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我院举行武虎林兼职教授聘任仪式

作者:   发布时间:2017-07-03 11:42:23  浏览:

6月30日下午,我院举行了美国德州大学休斯顿健康科学中心公共卫生学院生物统计系教授武虎林的兼职教授聘任仪式,游旭群副校长出席聘任仪式并讲话。人事处高层次人才工作办公室主任吴晋峰、学院党政领导、统计学专业师生代表近30人参加了聘任仪式。仪式由田安政书记主持。

吉国兴院长介绍了武虎林教授的基本情况,包括武教授的学术兼职,近年来的主要学术研究领域、学术成就等等。吉院长指出,武教授系国际知名统计学专家,具有突出的科研成果和丰富的学术资源。聘任后,武教授将参与学院学科建设、科学研究尤其是统计学及其交叉学科方向的研究工作,培养指导统计学专业青年骨干教师,协调学院与德州大学休斯顿健康科学中心联合培养统计学专业博士生,协助学院安排青年教师国外进修访学等,有效解决学院统计学专业师资缺乏的问题,极大提升学院统计学学科科研实力和综合竞争力,提升统计学学科在国内的影响力。

高层次人才工作办公室主任吴晋峰宣读了 《陕西师范大学关于聘请武虎林教授为兼职教授的决定》文件,游旭群副校长为武虎林教授颁发了聘任证书。

武虎林教授对受聘为我校兼职教授感到高兴。他回顾了自己和陕西的渊源,和唐三一副院长的合作经历;结合自己的研究经验,建议学院选择一个符合学校实际的统计学学科研究方向,尤其是交叉学科方向,能够综合各类学科人才,开拓思维,形成自己的特色交叉,实现学科间的强强联合;希望通过自己的帮助,能够将统计和数学、计算机、人工智能、机器学习等学科联合起来,选择典型应用问题进行研究。相信通过多学科间的深入合作,学校能够在该领域独树一帜,在全国、甚至在国际上提升影响力;希望在未来合作期间内,能够在学科建设、指导青年教师、指导研究生方面尽自己最大的努力,帮助学院实现快速发展。

唐三一副院长介绍了聘任武虎林教授担任学院兼职教授的过程,对学校、人事处高效率的通过武教授的聘任决定表示了感谢。他希望能与武教授能一起精诚合作,将统计学团队带好,将统计学科的年青教师、研究生培养好,促进统计学科的快速成长。

游旭群副校长谈了自己对聘任武虎林教授为学校兼职教授的一些体会。他对学院能够聘请到世界级的统计学家来校工作发自内心感到高兴,指出学院领导班子在办学条件一般的情况下,能够凝聚责任心,迎头发展、砥砺前行,带领学院不断取得新的成绩;接着他也表达了对武教授受聘兼职教授的感谢,指出陕师大在国内与不少高校、尤其是东部高校在待遇方面存在很大差距,武教授不仅情系祖国,更是情系西部、情系师大,对武教授愿意来师大工作表示由衷的感谢;他希望武教授受聘为兼职教授后,能够同样促进和学校社会学、经济学、心理学等学科的交叉合作,在促进科学研究、促进人才培养方面,全校的相关学科都能够获得帮助与受益;最后,他祝福武老师与学校合作愉快,祝福学院能够取得更好的成绩。

附:武虎林教授简介

武虎林教授,男,1962年10月生,曾担任纽约罗彻斯特大学医学中心生物统计学和计算生物学系教授、美国前沿科学技术研究基金会统计数据分析中心首席统计学家等,现为美国著名大学德州大学的杰出终身教授,休斯顿健康科学中心公共卫生学院生物统计和数据科学系系主任,并且是德州大学里为数不多的冠名教授,也是该大学医学大数据研究项目创始人。武教授是美国统计学会会士(只有1%的会员选举为会士),美国国家卫生研究院(NIH)基金项目评审委员会常任委员。武教授同时也是国际生物统计学会旗舰期刊Biometrics副主编和其它43种不同杂志的编委和审稿人,泛华统计学会终身会员、国际生物数学学会会员、国际工业与应用数学学会终身会员、美国医学信息学会和美国微生物学会会员等。

近二十年来,武虎林教授作为项目负责人从美国国家卫生研究院(NIH)获得的研究开发基金总计超过3千万美元,是美国生物统计学领域中拿到美国国家资助科研经费最多的教授之一。武教授已在生物统计、生物信息、计算生物学、免疫学及传染病预测等研究领域发表了100多篇研究论文和两本专著。武教授是微分方程和动力学模型统计方法领域的先驱者和开创者之一,在动力模型参数估计、统计推断和预测建模的研究上处在国际领先地位,是国际公认的该领域学术权威,并在免疫学和传染病等生物医学方面的应用中也做出了非常重要的贡献。武教授在2003-2006年短短三年之内将他的研究团队从4人小组扩展到超过20人的跨学科研究团队,成为美国统计界仅有的几个大型多学科研究团队之一。武教授领导的团队,已研究开发了多个大数据分析预测软件和数据库,并有效地应用于生物信息和医学研究当中。特别是武教授研究出的处理各种复杂数据的模型和算法,包括首创的基于海量数据高维微分方程基因网络模型、改进的分布式基因演变非线性优化算法、贝叶斯高维状态空间预测模型和算法等,在国际上都处于领先水平。

近年来武虎林教授的主要学术成就包括:首次采用非线性最小二乘法解决了具有常数和时变系数非线性微分方程的参数估计问题,该成果2010年发表在美国统计年刊(Annals of Statistics)上; 在发展微分方程模型辨识和参数估计技巧以及它们在病毒动力学的应用方面取得了杰出的成就,相关成果发表在应用数学顶级杂志SIAM Review上,该杂志影响因子为10.02;解决了具有高通量数据和高维复杂基因网络模型的可识别问题,研究结果发表在美国统计学会杂志(Journal of the American Statistical Association上,这一研究成果首次联合微分方程和变量选择,利用严格的统计方法解决了动态基因网络的构建问题。

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