لي سونغ

• دكتوراه في علم الحاسوب من جامعة سيدني والمعهد الوطني لتكنولوجيا المعلومات والاتصالات في أستراليا.

• رئيس النسخة 39 من "المؤتمر الدولي لتعلم الآلة" للعام 2022
• أفضل ورقة بحثية في مؤتمر "جمعية آلات الحوسبة" (ACM) حول نظام التوصيات (Recsys) في عام 2016.
• أفضل ورقة بحثية في المؤتمر الدولي للذكاء الاصطناعي والإحصاء (AISTATS) للعام 2016.
• أفضل ورقة بحثية في الندوة الدولية للمعالجة المتوازية والموزعة (IPDPS) التي نظمها معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات في العام 2015.
• جائزة المسيرة المهنية من مؤسسة العلوم الوطنية في الولايات المتحدة الأمركية في العام 2014
• جائزة البحث المتميز لأعضاء هيئة التدريس المبتدئين في العام 2014
• جائزة لوكهيد مارتن لعضو الهيئة التدريسية الشاب الملهم 2014
• أفضل ورقة بحثية في مؤتمر أنظمة معالجة المعلومات العصبية" في العام 2013
• أفضل ورقة بحثية في المؤتمر الدولي لتعلم الآلة عام 2010

نشر البروفيسور لي سونغ أكثر من 160 ورقة بحثية محكّمة في عدة مؤتمرات ومجلات علمية متخصصة في مجال تعلم الآلة، منها "مؤتمر نظم معالجة المعلومات العصبية" و"المؤتمر الدولي لتعلم الآلة" و"المؤتمر الدولي لعروض التعلم" و"المؤتمر الدولي للذكاء الاصطناعي والإحصاء" و"مجلة أبحاث تعلم الآلة".

• دراسة بعنوان – Molecule Generation for Drug Design: a Graph Learning Perspective [للباحثين: N. Yang، H. Wu، J. Yan، X. Pan، Y. Yuan، L. Song] بحث أولي منشور على منصة arXiv: 2202.09212، عام 2022.
• براءة اختراع بعنوان – Method and apparatus for processing user interaction sequence data [للمخترعين: X. Chang، J. Wen، X. Liu، L. Song، Y. Qi] براءة اختراع أمريكية رقم US 11,250,088، عام 2022.
• دراسة بعنوان – Learning Temporal Rules from Noisy Timeseries Data [للباحثين: K. Samel، Z. Zhao، B. Chen، S. Li، D. Subramanian، I. Essa، L. Song] بحث أولي منشور على منصة arXiv: 2202.05403، عام 2022.
• دراسة بعنوان – SphereFace: Deep hypersphere embedding for face recognition [للباحثين: W. Liu، Y. Wen، Z. Yu، M. Li، B. Raj، L. Song] نُشرت في مؤتمر CVPR (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)، عام 2017.
• دراسة بعنوان – Learning combinatorial optimization algorithms over graphs [للباحثين: E. Khalil، H. Dai، Y. Zhang، B. Dilkina، L. Song] نُشرت في مؤتمر NeurIPS (Advances in Neural Information Processing Systems)، المجلد 30، عام 2017.
• دراسة بعنوان – A Hilbert space embedding for distributions [للباحثين: A. Smola، A. Gretton، L. Song، B. Schölkopf] نُشرت في مؤتمر ALT (International Conference on Algorithmic Learning Theory)، الصفحات 13-31، عام 2007.