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姚燮谢瑶
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研究
我的研究是统计、优化和机器学习的交叉点。我致力于开发计算效率高、统计功能强大的算法，并为各种实际应用中出现的工程问题提供保证。
我对顺序数据分析和变点检测及其在传感器网络、社交网络、成像和通信中的应用。有关最近的出版物和预印本，请参阅在这里。我的埃尔德数是3。
我的工作产生了社会和政策影响：参见在这里我们在数据驱动警务方面的工作。2024年的一篇文章高校情报报道我的研究。
GT关于我研究的文章”追求更好的数据预测.“和”作为可口可乐基金会主席推动数据科学创新."
2022年，我很荣幸能获得信息：Donald P.Gaver，Jr.早期职业卓越运筹研究奖每年通过INFORMS向一名接收人颁发。引文：“感谢她在运筹学、统计学、机器学习和优化领域的杰出研究贡献；感谢她将研究天赋成功应用于具有社会重要性的应用；感谢她为各级学生的教育和指导所做的贡献。”接受演讲和照片在2022年10月举行的INFORMS颁奖典礼上，与我（现任和前任）的一部分学生一起。
2024年，我很荣幸和谦卑地获得了2024年联合统计会议（JSM）颁发的CWS Woodroof奖（a照片在颁奖典礼上）。
目前正在教学
研究生课程：ISyE 6416，计算统计学。2024年秋季。
研究生课程：ISyE/OMSA 6740，计算数据分析。2024年秋季。
更新
2024年12月，芝加哥大学布斯商学院经济计量与统计座谈会研讨会。
2024年11月，第19届数据挖掘和决策分析信息研讨会主旨演讲人。
2024年11月，在普渡大学丹尼尔斯商学院举办研讨会。
2024年11月，波士顿大学数学与统计系研讨会。
2024年10月，哥伦比亚大学统计系研讨会。
2024年9月，南加州大学爱泼斯坦工业与系统工程系研讨会。
2024年7月，在希腊雅典ISIT 2024上提供关于“深层生成模型的理论与方法”，与郑秀元（公爵）、铃木泰吉（东京大学）合作。
2024年6月，在主要是OM 2024研讨会，清华大学。
2024年5月8日，全体议长顺序方法国际研讨会（IWSM）2024
2024年5月，在“高维数据的统计机器学习“新加坡国立大学国际管理学院。
2024年5月，参加“DDSS数据科学前沿研讨会“普林斯顿大学。
2024年4月，南安普顿大学CORMSIS（运筹学、管理科学和信息系统中心）研讨会。
2024年4月，在韩国首尔的ICASSP 2024提供关于“推理的深层生成模型“使用程秀媛（杜克）。
2024年4月，在“最佳交通工具中的女性”研讨会，不列颠哥伦比亚大学。
2024年3月，受邀参加BIRS研讨会：最佳运输和配送稳健性.
2024年3月，组织会议“序列分析和变化点检测的进展”和“稳健学习的理论和方法”CISS公司在普林斯顿大学举行。
2024年2月，关于“统计推断的生成模型”的INFORMS数据挖掘网络研讨会。
2024年2月，普林斯顿大学ORFE杰出讲座系列。
2024年2月，亚利桑那州立大学狮子研讨会。
2024年1月，在统计增强数据科学（SEEDS）会议南加州大学。
2023年12月，在ICSDS 2023会议位于葡萄牙里斯本。
2023年12月，受邀参加NSF研讨会：智能传感系统、应用、分析和决策的融合.
2023年11月，在理论统计学、应用统计学和概率学在庆祝慈祥来世中的研讨会斯坦福大学举办。
2023年11月，在西北大学IEMS举办研讨会。
2023年11月，在佐治亚州劳伦斯维尔的Gwinnett数学、科学和技术学院，向高中生讲述人工智能及其应用。
2023年11月，参加美国国家科学基金会自驾实验室研讨会.
2023年11月，在埃默里AI健康研讨会.
2023年11月，在纽约大学斯特恩商学院举办统计研讨会。
2023年11月，纽约市立大学亨特学院数学与统计系应用概率与统计研讨会。
2023年10月，担任AI基础课题小组成员SAIL公司.
