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Swarma Club (查看源代码)

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There are 40 swarma scientists in total. All of them are young Chinese scientists all around the world. We list 6 swarma scientists in below.
 
There are 40 swarma scientists in total. All of them are young Chinese scientists all around the world. We list 6 swarma scientists in below.
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==== W. Brian Arthur[编辑 | 编辑源代码] ====
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* 布莱恩·阿瑟 W. Brian Arthur是著名经济学家，圣塔菲研究所外聘教授，帕罗奥多研究中心系统科学实验室访问研究员。阿瑟在上世纪八十年代，受诺贝尔经济学奖得主肯尼斯·阿罗的邀请，来到刚刚建立的圣塔菲研究所。在圣塔菲研究所，阿瑟将复杂系统理论与经济学研究结合在一起，逐渐形成了“复杂经济学（complexity economics）”的构想，并凭借报酬递增理论，于1990年获得熊彼特奖。作为报酬递增理论的提出者，阿瑟创立了对经济学和复杂系统的跨学科研究新模式。作为圣塔菲研究所最早一批研究复杂性的学者，阿瑟是复杂性科学领域的奠基人之一，由于其突出成绩，于2008年荣获复杂性科学领域首届拉格朗日奖。
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* 主要贡献：AI&Society第18期活动特邀讲者。
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==== José Lobo[编辑 | 编辑源代码] ====
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* José Lobo，美国亚利桑那州立大学可持续发展学院副研究员，Julie Ann Wrigley全球可持续发展研究所科学家，圣塔菲研究所“城市、规模可持续性”研究组成员。他的研究主题涵盖从人类早期群落到古代城市再到现代城市系统的规模理论，以及人类发明的本质和驱动因素，特别是城市环境如何住进技术和文化创新的形成。他是城市科学领域的领军研究者之一，在PNAS、Nature Human Behaviour等顶级期刊上发表多篇重要论文。
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* 主要贡献：AI&Society第17期活动特邀讲者。
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==== James Evans[编辑 | 编辑源代码] ====
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* James Evans 是芝加哥大学社会学系教授，是科学学（science of science）、复杂网络、知识社会学的世界级知名学者。毕业于斯坦福大学，曾在哈佛大学从事社会组织结构方面的研究，在芝加哥大学创立知识挖掘实验室，并创立和主持了芝加哥大学计算社会学硕士项目。主要兴趣包括：群体智能、社会组织结构分析、科技创新产生和传播规律等，在 Science, PNAS, American Journal of Sociology，Management Science 等顶级期刊上发表大量文章。
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* 主要贡献：AI&Society第12期活动特邀讲者，研读营学者
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==== Geoffrey West[编辑 | 编辑源代码] ====
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* Geoffrey West，理论物理学家，城市科学的顶尖学者，圣塔菲研究所杰出教授和前任所长，曾入选《时代周刊》全球最具影响力100人。数十年致力于“规模”的研究工作，其研究成果被应用在理解生命体、城市可持续发展、企业运营等众多领域，被业内奉为“跨学科诺贝奖”的不二人选。
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* 主要贡献：AI&Society第11期活动特邀讲者。
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==== 侯世达[编辑 | 编辑源代码] ====
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* 侯世达（Douglas, R.Hofstadter）是印第安纳大学认知科学与比较文学特聘教授、美国艺术与科学院院士、美国哲学学会成员和瑞典皇家社会科学院院士。他主要研究：自我与外部世界的关系、意识、类比、艺术创作、文学翻译、数学和物理学。除了学术成就，侯世达还出版了《哥德尔、艾舍尔、巴赫：集异璧之大成》（GEB）和《我是个怪圈》（I Am a Strange Loop），分别获得普利策文学奖（非虚构类）与美国国家图书奖（科学类）和《洛杉矶时报》科学写作图书奖。
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* 主要贡献：AI&Society第5期活动特邀讲者。
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==== Ginestra Bianconi[编辑 | 编辑源代码] ====
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伦敦玛丽女王大学数学科学学院的应用数学教授，也是艾伦·图灵研究所的艾伦·图灵研究员。目前，她是 JPhys Complex 期刊的主编，PlosOne 和 Scientific Reports 的编辑。2020年，她被 NetSci 学会授予 Network Scientific Fellowships，以表彰她对网络科学的基础性贡献，特别是在复杂网络中玻色-爱因斯坦凝聚的提出以及在多层网络结构和动力学方面的进展。她的研究领域是统计力学和网络科学，具体包括网络理论及其跨学科应用。她是网络建模的专家，包括增长网络模型和均衡网络系综。同时也出版了关于网络上的动态过程的重要著作，特别是关于渗流的研究。最近几年，她一直专注于多层网络、单纯复形、网络几何和拓扑。她是牛津大学出版社出版的 ''Multilayer Networks: Structure and Function'' 和剑桥大学出版社出版的 ''Higher-order networks: An introduction to simplicial complexes'' 两本书籍的作者。
