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图学习新突破：一个统一框架连接空域和频域

陈枳扦博士：现任密西西比州立大学计算机系助理教授，专注于图机器学习及应用领域，在谱域视角与不确定性研究方面着力颇深。其研究成果见诸于 AAAI、IJCAI、ACM、ICDM、EMNLP、Computing Surveys、Nature Communication 等。他的科研工作承蒙美国国家科学基金会（NSF）及美国农业部（USDA）多个项目的资助，且荣获丰田研究院杰出贡献奖与 ACM SIGPSATIAL 2020 最佳论文奖。