包承龙

包承龙，现任清华大学丘成桐数学科学中心助理教授。研究方向为数据科学与应用数学，涉及图像处理、稀疏编码及相空间层析成像算法领域。

在《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》《SIAM Journal on Imaging Sciences》等期刊发表多篇论文，研究涵盖字典学习、动态纹理分析和能量池结构选择等领域。学术成果入选计算机视觉顶级会议CVPR、ECCV并参与组织学术推广活动。2025年，包承龙团队提出的“面向蛋白质结构解析的弱配对数据生成算法”入选2025年度医学人工智能代表性算法。

学术论文（部分）

[1] H. M. Ling, C. L. Bao, X. Liang and Z. Q. Shi, 2026. Semi-Supervised Clustering via Dynamic Graph Structure Learning. Beijing Journal of Pure and Applied Mathematics, 3(1), pp 181-216.

[2] H. M. Ling, C. L. Bao, J. B. Song and Z. Q. Shi, 2025. Fast and Scalable Semi-Supervised Learning for Multi-View Subspace Clustering. Advances in Continuous and Discrete Models.

[3] T. J. Wang, C. L. Bao and Z. Q. Shi, 2025. Convection-Diffusion Equation: a Theoretically Certified Framework for Neural Networks. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.

[4] Y. Zhou, J. Xu, C. Bao, C. Ding and J. Zhu, 2025. A Regularized Newton Method for Nonconvex Optimization with Global and Local Complexity Guarantees. arXiv.

[5] C. Bao, L. Chen and W. Shao, 2025. A Stochastic Gradient Descent Method with Global Convergence for Minimizing Nearly Convex Functions. arXiv.

[6] Y. Li, C. Bao and W. Xing, 2025. Globalized distributionally robust chance-constrained support vector machine based on core sets. arXiv.

主持或参与的研究课题（部分）

[1] 国家自然科学基金面上项目：可控轻量化神经网络的数学模型与高效训练算法，项目负责人。

学术期刊编委或客座主编（部分）

・ 《Journal of Machine Learning》（执行编辑）

・ 《SIAM Journal on Imaging Sciences》（副主编）

荣誉与奖励（部分）

・ 2025年度医学人工智能代表性算法（2025年）

・ 中国运筹学会青年科技奖（2024年）

・ 中国工业与应用数学学会青年科技奖（2024年）