近期，美国斯坦福大学发布了全球前2%顶尖科学家榜单(World’s Top 2% Scientists 2020)，从全球近700万名科学家中遴选出世界排名前2%的顶尖科学家，分为22个领域和176个子学科领域，排名发布在Mendeley Data平台。

该榜单分为“终身科学影响力排行榜”和“年度科学影响力排行榜”，香港中文大学（深圳）数据科学学院（SDS）共 10位教授上榜 。其中 查宏远教授、蔡小强教授、丁宏强教授、黄建华教授（即将在2021年9月加入）、黄铠教授、罗智泉教授、张大鹏教授、张寅教授、Costas Courcoubetis教授（即将在2021年8月加入）、李世鹏教授（客座） ， 共10人列入“终身科学影响力排行榜”。

列入“年度科学影响力排行榜”共8人，分别为：查宏远教授、蔡小强教授、丁宏强教授、黄建华教授、黄铠教授、罗智泉教授、张大鹏教授、张寅教授 。

原佐治亚理工学院教授、原宾州州立大学教授、深圳市人工智能与机器人研究院副院长兼机器学习与应用研究中心主任，曾获NIPS杰出论文奖、Leslie Fox数值分析奖，SIGIR最佳学生论文奖指导教授

研究领域：机器学习及应用

查宏远教授现为香港中文大学（深圳）校长讲座教授，数据科学学院执行院长。查宏远教授1984年毕业于复旦大学数学系， 并于1993年获得斯坦福大学科学计算专业博士学位。查教授于2006年至2020年任职于佐治亚理工学院计算机学院，1992年至2006年任职于宾州州立大学计算机科学与工程系，他也曾于1999年至2001年任职于 Inktomi 公司。他目前的研究方向是机器学习及应用。

查教授在计算机等相关领域的主流科技期刊和顶级学术会议上发表300多篇论文，据谷歌学术统计，截止2021年04月，谷歌H-index 79，总引用率超25,100次。曾荣获多项重要学术奖项，如 Institute of Mathematics and Applications（IMA）授予的“莱斯利福克斯奖（Leslie Fox Prize）”二等奖（1991年），第34界ACM SIGIR国际信息检索会议（SIGIR 2011）最佳学生论文奖（指导教授）（2011年），第26届NeurIPS“最佳论文奖” (2013年)。

研究领域：工业与系统工程，运筹学，供应链与物流管理

蔡小强教授1988年获清华大学系统工程博士学位。1989-1991年在英国剑桥大学及贝尔法斯特女皇大学从事博士后研究。1991-1993年受聘任教西澳大利亚大学。1993年应聘加入香港中文大学系统工程及工程管理学系，2000年起任教授。他曾于1996-2003年担任香港中文大学系统工程与工程管理学系的系主任，2009-2012年任研究生学部主任，2010-2014年任香港中文大学和声书院首任通识教育主任。2014-2017担任香港中文大学（深圳）理工学院院长，2016起担任协理副校长，2018年起任校长讲座教授。

蔡小强教授的研究主要集中在工业与系统工程、运筹学、供应链与物流管理等领域。他于国际学术刊物、专著、及会议发表论文200多篇，其中包括主流学术刊物（如Management Science、Operations Research、Naval Research Logistics、Production and Operations Management、IIE Transactions、IEEE Transactions等）论文100多篇。他曾担任多个学术会议主席、国际顾问委员会委员、程序委员会委员和组织委员会委员，及多个学术刊物主编、副主编、编委，包括IIE Transactions on Scheduling and Logistics、Journal of Scheduling、Fuzzy Optimization and Decision Making，Journal of Industrial and Management Optimization等。蔡小强教授是香港工程师学会Fellow，2018年当选国际系统与控制科学院院士。

原德克萨斯大学阿灵顿分校终身教授、原劳伦斯伯克利国家实验室计算机科学家、全世界计算机领域Top 300高被引学者、IJDMB副主编，曾获NASA团体成就奖、ICDM/ICMLA/ECML/ISUG最佳论文奖、曾发表美国科学杂志Science封面文章

研究领域：机器学习，数据挖掘，生物信息学，信息检索，网络链接分析，高性能计算

丁宏强教授现为香港中文大学（深圳）数据科学学院校长讲座教授。丁教授曾在加州理工学院、加州大学劳伦斯伯克利国家实验室和德克萨斯大学阿灵顿分校任职。丁教授曾入选中美联合培养物理类研究生计划（CUSPEA）项目并赴哥伦比亚大学深造，获得理论物理和计算机科学双博士学位。

