Jiayi Wang
更新-260416 | 发布-260416
基本信息
- 高校：德克萨斯大学达拉斯分校（The University of Texas at Dallas）（美国）
- 院系：School of Natural Sciences and Mathematics
- 职称：助理教授
- 性别：女
- 研究领域：函数数据 低秩建模 因果推断强化学习
- 博士毕业院校：得克萨斯农工大学
- 本科毕业院校：浙江大学
个人研究情况
Jiayi Wang 现任美国德克萨斯大学达拉斯分校（UT Dallas）数学科学系统计学助理教授，隶属于 School of Natural Sciences and Mathematics。她的个人主页写明，她在 Texas A&M University 统计系 获得博士学位，导师是 Raymond Wong；在此之前，于 2017 年毕业于浙江大学统计学专业，获得学士学位。UT Dallas 官方 profile 也确认了她目前的职称，并列出了办公室 SCI 1.172。
从研究定位看，Jiayi Wang 属于比较典型的 统计学 + 机器学习 + 因果推断/决策学习 交叉型青年教师。她个人主页写得很直接：她的兴趣主要在 nonparametric statistics and machine learning，近年的重点则放在 复杂函数型数据（complex functional data） 和 未知缺失结构（unknown missing structures） 相关统计问题上。UT Dallas 官方标签则进一步补充了她的方向，包括 causal inference、functional data analysis、reinforcement learning、low-rank modeling、nonparametric statistics。
换句话说，她不是传统意义上的纯 AI 工程型老师，也不是只做抽象理论统计，而是更偏向于：用现代统计方法和机器学习工具处理复杂数据结构、缺失机制、因果效应和序列决策问题。从 TAIRI 页面来看，学校对她的关键词概括为 Reinforcement Learning、Causal Inference、Matrix Completion，这说明她在 UT Dallas 的 AI 交叉定位也比较清楚，属于偏方法论和数学基础支撑的一类老师
学术影响力
- 谷歌学术引用：暂无
- H指数：暂无