学者介绍 | 布里斯托大学计算机系助理教授张梦妍博士

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学者简介

张梦妍博士本科毕业于澳大利亚国立大学（ANU），并以一等荣誉学位完成学业，同时获得山东大学学士学位。之后，她在澳大利亚国立大学攻读博士学位，师从 Cheng Soon Ong 博士、Lexing Xie 教授和 EduardoEyras 教授，并于 2023 年完成学业。博士期间，她曾在 CSIRO 的 Data61 工作并在微软亚洲研究院实习。

博士毕业后，张博士加入牛津大学，作为博士后研究员与 Seth Flaxman 教授合作，现已成为布里斯托大学的正式教职人员。

她的研究方向主要集中在 机器学习中的序列决策，包括强化学习（Reinforcement Learning）、贝叶斯优化（Bayesian Optimization）和主动学习（ActiveLearning）。她的研究目标是从理论和实践两个角度设计实验方案，具体包括：

开发能够处理不完美反馈并理解因果关系的鲁棒算法；

设计决策算法解决现实世界中的问题，如合成生物学、疾病监测、调查设计和公共政策等领域。

研究方向

张梦妍博士的研究兴趣包括但不限于以下领域：

序列决策与强化学习：开发智能算法用于动态环境中的最优决策；

贝叶斯优化：在高效实验设计中应用概率模型；

主动学习：在有限资源下最大化学习效率；

健康与公共政策应用：利用机器学习技术解决流行病监测与公共政策评估中的关键问题。

联系方式

如果您对张梦妍博士的研究感兴趣，或希望与她进行学术合作，可以通过以下方式联系她：

邮箱:

mengyan.zhang@bristol.ac.uk

mengyan.zh@outlook.com

学术主页: https://mengyanz.github.io/

社交媒体:

GitHub：(https://github.com/mengyanz)