丁教授的研究兴趣包括机器学习/数据挖掘、生物信息学、信息检索、网络链接分析和高性能计算。他与多位合作伙伴致力于研究多类蛋白质折叠预测，这是目前蛋白质三维结构预测的标准基准。丁教授团队发现主成分分析（PCA）为K-means聚类算法提供了解决方案。他们还证明了非负矩阵分解等价于K-means均值（谱聚类）。丁教授和同事将主成分分析法推广到二维奇异值分解，用于一组二维矩阵的降维。他们为集成分布式内存架构上的多组件可执行程序研发出MPH技术（软件），并被许多用于预测长期气候的先进大型模型所采用。丁教授还开发了可证明最优的原位多维数组索引重组的空位跟踪算法。

丁教授曾任职于多所院校机构，包括加州理工学院超立方体研究中心，为材料科学和计算生物学开发并行算法；美国国家航空航天局喷气推进实验室，研究气候数据同化、稀疏矩阵线性解算和并行图形划分的算法；劳伦斯伯克利国家实验室，研发高性能计算、用于气候模型的算法、应用基准测试，同时教授HPF和MPI等课程，并不断探索新领域，探索矩阵在聚类算法、指令、等级、嵌入方面的妙用，以及二分图对系统表达蛋白质相互作用网络、序列、结构域、复合体、功能模块和路径的作用。

此外，丁教授在气候数据同化并行算法和使用支持向量机进行超新星探测领域获得了四项最佳论文奖，在美国宇航局喷气推进实验室获一项团体成就奖，在劳伦斯伯克利国家实验室获两项杰出成就奖。他曾担任美国国家科学基金会的评审小组成员，以及爱尔兰、以色列国家科学基金会和香港研究资助局的研究计划评审。他还在Bioinformatics期刊、数据挖掘、机器学习和生物信息学领域的主要会议的项目委员会任职。他多次联合组织了以使用矩阵和张量进行数据挖掘为主题的年度研讨会。他的研究成果发表在《科学》、《自然》、美国工业与应用数学学会（SIAM）及美国国家研究委员会报告中。

原Texas A&M大学终身教授及Arseven/Mitchell 讲席教授，曾任Texas A&M大学统计系代理系主任及数据科学研究所副所长等职，全球前2%高引用统计学家、美国统计协会及国际数理统计学会资深会员(Fellow)、国际统计学会当选会员

研究领域：统计学习，大数据分析及计算，非参数和半参数统计模型及推断，函数型数据和纵向数据分析，时空数据分析，贝叶斯统计，统计学与自然科学、社会科学、工程、商业等领域的交叉科学研究

曾为美国宾州大学沃顿商学院助理教授，德州A&M大学副教授、教授，并于2017年被命名为德州A&M大学理学院Arseven/Mitchell Astronomical Statistics讲席教授。曾任Texas A&M University统计系研究生项目主任、理学院代理副院长、统计系代理系主任、数据科学研究所副所长等职务。黄教授已培养博士20余人。在国际学术期刊发表学术论文100余篇，并入选全球前2%高引用统计学家榜单。以项目负责人或共同负责人身份主持过多项美国国家自然科学基金项目。曾任Journal of American Statistical Association, STAT (The ISI's Journal for the Rapid Dissemination of Statistics Research), Journal of Multivariate Analysis, and Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems等国际期刊编委。

国际电气与电子工程师学会终身会士、中国科学院云计算中心的首席专家、深圳市人工智能与机器人研究院中心主任，曾获建国70年70人科技创新成就奖

研究领域：计算机体系结构，并行处理，网络安全，云计算和物联网

黄铠教授现为香港中文大学（深圳）数据科学学院校长讲座教授。他毕业于美国伯克利加州大学，获电子工程和计算机科学博士学位。黄教授先后任教于普度大学和南加州大学 45 年，获终身教授职位。他还曾任清华大学，香港大学等校杰出讲座教授多年。目前，他也兼任深圳市人工智能与机器人研究院的智能云计算与物联网研究中心主任，他领导的团队研究项目主要是开发智能医疗云平台与数字城市的多体智能应用。

黄教授是世界并行处理计算机结构的先驱学者之一。多年来，黄教授在计算机与互联网方面出版了十本英文专著，其中六本曾被翻译为四国文字，在全球被广泛采用。他发表了280 篇论文。目前Google 学者引用率超过20500 次，h‐index 为62。他1983 年出版国际上第一本经典著作《计算机系统结构与并行计算》并多次回国讲学，推动了高性能计算的研发热潮，促进了国内银河、曙光、天河超算系统的建立。