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主要贡献：在高阶网络读书会上做出以高阶网络与动力学（Higher-order networks and dynamics）为主题的分享。
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==== Erik Hoel[编辑 | 编辑源代码] ====
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威斯康星大学麦迪逊分校博士，塔夫茨大学助理教授，哥伦比亚大学理论神经科学家，同时也是因果涌现理论提出者之一。他致力于运用信息论和因果分析来探索意识的生物学基础，理解涌现的本质。研究问题为如何利用复杂性和信息论来测量意识与无意识之间的神经差异、因果结构如何跨尺度变化、信息论指标如何捕捉和量化宏观尺度上的因果涌现。
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主要贡献：在因果涌现读书会上做出以用信息度量因果（Causal Emergence Theory）为主题的分享。
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==== 陈德亮[编辑 | 编辑源代码] ====
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现任瑞典哥德堡大学的 August Röhss 讲席教授，本科毕业于南京大学，于德国美因茨古腾堡大学师从诺贝尔奖得主Paul Crutzen教授获得博士学位。陈教授的研究方向包括'''气候动力学、气候模拟、全球和区域气候变化、地理信息科学和应用气候学'''等。
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陈教授是国际著名的'''气候学家、诺贝尔奖评奖委员会专家、是地球系统科学的倡导和践行者，也是具有全球视野的战略科学家'''。他参与和领导了多个国际计划和组织，为多个政府、政府间组织和国际非政府组织以及国家研究资助机构担任科学顾问，是IPCC第五次、第六次评估报告第一工作组的主要作者和协调主要作者，于2009-2012年担任国际科学理事会（ICSU）执行主席。他长期致力于全球系统科学、未来地球学、全球可持续发展研究的领导、协调与合作工作，为国际科技合作做出了重要贡献。
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陈教授先后当选为瑞典皇家科学院院士、哥德堡皇家艺术与科学院院士、发展中国家科学院院士、瑞典皇家科学院地学部主任、中国科学院外籍院士、挪威科学与文学院外籍院士、欧洲科学与艺术学院院士，曾获2017年度中华人民共和国国际科学技术合作奖。鉴于他对瑞典和国际气候研究做出的杰出贡献最近由瑞典国王颁发国王勋章。
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主要贡献：在地球系统科学读书会上做出以地球系统科学的简史及重大挑战为主题的分享。
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==== 周昌松[编辑 | 编辑源代码] ====
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物理学博士，香港浸会大学物理系教授、系主任，浸会大学非线性研究中心主任，计算及理论研究所副所长。1992年获南开大学物理学士，1997年获南开大学物理博士，1997-2007年在新加坡、香港、德国等地从事访问研究， 是洪堡基金获得者。 2007年加入香港浸会大学物理系， 2011年获浸会大学"杰出青年研究者校长奖"，2021年获"杰出研究表现校长奖"。在国际交叉学术刊物 PNAS，PRL，Physics Reports，National Science Review，J Neuroscience，NeuroImage，Cerebral Cortex，PLoS Computational Biology等发表论文150余篇 (Google Scholar引用15900余次，H因子为48)。任Scientific Reports 编委，PLoS One，Cognitive Neurodynamics学术编辑，及多种国际期刊常任审稿人。对生物神经网络复杂结构、动力学及其低成本高效益如何启发类脑智能具有浓厚的兴趣。致力于复杂系统动力学基础研究及其应用，特别是网络的复杂联结结构与体系的动态行为的关系和相互作用。近几年与国际国内系统和认知神经科学家合作，把这些理论进展应用到大脑的复杂联结结构和活动以及认知功能及障碍的分析和建模等方面研究中。
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主要贡献：在神经动力学模型读书会上做出以复杂神经动力学：从分析到建模——从从神经元脉冲到皮层震荡，从涌现到功能（Complex Neural Dynamics: Analysis and Modeling ----
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From neuronalspikes to cortical waves, from emergence to function）为主题的分享。
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==== 张江[编辑 | 编辑源代码] ====
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* 北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人、集智学园（北京）科技有限公司创始人兼董事长、曾任腾讯研究院特聘顾问，复杂系统、人工智能的研究者与布道者。主要研究领域包括复杂网络与机器学习、复杂系统分析与建模、计算社会科学等。曾在Nature Communications、Scientific Reports、Physical Review E、Journal of Theoretical Biology等国际知名刊物上发表过学术论文数十篇。
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* 主要贡献：'''集智俱乐部创始人'''
