensional spiked Fisher matrices with a divergent number of spikes. Journal of Multivariate Analysis, 184: 104742.
职务/职称
深圳市大数据研究院大数据基础理论与算法研究所研究科学家
研究方向
高维统计，降维方法，统计机器学习，随机矩阵理论在统计中的应用
电子邮箱
statzyc@sribd.cn
教育背景
香港浸会大学统计学博士
浙江大学统计学硕士
天津大学数学与应用数学学士
个人介绍
曾奕程博士于2022年6月至今，在深圳市大数据研究院工作，任职研究科学家。此前，2014年和2016年曾博士分别在天津大学与浙江大学取得学士学位与硕士学位；2019年他于香港浸会大学取得博士学位；2019年10月至2022年2月他赴加拿大多伦多大学统计系从事博士后研究。曾博士主要运用随机矩阵理论工具研究并改进高维统计中的降维方法，同时关注相关的统计学习问题，其主要科研成果发表在Statistica Sinica，JMVA，CSDA，ICML与UAI等统计学与机器学习国际知名期刊或会议上。曾博士目前主持深圳市优秀科技创新人才培养项目（博士基础研究启动）一项。此外，他担任Biometrics, Communications in Statistics - Theory and Methods, AISTATS等期刊或会议的匿名审稿人。
代表性论文
#表示平行第一作者，*表示通讯作者
[1] Xin Chen#, Yicheng Zeng#, Siyue Yang and Qiang Sun*. (2023) Sketched ridgeless linear regres- sion: the role of downsampling. The 40th International Conference on Machine Learning (ICML). Accepted.
[2] Fangchen Yu, Yicheng Zeng, Jianfeng Mao and Wenye Li*. (2023) Online estimation of similarity matrices with incomplete data. The 39th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI). Accepted.
[3] Yicheng Zeng and Lixing Zhu*. (2023) Order determination for spiked type models with a divergent number of spikes. Computational Statistics & Data Analysis, 182, 107704.
[4] Yicheng Zeng and Lixing Zhu*. (2022) Order determination for spiked type models. Statistica Sinica, 32, 1633-1659.
[5] Junshan Xie#, Yicheng Zeng# and Lixing Zhu*. (2021) Limiting laws for extreme eigenvalues of large-dimensional spiked Fisher matrices with a divergent number of spikes. Journal of Multivariate Analysis, 184: 104742.