加拿大皇家科学院院士国际电气与电子工程师学会会士、美国工业与应用数学学会会士、深圳市大数据研究院院长、香港中文大学（深圳）- 腾讯 AI Lab 机器智能联合实验室主任

研究领域：大数据分析的最优化方法，信号处理中的算法设计与复杂性分析，数据通信

罗智泉教授于1984年在北京大学数学系获学士学位。同年他经美国数学学会以及美国工业与应用数学学会联合选拔（又称陈省身项目），获赴美攻读博士资格，进入美国麻省理工学院电子工程与计算机科学系以及运筹学中心学习，并于1989年获得博士学位。1998年成为加拿大麦克马斯特大学终身教授。2000年至2003年，任加拿大麦克马斯特大学电子与计算机工程系主任以及加拿大国家科研讲席教授。2003年至2014年，任美国明尼苏达大学电子与计算机工程系终身教授以及ADC讲席教授。自2014年5月，罗智泉教授被聘为香港中文大学（深圳）副校长，主管学术和科研。自2016年3月起，罗智泉教授担任深圳市大数据研究院院长。自 2018年 6月起，罗智泉教授兼任香港中文大学（深圳）-腾讯 AI LAB 机器智能联合实验室主任。2020年9月，罗智泉教授与华为组建未来网络系统优化创新实验室，并担任实验室主任。

罗智泉教授曾荣获2010年美国运筹学和管理学研究协会（INFORMS）颁发的Farkas奖，以表彰他在最优化领域的杰出贡献。2018年，他获得 Paul Y. Tseng 连续优化纪念奖（Paul Y. Tseng Memorial Lectureship in Continuous Optimization） 。他在优化、信号处理及通信等领域的研究成果曾分别获得2004年、2009年、2011和2015年IEEE信号处理学会、2011年国际通信大会以及2011年欧洲信号处理学会的最佳论文奖。罗教授同时是电子工程师学会（IEEE）会士和美国工业与应用数学学会（SIAM）会士。2014年他当选加拿大皇家科学院院士。2016年，他入选广东省领军人才。

罗智泉教授的研究主要集中在优化理论、算法设计以及其在信息科学中的应用。他多次被邀请在国际重要学术会议上做大会特邀报告，他是2003年国际数学规划会议大会以及2011年IEEE决策与控制大会特邀报告人、2006年IEEE SAM Workshop的杰出演讲者、2013年IEEE SPAWC会议以及2014年IEEE通信理论国际研讨会的大会特邀报告人。他曾任IEEE信号处理学会SPCOM技术委员会主席，曾担任IEEE信号处理期刊主编以及《运筹学数学》（Mathematics of Operations Research）, 《管理科学》（Management Science）和《数学规划》（Mathematical Programming）等国际著名杂志的编委。除了教学科研，罗教授还长期为国内外高科技企业以及政府研究机构提供技术咨询。

校长讲座教授

加拿大皇家科学院院士、国际电气与电子工程师学会终身会士、加拿大工程院院士、国际模式识别协会会士、深圳市人工智能与机器人研究院计算机视觉研究中心主任、国际图像和图形学报和Springer国际生物识别丛书创始人和主编，曾获中韩授予的发明金奖及特殊金奖、日内瓦发明展银奖以及“裘槎（Chroucher Foundation）优秀科研者”奖， 连续7年（2014-2020年）被Clarivate Analytics评选为全球高被引科学家

研究领域：模式识别，图像处理，生物特征识别

张大鹏教授现为香港中文大学（深圳）数据科学学院校长讲座教授。同时还长期担任清华大学双聘教授，以及哈工大、北大、上海交大、国防科大及加拿大滑铁卢大学的兼职教授。张大鹏教授毕业于北京大学计算机科学专业。他于1982年和1985年分别获得哈尔滨工业大学（HIT）计算机理学硕士及博士学位。1986年至1988年，作为中国首批博士后从师于清华大学著名导师常桐院士。1994年，又获得加拿大滑铁卢大学(University of Waterloo) 电气和计算机工程博士学位。自2005年以来, 他一直担任香港理工大学计算学系的讲座教授(智能计算)，并创建主持了香港特区政府资助的生物识别研究中心(UGC/CRC)。

