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  • Robustly enhancing density estimation through model averaging with density power divergence

    2026-11-10
  • 基于人机交互博弈及LLM的合作行为研究

    2026-11-10
  • 博士生讨论班2026[21]

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    2026-11-06
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  • 博士生讨论班2026[20]

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    2026-10-29
  • Harnessing Collaborative Networks for Nonparametric Quantile Learning

    2026-10-28
  • 统计科学博士后研究员招聘启事

    2026-10-26

           浙江大学数据科学研究中心周舟教授(求是讲席教授)现公开招聘统计理论与方法学博士后研究员,研究方向为复杂时空数据分析与时频分析。该职位聘期两年,具体到岗时间可协商确定。一、研究领域入选者将与周舟教授合作,针对具有挑战性的现实问题开发先进的统计方法学研究,研究领域包括(但不限于):- 相依、非平稳且高维时间序列的统计推断- 空间与时空统计学- 时频分析与非平稳信号处理- 经验过程方法、筛分估计法及现代非参数技术- 在商业、金融、经济及健康科学领域的研究应用二、应聘条件- 统计学、数据科学或相关领域博士学位- 扎实的概率论与统计推断理论基础- 具备时间序列分析、空间统计学或高维方法的研究经验- 具备独立开展科研工作的能力- 熟练掌握编程工具(R、Python等)三、薪酬与科研环境- 薪酬待遇:年薪 25 万–35 万元人民币(根据候选人资质面议)- 团队协作氛围浓厚,科研资源互通共享- 跨学科合作与学术交流机会- 无强制教学任务(教学可按需自愿参与)四、申请材料申请者需提交以下材料:- 个人详细简历(CV)- 研究陈述(Research Statement)- 2–3 封推荐信(至少 1 封由申请者的博士生导师出具)五、联系方式咨询与材料投递请联系周舟浙江大学数据科学研究中心电子邮箱:zhouzhou2026@zju.edu.cn周舟老师主页:https://person.zju.edu.cn/zhouzhou2026

  • 博士生讨论班2026[19]

    2026-10-26
  • 2026级数据科学与工程硕士专业学位项目 校内导师目录

    2026-10-23

    【按姓氏拼音排序】导师姓名主要研究方向邮箱其他英文主页陈璐数据库、大数据处理、度量空间数据管理、时空数据管理、查询可用性分析luchen@zju.edu.cn崔逸凡因果机器学习,强化学习,精准决策,个性化医疗cuiyf@zju.edu.cnhttps://sites.google.com/view/yifancui高云君数据库、大数据管理与分析、DB与AI融合gaoyj@zju.edu.cn/ raygaoyj@gmail.com顾嘉分布式统计推断,联邦学习,流行病学统计建模,数据融合,随机优化gujia@zju.edu.cn郭子剑因果推断、多源头学习、非常规统计推断、遗传与健康研究的统计方法zijguo@zju.edu.cn蒋杭进生物统计、深度学习、精准医学、生物育种和时间序列jianghj@zju.edu.cn李超数据智能、智慧城市、工业智能chaoli@intl.zju.edu.cn林俊宏稀疏恢复,核方法,正则化,学习理论,机器学习优化算法,深度学习junhong@zju.edu.cn骆威充分降维,高维数据分析,因果推断weiluo@zju.edu.cn /wluostat@outlook.com苗晓晔智能数据治理与服务,数据补全与数据清洗,数据估值与服务定价,智能药物研发miaoxy@zju.edu.cnAndre Python应用空间统计学,空间扩散,贝叶斯层次模型apython@zju.edu.cn邵辉应用概率论、量化金融huishao@intl.zju.edu.cn沈春华机器学习,计算机视觉chunhuashen@zju.edu.cn王一苇零售运营管理研究,订阅制研究,人工智能在商业运营领域的应用,大规模随机实验yiweiwang@intl.zju.edu.cn夏新涛差分隐私、因果推断、高维统计xintaox@zju.edu.cn周舟复杂时空数据分析,非参数方法,时频域分析,重抽样方法,变点分析zhouzhou2026@zju.edu.cnhttps://sites.google.com/view/zhouzhou-stat周闻宇金融计量经济学,实证金融,数字经济wenyuzhou@zju.edu.cn庄博涵高效大模型算法与系统协同优化bohan.zhuang@zju.edu.cnhttps://bohanzhuang.github.io/ 

  • Robust Nonparametric Multitask Learning under Covariate Shift

    2026-10-21
  • Testing for Peer Effects in Heteroskedastic Fixed-Effects Panels

    2026-10-21
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