教师拼音名称：
Zhang Huiming
电子邮箱：
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入职时间：
2022-11-22
所在单位：
人工智能研究院
学历：
博士研究生
办公地点：
新主楼B1006
性别：
男
学位：
博士
在职信息：
在职
毕业院校：
北京大学
张慧铭，北京航空航天大学人工智能研究院的副教授(准聘)。北京大学获得统计学博士(2016-2020)；澳门大学濠江学者博士后研究员(2020-2022)。
研究方向：高维概率统计、稳健估计、机器学习与深度学习理论、函数型数据、无穷可分分布等。
发表SCI论文20篇(包括机器学习与人工智能顶刊JMLR、统计顶刊JASA,Biometrika、精算顶刊IME、统计与数学主流刊Statistica Sinica, Journal of Complexity, Stat等；谷歌学术引用超400次，见scholar.google.com/citations?user=P6Xdk6AAAAAJ)，其中两篇为Web of Science高被引论文。曾获博\硕士研究生国家奖学金两次、北大校长奖学金、2015年度中国平安励志计划保险学术论文奖(唯一一个获得特别学术奖)等。第一作者的译著《初等概率论:随机过程与金融数学导论(第4版)》(钟开莱原著)即将在世界图书出版社出版。
主持国自科青基一项；担任美国《数学评论》评论员，SCI期刊Mathematics(Q1,中科院三区, IF=2.592)的"高维与非渐近统计专栏"客座主编(见mdpi.com/si/120128)；担任过统计、概率与机器学习顶刊（AOS,AOAP,JASA,JMLR,IEEET-SP）的审稿人。
Erdos数=4，数学谱系计划www.mathgenealogy.org/id.php?id=265245 。
主要学术贡献：I. 部分解决伪离散无穷可分分布的刻画 (发表于IME), 被著名概率学者K. Sato教授在数学顶刊Tran AMS的论文正面引用。II. 与陈松蹊院士合作的集中不等式综述“Concentration Inequalities for Statistical Inference. Communications in Mathematical Research, 2021, 37(1):1-85.”在非渐近统计推断\小样本学习领域受到同行关注。III. 在数据（输入和输出变量）的方差不存在情况下，首次给出了一般回归模型（机器学习ERM问题）参数的对数截断稳健估计及其Excess Risk的非渐近理论 (发表于JMLR)。应用包括：稳健广义线性模型, 稳健分位数回归、以及稳健稀疏深度神经网络回归等。
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