张教授是国际图像和图形学报（IJIG）以及Springer国际生物识别丛书（KISB）的创始人和主编。30多年来一直从事模式识别，图像处理以及生物特征识别研究，是掌纹识别，中医四诊量化及人脸美学等研究领域的开创者和领军人。其研究成果曾多次获奖， 如中韩授予的发明金奖及特殊金奖、日内瓦发明展银奖，以及授予的我国香港特别行政区最高科学技术奖项“裘槎(Chroucher Foundation)优秀科研者”奖等。已出版了20多部相关专著，400余篇国际期刊论文和40多项美国/日本/香港/中国专利。自2014至2018年，已连续五年被Clarivate Analytics(前身为汤森路透)列为高被引科学家。2020年5月，又在国际计算机科学和电子学的Top 1000名科学家排序中，以H-Index 103进入前85以内。

2020年，张大鹏教授被授予加拿大皇家科学院(RSC, The Royal Society of Canada)院士。张教授是IEEE计算机学会杰出演讲人, 以及美国电气和电子工程师学会（IEEE）和国际模式识别协会（IAPR)会士。

美国工业与应用数学学会会士、美国莱斯大学正教授，曾获INFORMS运筹学与计算机科学交叉学科卓越研究奖、JORSC首届优秀论文奖

研究领域：最优化算法的设计分析以及数值实现，最优化算法在各领域的应用， 在数据科学、图像与信号处理、机器学习等领域的应用

张寅教授现为香港中文大学（深圳）校长讲座教授，同时也是美国莱斯大学计算与应用数学系终身正教授。张寅教授本科毕业于重庆大学，后获美国纽约州立大学石溪分校应用数学博士学位。

张寅教授的主要研究领域为最优化算法设计、分析、实现，以及各类实际应用和相应的计算机软件开发。以两个例子来体现他的学术成就。第一，在最优化算法领域中近三十年来最重要的进展之一是内点法的研究。该方法现已成为解决一般性凸优化问题最可靠和最精确的算法。张寅教授在内点法的研究方面做出了一系列世界领先的工作，包括首创内点法超线性收敛速度理论和非可行点迭代收敛理论等重大理论突破。另一方面，他设计开发的线性规划软件LIPSOL被最权威的科学和工程计算平台MATLAB选为官方软件并购买版权，从而被世界各国成千上万的MATLAB用户长期广泛运用。第二，近十余年来，张寅教授带领的团队在图像与信号处理算法和数据压缩感知算法方面均做出了世界领先的成果，其中最有影响力的三篇论文的被引用数在2017年已达到平均千次以上。

张寅教授将最优化应用于实践中最成功的事例来自于与美国航天局“航天器无推进剂最优旋转路径”项目的合作。航天器无推进旋转是用于执行航天器旋转控制而不需要使用燃料推进器的最佳姿态与轨迹。张寅教授的学生在他和合作者的指导下，成功解决了这个最优控制轨迹的计算，使无推进旋转在2006年和2007年两次在国际空间站上实现。这些无推进旋转的实现节省了将燃料运送至国际空间站的费用，产生的经济效益估计达数百万美元。

张寅教授在国际顶尖的同行评审学术杂志上发表过八十多篇学术论文，在国内国外多次获得相关学会协会和杂志颁发的最佳论文奖，并且在国际国内学术会议上或学术研究机构中应邀进行过上百次报告。自1990年代起，张寅教授的研究项目受到美国国国家自然基金和其他政府与非政府机构的共达数百万美元的资助。张寅教授已经指导了近三十名硕博士研究生和博士后。在莱斯大学他是获得首个“优秀导师校长奖”的教授。

研究领域：网络和互联网技术的经济与行为分析，共享经济和移动性，监管政策，智能电网和能源系统，资源共享和拍卖

Costas A. Courcoubetis教授于2021年9月加入香港中文大学（深圳）数据科学学院，担任教授一职。他于1977年获得希腊雅典国家技术大学电气与机械工程专业的文凭；后获得加利福尼亚大学伯克利分校电气工程及计算机科学理学硕士学位和博士学位。

在加入香港中文大学（深圳）之前，Costas A. Courcoubetis教授是新加坡科技设计大学工程系统与设计学院的教授，并担任共享经济倡导人，且为新ST-SUTD中心智能系统的共同负责人。1999年至2013年，Costas A. Courcoubetis教授在雅典经济与商业大学信息科学系担任教授。在此之前，他曾于1990至1999年在克里特大学计算机科学系担任教授，曾是美国贝尔实验室数学研究中心的技术人员。Costas A. Courcoubetis教授目前的研究领域主要是网络和互联网技术的经济学和性能分析、共享经济和移动性、监管政策、智能电网和能源系统、资源共享和拍卖。

