个人简介
出生于1986年12月。2009年本科毕业于中山大学数学系，2015年博士毕业于美国纽约州立大学布法罗分校计算机科学与工程系。曾任美国密歇根州立大学计算机科学与工程系（tenure-track）助理教授，博士生导师。2018年6月到中科大计算机学院工作，任特任教授，博士生导师。已在知名国际会议和期刊上发表超过30篇文章。其中作为第一作者的科研成果发表在SODA、SoCG等算法理论，以及NIPS、ICML、AAAI、CVPR、MobiHoc等应用领域的国际顶级会议。多次受邀担任国际知名会议、期刊的审稿人或程序委员会成员。作为计算机算法方向的专家，曾受邀参加美国科学基金的项目评审工作。
主要讲授课程：
算法设计和数据结构，几何算法在机器学习中的应用
研究领域
算法设计与分析，计算几何，以及在大数据，机器学习，物联网等方向的应用
近期论文
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Hu Ding, Jinhui Xu:FPTAS for Minimizing the Earth Mover's Distance Under Rigid Transformations and Related Problems. Algorithmica 78(3): 741-770 (2017) （算法方向知名期刊）
Hu Ding, Jing Gao, Jinhui Xu:Finding Global Optimum for Truth Discovery: Entropy Based Geometric Variance. Symposium on Computational Geometry 2016: 34:1-34:16 （计算几何方向顶级会议）
Hu Ding, Yu Liu, Lingxiao Huang, Jian Li:K-Means Clustering with Distributed Dimensions. ICML 2016: 1339-1348 （人工智能方向顶级会议）
Hu Ding, Jinhui Xu:Random Gradient Descent Tree: A Combinatorial Approach for SVM with Outliers. AAAI 2015: 2561-2567（人工智能方向顶级会议）
Hu Ding, Jinhui Xu:A Unified Framework for Clustering Constrained Data without Locality Property. SODA 2015: 1471-1490（算法方向顶级会议）
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