汪子乔，博士，现任同济大学计算机科学与技术系助理教授。2024年5月博士毕业于渥太华大学电子工程与计算机科学学院，曾在加拿大国家研究委员会（2019.5-2019.12）担任科研实习生，2024年9月进入同济大学计算机科学与技术系工作。

主要研究领域包括机器学习、统计学习原理和信息论，特别是机器学习泛化理论、领域自适应、联邦学习、可信机器学习以及大语言模型加水印等。主要科研成果发表在NeurIPS、ICML和ICLR等机器学习和人工智能顶级会议上。长期担任IEEE T-IT、T-PAMI、JASIT和TMLR等人工智能和信息论国际期刊审稿人，以及NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、IJCAI、AISTATS和ISIT等学术会议程序委员会委员。作为核心组织成员参与筹办2024年北美信息论暑期学校（NASIT 2024）。博士期间曾参与加拿大国家级与省部级科研项目3项，获2022年加拿大自然科学与工程研究委员会（NSERC）CREATE项目的跨学科-数学和人工智能-奖学金，博士毕业论文获2025年渥太华大学总督学术奖章(科学与工程类) 和Pierre Laberge论文奖(科学类) 提名。

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