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==== 王大顺[编辑 | 编辑源代码] ====
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* 王大顺是西北大学副教授。他的研究方向是科学学，希望能够使用和开发复杂性科学的工具和人工智能，探索科学领域的发展和研究规律。
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* 主要贡献：研读营学者
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==== 吴令飞[编辑 | 编辑源代码] ====
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* 吴令飞集智科学家，匹兹堡大学助理教授，研究兴趣是组织创新与学习。通过使用数学模型和机器学习方法，通过研究来自科学界（例如Web of Science 和 ORCID数据）、工业界（例如美国专利数据）、和互联网众包社区（例如Stack Exchange 和 GitHub）大量团队的人员结构与产出的关系，报告人致力于寻找组织创新与学习的一般规律，促进组织管理和政策制定。
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* 主要贡献：AI&Society第2期活动特邀讲者，研读营学者，集核成员
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==== 尤亦庄[编辑 | 编辑源代码] ====
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* 尤亦庄，2013年博士毕业于清华大学，凝聚态物理方向。现为加州大学圣地亚哥分校助理教授。主要研究领域是量子多体物理，及其演生现象和临界现象。具体方向包括：拓扑量子物态，多体局域化和热化，高温超导和自旋液体等强关联体系，多体量子纠缠和张量网络。研究手段包括量子场论，拓扑场论，重整化群等等，对信息论（特别是量子信息），复杂系统，人工智能等领域也很感兴趣。
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* 主要贡献：AI&Society第2期活动特邀讲者，研读营学者，集核成员
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==== 周涛[编辑 | 编辑源代码] ====
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* 周涛，电子科技大学教授，成都新经济发展研究院执行院长。主要从事统计物理与复杂性方面的研究。在 Physics Reports、 PNAS、Nature Communications 等国际 SCI 期刊发表 300 余篇学术论文，引用 20000 余次，H指数为69。现象级畅销书《大数据时代》中文版译者，《为数据而生》作者。
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* 主要贡献：AI&Society第13期活动特邀讲者，文章贡献
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==== 吕琳媛[编辑 | 编辑源代码] ====
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* 吕琳媛，国家优秀青年基金获得者，电子科技大学教授，阿里巴巴复杂科学研究中心副主任。主要从事网络信息挖掘和社会经济复杂性方面的研究。在Nature Communications、Physics Reports、PNAS等学术期刊发表论文60余篇，引用6 000余次，8篇论文入选ESI全球Top-1%高引论文，研究成果入选2016年中国百篇具有影响力国际学术论文。
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* 主要贡献：AI&Society第9，13期活动特邀讲者，文章贡献
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==== 王成军[编辑 | 编辑源代码] ====
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* 王成军，南京大学新闻传播学院助理研究员、计算传播学实验中心成员，对复杂性科学和可计算方法(如机器学习)感兴趣，现在的研究主要集中于采用网络科学方法分析计算社会科学的研究问题，例如，采用重整化方法分析手机用户的注意力网络和移动网络。
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* 主要贡献：研读营学者
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==== 唐乾元/傅渥成[编辑 | 编辑源代码] ====
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唐乾元，东京大学博士后，南京大学物理系物理学在读博士，集智核心成员，「知乎盐 Club 2014」荣誉会员，曾出版知乎盐系列电子书《写在物理边上》《临界：智能的设计原则》和知乎一小时电子书《能量守恒》。主要研究方向为统计物理及其在生命科学问题中的应用，曾作为中国博士生代表参加在德国林岛举办的「诺贝尔奖获得者大会」。
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==== 殷裔安[编辑 | 编辑源代码] ====
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* 殷裔安美国西北大学在读博士，王大顺合作者。研究方向为量化社会学方法、科学计量学、社会网络分析，文本分析等。
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* 主要贡献：研读营学者，文章贡献
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==== 黄俊铭[编辑 | 编辑源代码] ====
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* 黄俊铭，普林斯顿大学博士后，博士毕业于中国科学院计算技术研究所，曾在美国东北大学Albert-László Barabási实验室担任博士后，研究方向为量化社会学方法、科学计量学、社会网络分析，文本分析等。
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* 主要贡献：文章贡献
    