除领导了大量以上领域的研究项目外，他还在科学期刊上发表过100多篇论文，这些科学期刊包括管理科学、运筹学、运筹学数学、应用概率论、ToN、IEEE通信事务、IEEE JSAC、SIAM计算等杂志，以及FOCS、STOC、LICS、INFOCOM、GLOBCOM、ITC、ACM SIGMETRICS等学术会议。根据Google学术搜索，他的作品被引用了15,000多次。他与Richard Weber 合著了“定价通信网络：经济学、技术和模型”（Wiley，2003年）一书。

国际电气与电子工程师学会会士、国际欧亚科学院院士、深圳市人工智能与机器人研究院执行院长，曾任微软亚洲研究院副院长与科大讯飞副总裁兼研究院联席院长

研究领域：图像/视频信号处理、分析、编码、传输和通信；多媒体内容分析和搜索；机器学习和人工智能；计算机视觉

李世鹏教授现为香港中文大学（深圳）数据科学学院教授，同时也是IEEE会士、国际欧亚科学院院士、深圳市人工智能与机器人研究院执行院长。李教授于1988和1991分别获得中国科学技术大学无线电系学士和硕士学位；1993年赴美国攻读伍斯特理工学院电气工程专业，后转入美国宾州Lehigh大学并于1996年获其电机系博士学位。毕业后，他在美国萨诺夫公司任研究员任职至1999年。之后他作为创始成员加入微软亚洲研究院，曾担任副院长、首席研究员及多媒体计算组主任研究员。2018年加入科大讯飞，曾任集团副总裁兼研究院联席院长至2020。

李教授专注于以下领域的颠覆性技术研发：图像/视频信号处理、分析、编码、传输和通信；多媒体内容分析和搜索；机器学习和人工智能；计算机视觉；基于互联网的多媒体技术和系统；多媒体驱动的计算；多媒体和用户交互；基于场景的用户意图和数据挖掘；多媒体技术在物联网和云-边-端计算中的扩展；无线和移动系统；设备之间的互动和合作；大数据和社交计算；互联网技术和商业模式；开放的物联网和人工智能平台；机器人及应用等。

李教授在技术和学术上都有非凡成就：在技术方面，他有十多项关键技术在微软等公司的主流产品中被广泛使用；贡献了20篇《微软公司战略(比尔•盖茨)思想周》技术白皮书；拥有202项被批准的美国专利。在学术方面，他发表了66篇国际期刊论文；230篇国际会议论文；1本技术专著和8个技术专著的重要章节；编辑了5本国际学术会刊；提交了37项国际标准提案，其中8项核心技术被采纳；获得6项最佳论文奖和两项最佳论文入围；截至到2021年2月，根据Google Scholar，他的著作被引用了23,000多次（H指数：80）；2020年被Guide2Research列为世界顶尖1000名计算机科学家之一，中国大陆排名第18。李教授在多媒体、物联网及人工智能等领域都极具影响力，曾任IEEE核心学刊的总编辑和副总编辑；培养出4位MIT TR35创新奖获得者。

全球前2%顶尖科学家榜单    World’s Top 2% Scientists 2020

2020年10月，美国斯坦福大学John P. A. Ioannidis教授团队在Mendeley Data平台上公布了“更新的标准化引文指标科学家作者数据库“（Updated science-wide author databases of standardized citation indicators），提供基于科学引用指标的全球前10万名顶尖科学家榜单。鉴于榜单从全球近七百万科学家中选出前10万名科学家，大部分科学家均位于学科排名前2%，因此该榜单也称为斯坦福大学“全球前2%科学家榜单” （Stanford University World’s Top 2% Scientists）。该报告于2019年6月第一次发布，目前最新数据是2020年10月发布的第二期。

该榜单基于Elsevier Scopus的数据，使用了六种关键指标综合评估来进行打分。主要指标如下：1）总引用量，2）Hirsch H-index，3）共同作者修正的Schreiber Hm-index，4）单独作者，5）单独或者第一作者， 6）单独、第一或者通讯作者的文章引用量。根据这些指标，榜单分别提供：1）包含自我引用和不包含自我引用数据时在所有领域中排在前100 000位（Top100 000）的顶尖科学家；2）综合指数不在前100 000位（Top100 000），但在其主要子学科领域的前2%的科学家（这些科学家至少发表了5篇论文）；3）每位科学家在其子学科内的综合引用指数排名。

需要说明的是：此榜单数据是Elsevier和美国斯坦福大学John P. A. Ioannidis教授团队合作的一个项目成果，发布在Elsevier旗下的Mendeley Data网站上（ https://data.mendeley.com/datasets/btchxktzyw/2 ），其本意并非用于学者排名，而是从科学家视角多维展示科研状态的一种探索，提供一个面向科学家长期科研表现的衡量指标，希望能够更客观、更真实反映科学家的影响力。