纽约最好的Amazon课件分析陈怡然、陈丹琦等为何成功？亚马逊公布了2020年亚马逊研究奖名单。
这项支持人工智能研究的资助项目从全球13个国家59所大学选拔了101名学者，对其项目进行资助，其中华人获奖者达30多位，包括陈怡然、陈丹琦等学者。
今天，2020年亚马逊研究奖（Amazon Research Awards, ARA）公布，共有来自13个国家、59所大学的101位学者获奖。
本年度ARA申请者比以往任何一年都多，最终确定了101位获奖者，资助项目是去年的两倍，每个资助项目支持1-2名研究生或博士生在导师指导下进行研究，为期一年。
ARA最高资助次数可达4次，除了奖学金外，ARA还提供AWS奖励分，获奖者可凭奖励分使用亚马逊AWS AI/ML服务和工具，获得200多个亚马逊公共数据集访问权限等。
这批获奖者致力于诸如机器学习算法和理论、人工智能中的公平性、计算机视觉、自然语言处理、边缘计算和医学研究等领域的研究。
陈怡然，杜克大学电子与计算机工程系教授、计算进化智能实验室联合主任。
陈教授在清华大学获得本科及硕士学位，并于2005年在普渡大学获得博士学位。在工业界工作五年后，他于2010年加入匹兹堡大学任助理教授并于2014年晋升为副教授，获终身教职并任「双百年校友」讲席。
目前，陈教授的研究聚焦新型存储系统、机器学习与神经形态计算、以及移动计算等方向的研究。陈怡然教授发表过一本专著及超过三百篇学术论文，获得过93项美国专利，并出任过多本IEEE和ACM期刊编委以及超过40个国际会议的组织与技术委员会主席和委员。
陈怡然教授曾经获得6次国际会议最佳论文以及12次最佳论文提名。他曾荣获美国国家自然科学基金委教授早期职业发展奖(NSF CAREER)和ACM电子自动化协会新教师奖。除了是IEEE fellow，今年年初，陈教授当选ACM fellow.
本次ARA获奖项目为Privacy-preserving representation learning on graphs — a mutual information perspective（互信息的视角的图上保护隐私的表征学习）。
陈丹琦，目前是普林斯顿大学的助理教授，专注于人工智能领域的自然语言处理（NLP）。获奖项目为Building broad-coverage, structured dense knowledge bases for natural language processing tasks（自然语言处理任务建立覆盖面广、结构密集的知识库）。
2020亚马逊研究奖名单公布！陈怡然、陈丹琦等30多名华人学者上榜
陈丹琦2012年清华大学计算机姚班学生，2018年斯坦福大学博士。去斯坦福大学攻读计算机博士学位的她，成为自然语言处理泰斗Christopher Manning的学生，也已发表数篇有影响力的论文。
2019年，她加入普林斯顿NLP小组，与Sanjeev Arora、Christiane Fellbaum、Karthik Narasimhan一起工作。
著名的SyntaxNet就是基于陈丹琦和其导师Christopher Manning开发的算法，它被称为「全球最精准自然语言解析器」。
2019年，她的毕业论文「如何让机器学会理解人类语言」（Neural Reading Comprehension andBeyond）上传仅四天，就获得了上千次的阅读量，成为了斯坦福近十年来最热门的毕业论文之一。
杨笛一，佐治亚理工学院，受资助项目为Abstractive conversation summarization at scale(大规模的抽象对话总结).
2020亚马逊研究奖名单公布！陈怡然、陈丹琦等30多名华人学者上榜
杨笛一现为佐治亚理工学院交互计算系助理教授，隶属于机器学习中心。本科就读于上海交通大学ACM班，随后赴卡内基梅隆大学语言技术研究所攻读硕士、博士，并于2019年获得卡内基梅隆大学博士学位。
她的研究兴趣包括计算社会语言和自然语言处理。她曾连续三年获得Facebook博士生奖研金（2017-2019），她的工作曾获得EMNLP 2015、AAAI 2016网页与社交媒体、2019年ACM CHI等顶会的最佳论文提名。
除了以上位大家熟知的学者外，还有众多华人学者获得本次ARA资助。
Changyou Chen，目前是纽约州立大学布法罗分校计算机科学与工程系的助理教授，他主要研究贝叶斯机器学习、深度学习和深度强化学习。本次获得资助的项目是Scaling up human-action analysis systems（扩大人类行动分析系统的规模）。
2020亚马逊研究奖名单公布！陈怡然、陈丹琦等30多名华人学者上榜
Helen Chen， 滑铁卢大学实践教授，获资助项目为Optimizing pretrained clinical embeddings for automatic COVID-related ICD coding（优化预训练的临床嵌入，实现COVID相关ICD的自动编码）
Jimmy Ba，多伦多大学助理教授，Hinton的博士生，优化器Adam提出者之一。本次获奖项目是Model-based reinforcement learning with causal world models（基于模型的强化学习与因果世界模型）
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