====Yi-Zhuang(Everett) You ====
 
====Yi-Zhuang(Everett) You ====
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PhD. in condensed matter physics, Tsinghua university, Post doc in physics department, San Babara campus, California University. Research interests: quantum many body systems, quantum field theory, collective behaviors, quantum information, and artificial intelligence.
 
PhD. in condensed matter physics, Tsinghua university, Post doc in physics department, San Babara campus, California University. Research interests: quantum many body systems, quantum field theory, collective behaviors, quantum information, and artificial intelligence.
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====Pan Zhang====
 
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PhD. in statistical physics, associate research fellow in institute of theoretical physics, China academy of sciences. Research interests: statistical physics and complex systems, application problems of statistical physics in networks and computer sciences.  
 
PhD. in statistical physics, associate research fellow in institute of theoretical physics, China academy of sciences. Research interests: statistical physics and complex systems, application problems of statistical physics in networks and computer sciences.  
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====Ling-fei Wu====
 
====Ling-fei Wu====
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PhD. in communication, Hong Kong city university, Post doc in knowledge lab, Chicago university. Research interests: attention dynamics and knowledge production.  
 
PhD. in communication, Hong Kong city university, Post doc in knowledge lab, Chicago university. Research interests: attention dynamics and knowledge production.  
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====Jiang Zhang ====
 
====Jiang Zhang ====
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Associate professor in the school of systems science, Beijing Normal University, PhD in management science and technology, Consulting scholars of Ali research institute and Tencent research institute, founder and president of Swarma Club, founder of Swarma AI Campus. Research interests include artificial intelligence, computational social science, and complex systems.
 
Associate professor in the school of systems science, Beijing Normal University, PhD in management science and technology, Consulting scholars of Ali research institute and Tencent research institute, founder and president of Swarma Club, founder of Swarma AI Campus. Research interests include artificial intelligence, computational social science, and complex systems.
第83行： 第196行：  
====Yan-ran Li ====
 
====Yan-ran Li ====
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1st-year PhD student of The Hong Kong Polytechnic University. Her research interests mainly lie in deep learning and natural language generation.
 
1st-year PhD student of The Hong Kong Polytechnic University. Her research interests mainly lie in deep learning and natural language generation.
第89行： 第202行：  
====Zi-jun Jia ====
 
====Zi-jun Jia ====
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PhD candidate of intelligent control in Beijing Jiaotong University, and joint PhD of artificial intelligence lab in MIT, pre-chief scientist and product VP in Turing Robot Inc. Her research focus on intelligent control, artificial neural network, and robotics.
 
PhD candidate of intelligent control in Beijing Jiaotong University, and joint PhD of artificial intelligence lab in MIT, pre-chief scientist and product VP in Turing Robot Inc. Her research focus on intelligent control, artificial neural network, and robotics.
第138行： 第251行：  
This is a startup project initiated by Dr. Jiang Zhang, the president of the Swarma Club, in the end of 2016. This startup focuses on the education of artificial intelligence. All the core members of the team are from the club. Two kinds of classes of AI are provided. One is the course of “AI vision” which provides the general picture of the development of AI, and build an off-line environment for communications between students. The others are called “AI geeks” which include a bunch of online courses in techniques, such as, natural language processing, deep learning, etc.
 
This is a startup project initiated by Dr. Jiang Zhang, the president of the Swarma Club, in the end of 2016. This startup focuses on the education of artificial intelligence. All the core members of the team are from the club. Two kinds of classes of AI are provided. One is the course of “AI vision” which provides the general picture of the development of AI, and build an off-line environment for communications between students. The others are called “AI geeks” which include a bunch of online courses in techniques, such as, natural language processing, deep learning, etc.
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===Big events ===
 
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===WeChat Groups ===
 
===WeChat Groups ===
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取自“https://wiki.swarma.org/index.php/特殊:移动版差异/32848”

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