沙非
  • 单 位 : 理学院
学历 : 博士研究生毕业
出生年月 : 1992-11
毕业院校 : 美国内布拉斯大学林肯分校
当前位置: 中文主页 >> 科学研究 >> 科研项目
标题:
超图中的在线社区检测研究
点击数:
项目编号:
QN2025245
所属单位:
308
负责人姓名:
沙非
项目子类:
主管部门科技项目
立项时间:
2025-01-01
计划结束时间:
2027-12-31
开始时间:
2025-01-01
项目来源:
河北省教育厅
项目状态:
进行
项目性质:
超图中的在线社区检测研究
成果形式:
基础研究
个人简介

教育经历:

(1)    2018.09-2023.05内布拉斯加大学林肯分校,统计学,博士;

(2)   2015.09-2017.06康涅狄格大学,统计学,硕士;

(3)   2011.09-2015.06中国人民大学,数学与应用数学,本科。

研究工作经历:

(1)   2023.07-至今,燕山大学,理学院,讲师;

主要论著:

(1)   F. Sha and R. Zhang, “Adversarially robust subspace learning in the spiked covariance model,” Statistical Analysis and Data Mining: The ASA Data Science Journal, vol. 15, no. 4, pp. 521–530, 2022.

(2)   F. Sha and R. Zhang, “Quickest detection of the change of community via stochastic block models,” in Proc. 2022 IEEE Int. Symp. on Information Theory (ISIT), 2022, pp. 1903–1908


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