【优化方向】港中深数据科学学院陈锐招24秋博士生
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1. 导师介绍
陈锐博士即将于2024年秋季加入香港中文大学（深圳）数据科学学院任助理教授。目前在康奈尔大学担任博士后研究员，于威斯康星大学麦迪逊分校获得博士学位。主要研究方向为离散优化与含不确定性的优化问题的理论与计算（应用包括机器学习，物流运输，电力系统等）。曾以第一作者身份在Operations Research, Mathematical Programming, ICML等运筹优化和机器学习高水平期刊与会议上发表多篇论文。
邮箱：rui.chen@cornell.edu （如有意向请将邮件联系并附上中/英文简历，成绩单）
主页：https://sites.google.com/view/rchen/home
2. 申请条件
有扎实的数学基础，良好的编程能力及英语阅读写作水平，对于优化（理论，计算或应用）有强烈的兴趣，具有一定的独立科研能力与较强的责任心。博士项目申请（5月30日截止）具体流程参考：
https://sds.cuhk.edu.cn/phd-programmes/applications
3. 博士生待遇
全额学费补贴与每月最高可达15000元的生活费津贴（具体金额根据年度考核结果调整）。
4. 其他信息
最终决定：合适的候选人将获得强推，最终录取结果将由录取委员会决定。
导师选择：录取的博士研究生通常在第一年年末选择导师，合适的学生可提前在课题组展开研究。
正常修读年限：入学时拥有硕士学位的为4年，否则为5年。
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xiban (不想改名) 在 ta 的帖子中提到：
1. 导师介绍
陈锐博士即将于2024年秋季加入香港中文大学（深圳）数据科学学院任助理教授。目前在康奈尔大学担任博士后研究员，于威斯康星大学麦迪逊分校获得博士学位。主要研究方向为离散优化与含不确定性的优化问题的理论与计算（应用包括机器学习，物流运输，电力系统等）。曾以第一作者身份在Operations Research, Mathematical Programming, ICML等运筹优化和机器学习高水平期刊与会议上发表多篇论文。
邮箱：rui.chen@cornell.edu （如有意向请将邮件联系并附上中/英文简历，成绩单）
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陈锐博士即将于2024年秋季加入香港中文大学（深圳）数据科学学院任助理教授。目前在康奈尔大学担任博士后研究员，于威斯康星大学麦迪逊分校获得博士学位。主要研究方向为离散优化与含不确定性的优化问题的理论与计算（应用包括机器学习，物流运输，电力系统等）。曾以第一作者身份在Operations Research, Mathematical Programming, ICML等运筹优化和机器学习高水平期刊与会议上发表多篇论文。
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2024 Fall 还有入学名额，还没有定的大四同学快冲！！！
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陈锐博士即将于2024年秋季加入香港中文大学（深圳）数据科学学院任助理教授。目前在康奈尔大学担任博士后研究员，于威斯康星大学麦迪逊分校获得博士学位。主要研究方向为离散优化与含不确定性的优化问题的理论与计算（应用包括机器学习，物流运输，电力系统等）。曾以第一作者身份在Operations Research, Mathematical Programming, ICML等运筹优化和机器学习高水平期刊与会议上发表多篇论文。
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这里还有名额哦
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陈锐博士即将于2024年秋季加入香港中文大学（深圳）数据科学学院任助理教授。目前在康奈尔大学担任博士后研究员，于威斯康星大学麦迪逊分校获得博士学位。主要研究方向为离散优化与含不确定性的优化问题的理论与计算（应用包括机器学习，物流运输，电力系统等）。曾以第一作者身份在Operations Research, Mathematical Programming, ICML等运筹优化和机器学习高水平期刊与会议上发表多篇论文。
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帮顶，有幸跟陈老师合作过，靠谱～～～～
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陈锐博士即将于2024年秋季加入香港中文大学（深圳）数据科学学院任助理教授。目前在康奈尔大学担任博士后研究员，于威斯康星大学麦迪逊分校获得博士学位。主要研究方向为离散优化与含不确定性的优化问题的理论与计算（应用包括机器学习，物流运输，电力系统等）。曾以第一作者身份在Operations Research, Mathematical Programming, ICML等运筹优化和机器学习高水平期刊与会议上发表多篇论文。
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顶一下～
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陈锐博士即将于2024年秋季加入香港中文大学（深圳）数据科学学院任助理教授。目前在康奈尔大学担任博士后研究员，于威斯康星大学麦迪逊分校获得博士学位。主要研究方向为离散优化与含不确定性的优化问题的理论与计算（应用包括机器学习，物流运输，电力系统等）。曾以第一作者身份在Operations Research, Mathematical Programming, ICML等运筹优化和机器学习高水平期刊与会议上发表多篇论文。
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