2017 年的 Google PhD Fellowship（北美、欧洲、中东地区）日前评选名单出炉，这个从 2009 年成立的项目旨在表彰在计算机科学领域表现优异的博士生。
当选学生所在的学校除了获得一笔不菲的研究资金外，学生还能获得谷歌实习机会，并与具有丰富经验的研究院导师进行深入的交流。
谷歌博士生奖研金必须由符合资格的学校提出申请（学生不得直接提出申请），而每个学校只能提名两位博士生，竞争可谓非常激烈。评选领域包括人机交互、机器学习、自然语言处理等九大方向，而在 33 名获此殊荣的学生中，共有七位华人学生当选，一同和雷锋网 AI 科技评论来看看吧。
算法、优化及市场
Haifeng Xu（许海峰），南加利福尼亚大学
2012 年毕业于中国科学技术大学应用科学、数学专业，曾经还是学校的辩论队成员。随后在加拿大滑铁卢大学完成计算机数学的研究，并获得该领域的 Best Presenter Prize。2013-2017 年于美国南加利福尼亚大学攻读博士学位，师从 Shaddin Dughmi 和 Milind Tambe。专研算法博弈论、信息经济及算法设计与分析。
2016 年，他的《Using Social Networks to Aid Homeless Shelters: Dynamic Influence Maximization under Uncertainty》获得了当年 AAMAS 的最佳学生作品奖，而去年他关于安全博弈的算法设计论文入选 EC 2016，并在 SecMas Workshop 获得最佳论文。
目前他在 USC 的 Theory 团队及致力于社会应用的 Teamcore 团队工作，同时也是 IJCAI 的 Program Committee。此外，他于大学期间曾在微软亚洲研究院实习，并于 2016 年在谷歌总部实习，负责谷歌广告的收入优化研究。
机器学习
Yuhuai Wu（吴宇怀），多伦多大学
Facebook 上的资料显示，吴宇怀高中赴加拿大 Fredericton High School 就读，于 2015 年在多伦多大学读书，师从 Roger Grosse 和 Geoffrey Hinton，主要关注的领域为生物置信学习、序列决策学习、优化及学习理论。
他在 2016 年 NIPS 大会时，有三篇联合署名为第一作者的论文被接受，合作者包括 Yoshua Bengio、Ruslan Salakhutdinov、Nathan Srebro 等大牛。
日前，他投递 ICLR 2017 的论文《On the Quantitative Analysis of Decoder-Based Generative Models》当选 Poster Presentation，届时雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论频道也会做关注和覆盖。
他在获得 Google 的第一时间便更新了个人主页，并写道「I'm very honoured to receive the Google PhD fellowship in machine learning!」
Yunye Gong，康奈尔大学
高中就读于北京第四中学，随后赴伊利诺伊大学香槟分校主修电子工程，以 GPA 3.9（满分 4.0）的高分获得最高荣誉奖项，此外辅修数学及计算机科学。
2013 年在康奈尔大学攻读博士学位，主修电子及计算机工程，辅修应用数学。她目前的研究兴趣在结构生物学的主要应用中进行图像处理及理解，采用统计建模从电子显微镜图像数据重建纳米级生物体（病毒、核糖体）的 4D 轨迹。
论文曾被《结构生物学》、《病毒学当代视角》等期刊刊载。
机器感知、语音技术及计算机视觉
Yu-Chuan Su, 德克萨斯州大学奥斯汀分校
于国立台湾大学计算机科学系就读本科及硕士，曾获 IPPR 2015 的最佳硕士主题奖及 ACCV 2016 的最佳应用论文奖。并在 KDD Cup 2013 中获得第一名。
自然语言处理
Jianpeng Cheng, 爱丁堡大学
毕业于牛津大学计算机科学系，后在爱丁堡大学的语言认知及计算学院（Institute for Language, Cognition and Computation）攻读博士学位，导师为 Mirella Lapata 和 Adam Lopez，主要研究方向为机器学习及自然语言处理，专注神经网络的语义解析工作。
目前共发布五篇论文，包括解决机器阅读文本的 LSTM 网络架构设计，多义词嵌入深度模型等。
隐私及安全
Xi He, 杜克大学
新加坡 2004 年及 2006 年数学奥赛金牌得主，本科毕业于新加坡国立大学，并获得计算机科学及应用数学科学双学位的优秀学士，随后赴美国杜克大学师从 Ashwin Machanavajjhala，研究数据隐私问题。
在 VLDB 2016 上，他关于「差异化的个人轨迹视觉探索」的论文获得了最佳 demo。此外，关于如何处理「差异隐私和安全的多方计算高效私有连接」的论文也入选了 ICML 2016。他在微软、AT&T、Barclays 及渣打银行都有长期的实习经历。
数据结构及数据库管理
Jingbo Shang, 伊利诺伊大学香槟分校
浙江绍兴人，就读于上海交通大学，2010 ACM 班，目前在伊利诺伊大学香槟分校师从 IEEE 及 ACM 院士韩家炜教授攻读博士学位，研究方向为数据挖掘。先后分别在微软及谷歌实习。
他在个人介绍中表示自己非常喜欢竞赛活动，包括 ACM / ICPC，Topcoder Open，Google Code Jam，Facebook Hacker Cup 等。
仅在今年，他就有三篇 tutorial 入选 WWW 2017，SIGMOD 2017 及 SIGKDD 2017, 此外还向 KDD2017 提交了两篇论文，可谓是非常多产的一位学生。
这几位华人学生之所以能在谷歌全球博士奖学金的激烈竞争中脱颖而出，从他们的履历中可见一斑。雷锋网也将持续关注他们的研究进展，为读者带来一线的内容覆盖。