2023年10月，在“新的和未来的QSR教员开始学术生涯”小组中任职。
2023年10月，在INFORMS上谈论“核两样本检验的变量选择并与伍迪·朱（Woody Zhu）共同组织社区委员会选择会议“现代服务体系分区”。
2023年10月，在NSF演讲AMPS（放大器）研讨会。
2023年9月，在UIUC Allerton会议上发言。
2023年8月，受邀在ICIAM公司优化小型研讨会，日本东京。
2023年8月，IJCAI 2023研讨会项目委员会AI4TS：时间序列分析的人工智能：理论、算法和应用.
2023年7月64日受邀演讲国际统计学会（ISI）世界统计大会（WSC）2023年，在加拿大渥太华举行的“从机器学习的角度看统计学习”会议上。
2023年7月，受邀在ICSA公司国际会议，受邀参加“变化点分析的最新进展”会议，中国香港。
2023年7月，出席台北ISIT 2023 NSF/NSTC职业小组，向年轻研究人员和学生解释NSF职业奖的影响。
2023年6月，受邀演讲，应用概率国际研讨会（IWAP），希腊塞萨洛尼基。
2023年6月，英国伦敦经济学院统计研讨会。
2023年5月，受邀在变化点分析研讨会在英国华威大学。
2023年5月7日受邀演讲伦敦信息理论研讨会，在“机器学习的数学”课程中，英国伦敦。
2023年5月，受邀参加BIRS-IMAG科学计划，关于“高维复合空间极值的现代统计和机器学习方法”，西班牙格拉纳达。
2023年5月，受邀参加数据科学的统计基础及其应用普林斯顿大学。
2023年5月，受邀在第八届生物统计和生物信息学研讨会佐治亚州亚特兰大。
2023年4月，西北大学统计与数据科学系研讨会。
2023年4月，在国家统计科学研究所（NISS）关于“共形推理：推进机器学习的边界”的网络研讨会。
2023年4月，柏林Zuse研究所（ZIB）研讨会。
2023年3月，爱荷华州立大学IMSE研讨会。
2023年2月，受邀在意大利税务局研讨会。
2023年1月，受邀演讲，信息理论与数据科学研讨会在新加坡国立大学数学科学研究所（IMS）举行。
2022年10月，主讲人格鲁吉亚统计日.
2022年10月，北卡罗来纳州ISE研讨会。
2022年10月，与He Wang一起组织了两次关于“警务与城市公共服务运营分析”的INFORMS会议。
2022年10月，在浙江大学智能信号处理国际研讨会上发言。
2022年9月，在圣地亚哥举行的SIAM数据科学会议上，在一个小型研讨会上讨论“几何距离和稳健数据分析”。
2022年8月，被选为ISyE DEI研究员.
2022年8月，在JSM的“AOAS的最佳”会议和“从海量数据集学习大规模网络的统计进展”中进行讨论
2022年8月，在2022年IEEE东亚信息理论学院演讲(EASIT公司)2022年夏天。报告在这里.
2022年8月，受邀在IFDS数据科学分布稳健性研讨会华盛顿大学。
2022年7月，受邀在ICML无分布不确定性量化研讨会.
2022年6月，克拉克亚特兰大大学（一所历史悠久的黑人学院和大学，HBCU）的教员进行了一次研究讲座。
2022年6月，向ISyE任务可能高中生夏令营。
2022年6月，开始担任统计和机器学习领域IEEE Transactions on Information Theory的副编辑。
2022年5月，我将在2022年成像统计方法（SMI）会议，在“复杂成像数据的新统计和机器学习方法”课程中
2022年5月，在意大利税务局UCSD举办的研讨会。
2022年5月，在NSF演讲ATD公司研讨会和NSFAMPS（放大器）乔治·梅森大学研讨会。
2022年5月，在纪念David Siegmund对统计科学的贡献会议斯坦福大学。
2022年4月，恭喜你伍迪·朱为他的博士论文辩护！他将加入CMU Heinz公共政策学院，担任终身助理教授。
2022年3月10日，我在罗格斯大学国家科学基金会三脚架中心DIMACS的研究生研讨会上作了主题演讲。
2022年3月9日，在CISS（虚拟）组织关于“序列分析和假设检验的最新进展".
