近日，深度学习领域顶级会议国际表征学习大会（ICLR，International Conference on Learning Representations）公布了2020年论文录用情况，清华大学交叉信息研究院共11篇论文被大会接收，其中5篇（4人次）来自交叉信息研究院研究生，6篇（5人次）来自计算机科学实验班（“姚班”）计科60。
图片来源：论文《梯度下降可最大化齐次神经网络的分类间隔》（吕凯风，李建）
交叉信息研究院2018级硕士生王同翰、2019级博士生王鉴浩、2015级博士生朱广翔、2019级硕士生骆轩源和2019级博士生吕凯风发表的5篇论文中，研究内容涵盖多智能体强化学习中的探索-利用困境、可扩展多智能体学习的值函数分解、深度强化学习的样本效率、深度学习中梯度算法的泛化能力、以及深度学习中梯度算法的隐式偏好等问题。其中，由交叉信息研究院李建副教授指导吕凯风共同完成的论文《梯度下降可最大化齐次神经网络的分类间隔》为演示论文（Talk Paper）；由交叉信息研究院张崇洁助理教授指导王同翰和王鉴浩共同完成的论文《基于相互影响的多智能体协作探索》为大会亮点论文（Spotlight Paper）。
王远皓、董克凡、张天纵、王蕴韵和邹岳松5名计科60同学发表的6篇论文中，研究内容涵盖强化学习中免模型算法的高采样效率、分布式老虎机任务中的悔恨值最小化的问题、局部求解最小最大优化问题、神经网络的泛化性能、泛音卷积运算和对超图的特征学习问题等。王远皓同学此次发表3篇第一作者论文。张天纵合作完成的论文《两层神经网络的渐进泛化分析》入选大会亮点论文（Spotlight Paper）。
ICLR是公认的深度学习领域国际顶级会议之一，关注有关深度学习各个方面的前沿研究，在人工智能、统计和数据科学领域以及机器视觉、语音识别、文本理解等重要应用领域中发布了众多极其有影响力的论文。ICLR采取完全公开评审规则，任何对论文有兴趣的研究者都可以参与到关于论文评审意见的讨论中。这使得ICLR论文评审的透明性和广泛性在深度学习顶级会议中独树一帜，同时也大大增加了论文被接收的难度。ICLR 2020共有2594篇论文提交，其中48篇被接收为演示论文（Talk Paper），107篇被接收为亮点论文（Spotlight Paper），532篇作为墙报论文（Poster Paper）。
清华大学交叉信息研究院青年教师黄隆波近日被国际计算机协会（ACM）在性能分析评估领域的专业权威机构“美国计算机协会计算机系统测量和建模学会（ACM SIGMETRICS）”评选为“2018年度学术新星(Rising Star)”。该机构高度评价黄隆波助理教授的科研成果，称其在“量化在线学习与预测在随机网络优化中的核心作用”方面作出突出贡献。
9月27日，清华大学交叉信息研究院曾坚阳研究组在《细胞》子刊《细胞·系统》发表题为《利用深度学习分析核糖体停滞现象与蛋白质翻译动态》的研究论文，首次利用深度学习技术对蛋白质翻译的动态过程进行建模，提出了一种全新的基于高通量测序技术的深度学习计算框架，并以此揭示了蛋白质翻译这一基本生物过程的调控机制。
清华大学交叉信息院量子信息中心金奇奂副教授领导的离子阱量子计算研究组实现了拥有超过10分钟相干时间的单量子比特储存（量子信息技术中的基本单元），这是目前为止单量子比特相干时间的世界纪录，将之前的世界纪录提高了10倍。此工作的研究论文《相干时间超过10分钟的单量子比特储存》于9月25日发表于《自然·光子学》。
交叉信息研究院金融科技中心成立于2016年4月，由图灵奖得主姚期智领导，金融科技专家邹昊博士出任执行主任，致力于信息科学与金融领域的交叉研究。中心结合交叉信息研究院在金融科技、计算经济学、博弈论、人工智能、大数据、云计算、高性能计算等领域多年的研究积累，创新性地运用最新的信息科技来提升金融业的整体效率和竞争力。
交叉信息院量子信息中心金奇奂副教授带领的离子量子计算研究小组新近在囚禁离子系统中成功实现声子算术操作。研究论文《囚禁离子系统中的声子算术实验》于4月21日发表在《自然·通讯》杂志上。论文通讯作者为金奇奂副教授和英国伦敦帝国理工大学的金明湜(Myungshik Kim)教授，共同第一作者为交叉信息院的在读博士生严马可和张君华。量子粒子中的确定性算术操作（即加法和减法）虽然看似简单，但由于其量子理论是建立在数学结构之上，并且与传统算术操作完全不同，因此在量子设备中实现起来要复杂、困难。
