E-Mail： huding@ustc.tsg211.com
个人主页：https://hu-ding.github.io/
主要研究方向：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
丁虎，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，并获全系最佳博士论文。主要研究方向包括计算几何、大数据优化算法，以及在人工智能、芯片设计、生物医学等领域的应用。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近50篇文章。其中作为第一/通讯作者的科研成果发表在SODA、SoCG、ICALP等算法理论，以及NeurIPS、ICML等应用领域的国际顶级会议。曾获美国自然科学基金CRII award, 伯克利simons fellowship等。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。主持多项国家/省部级科研项目，现为国家科技部重点研发计划青年科学家项目负责人（2021-2026），中科大创新团队培育项目负责人（2022-2024）。详见个人主页。
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
获奖情况：
2017年获美国科学基金CRII Award（被视为Pre-CAREER Award用于资助全美处于职业生涯前两年的杰出tenure-track助理教授，近几年全美每年在计算机算法理论 Algorithmic Foundations (AF)方向的获得者只有4位）。
2015-2016年获加州伯克利大学和清华大学联合颁发的西蒙斯奖学金（Simons-Berkeley Research Fellowship），用于资助世界范围的杰出青年计算机学者（每学期全球的入选者一般不超过16位）。
2015年获纽约州立大学布法罗分校计算机科学与工程系最佳博士毕业论文。
代表性论著：
近5年5篇代表性第一作者文章：
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）