2022年3月2日，在“空间和时空点过程在线研讨会".
我很高兴在SCALE MoDL计划中以PI的身份获得新的NSF拨款”为可靠性和计算效率架起统计假设测试和深度学习的桥梁,'' 01/2022-12/2024.
我期待着参加最新发布的NSF AI优化研究所.
我们的论文“数据驱动的警区设计优化”（与伍迪·朱和何旺联合）入选信息瓦格纳奖2021
在INFORMS 2021上，我正在组织一次委员会选择会议“警务和城市公共服务运营分析”（与何旺联合）和“威胁检测的现代算法”
2021年11月，在莫尼·A·费尔斯特奖研讨会上发言，以纪念吴杰夫教授。
2021年11月，我将在康奈尔ORIE学术讨论会上发言。
我担任NeurIPS 2021的区域主席。
2021年9月，在浙江大学组织的智能信号处理研究生国际研讨会上发表题为“使用离散事件数据学习点过程网络”的教程。
2021年8月，在IFDS-MADLab研讨会.
2021年7月，向疾病控制中心（CDC）统计咨询小组教授一门关于“机器学习和统计建模入门”的短期课程。
2021年7月，在伯努利-IMS第十届世界概率统计大会上发表讲话。
2021年7月，在数据科学数学基础在线研讨会上发言。
2021年2月，加利福尼亚大学戴维斯分校虚拟欧洲经委会研讨会。
2021年2月，威斯康星大学麦迪逊分校虚拟SILO研讨会。
2020年12月，宾夕法尼亚大学沃顿商学院虚拟统计研讨会。
2020年11月，在特珀商学院CMU举行虚拟研讨会。
2020年11月，“Woody”朱世祥凭借题为“依赖事件的序贯对抗异常检测”的论文，在第15届数据挖掘和决策分析信息研讨会的最佳论文竞赛中获得第二名。祝贺 你！
2020年11月，在2020年INFORMS会议上共同成立并组织了新的机器学习/AI集群。
2020年11月，南佛罗里达大学虚拟研讨会。
2020年10月，谢丽燕（Liyan Xie）和亨利·尤奇（Henry Yuchi）因其项目“分布稳健统计测试与学习”（Distributional Robust Statistical Tests and Learning）和“基于扩散的材料退化和预测分析高斯过程动态模型”（Diffusion based Gaussian Process Dynamic Model for Material Declaration and Pregnostic Analysis）获得。祝贺 你！
2020年10月，在IEEE Journal上共同组织了一期关于信息理论选定领域的特刊，主题是“顺序、主动和强化学习”。请参见此处催缴文件.
2020年10月，谢丽艳入选“2020年新星”研讨会。祝贺 你！
2020年10月，杜克大学虚拟统计研讨会。
2020年7月，美国疾病控制与预防中心（CDC）举办虚拟研讨会，主题是“美国县级新冠肺炎（COVID-19）数据的高分辨率时空协变量模型”。
2020年7月，亚历山大·布哈林（Alexander Bukharin）因参与我们的项目：COVID-19时空序列建模和预测而获得总统本科生研究薪酬奖（PURA）。
2020年6月，我被选为2020-2021年教务长办公室新兴领导人计划的成员。
2020年5月，在罗格斯大学举办虚拟统计研讨会。
2020年4月，亚历山大·布哈林（Alexander Bukharin）因在亚特兰大警察局与我们合作而获得GT COE杰出本科生研究奖。
2020年3月，我在普林斯顿CISS组织了一次关于“序列分析的最新进展”的会议（因新冠肺炎而取消）。
我将担任顺序分析, 2020-2022.
2020年1月，我们小组有3篇论文被IEEE ICASSP 2020接受："标记时空流数据的对抗异常检测", "基于光谱CUSUM的在线社区检测“、和“使用截断维特比算法进行连续船舶轨迹识别。”
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