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数据已成为我们日常生活的核心，并且对具有数据分析技能的专业人员的需求正在不断增长。计算和数据在人类知识的各个领域中发挥着越来越重要的作用。如今，机器学习和数据科学的应用已广泛应用于希望有效使用数据的各种企业中，以及在政府机构，学术界和医疗保健中。这些应用导致对从根本上理解这些数据集上的统计学习的基础机制，开发新的和更强大的软件和硬件工具以最大化信息提取的需求，以及在各种应用领域中应用这些过程的新策略的需求不断增加。 。
我们的教师正在为数据分析和机器学习开发各种深厚的理论和算法基础，并且将这些技术用于各种重要应用，以解决重要的人类，机构和社会挑战。我们的研究涉及广泛的主题，包括：
·数据科学的理论基础。分布和过程的建模，估计，预测，分类和学习。实用算法和从数据中学习的基本限制。
·数字信号处理，单通道和多通道时间序列分析，压缩传感和稀疏信号恢复，无线通信
·数据科学在基础神经科学，行为和生理学的临床测量，外科手术机器人和机器人操纵，自动驾驶车辆和机器人代理，集成电路设计和性能分析，产品组合选择，DNA / RNA分类，在进化研究中的应用，图像和视频处理和分析，超分辨率成像，
·信息获取和交互式数据分析，网络科学，数据中的网络表示，社交网络，网络结构和组织
·数字信号处理，实时和低功耗数据挖掘/分析，基于软件和/或硬件的数据分析加速，GPU和FPGA加速，模型保证，保护隐私的数据分析
·随机动力系统，时间序列和随机采样算法的建模。
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张琦钶
