杜克大学陈怡然教授晋升为John Cocke杰出教授，裴健教授晋升为Arthur S. Pearce杰出教授。
陈怡然教授是在清华大学获得本科（1998）及硕士（2001）学位，并在普渡大学获得博士（2005）学位。
在产业界工作5年后，他于2010年秋加入匹兹堡大学担任助理教授，并于2014年晋升副教授，获终身教职及双世纪校友讲席。
现在的他就任杜克大学电子与计算机工程系正教授，并担任美国自然科学基金委（NSF）新型可持续与智能计算（ASIC）企校合作研究中心（IUCRC）主任，及杜克计算进化智能中心（CEI）联合主任。
他主要专注的研究领域包括：新型存储器及存储系统，机器学习与神经形态计算，以及移动计算系统等。
陈怡然教授还当选了2020 ACM Fellow，以表彰他为非易失性存储技术做出贡献。
事实上，ACM Fellow是陈怡然近年来收获的众多荣誉之一。
2020年，他曾入选了国际高性能计算架构会议（HPCA）名人堂，获得了亚洲及南太平洋设计自动化会议（ASP-DAC）高产作者奖，并荣获IEEE 信息物理系统技术专委会中期职业（Mid-Career）奖。
他合著的论文在2020 ACM 知识发现与数据挖掘（SIGKDD）会议中获得最佳学生论文奖。
此外，陈怡然还在2022年获得了Edward J. McCluskey。
因其对新的非易失性存储器技术及其应用的贡献而受到表彰，这使得该领域取得了重大进展。
陈教授是继2015年的Krishnendu Chakrabarty和2008年的Kishor Trivedi之后，杜克大学电子工程系第三个获得该奖项的教师。
裴健教授曾在1991年和1993年分别于上海交通大学计算机科学与工程系获学士与硕士学位，并于2002年在加拿大西蒙弗雷泽大学获计算科学博士学位。
2019年，裴健教授当选为加拿大皇家学会院士。目前是加拿大西蒙弗雷泽大学计算科学学院教授、统计与精算学系和健康科学院兼职教授，曾任加拿大一级研究讲座教授（大数据科学领域）。
裴健教授在数据科学、大数据、数据挖掘和数据库系统等领域，是世界领先的研究学者，擅长为数据密集型应用设计开发创新性的数据业务产品和高效的数据分析技术。
他是国际计算机协会（ACM）会士和国际电气电子工程师协会（IEEE）会士，ACM SIGKDD（数据挖掘及知识发现专委会）现任主席。
凭借着在数据挖掘基础、方法和应用方面的杰出贡献，裴健曾获得数据科学领域技术成就最高奖ACM SIGKDD Innovation Award（ACM SIGKDD创新奖）和IEEE ICDM Research Contributions Award（IEEE ICDM研究贡献奖）。
裴健教授是在数据挖掘、数据库系统和信息检索方面是学术界被引用次数最多的作者之一。自2000年以来，他在国际顶级学术期刊与会议上发表200多篇论文，被引用数超过了11万
对于数据科学家的职责，裴健一直有着自己的见解，他表示：
「 数据科学家必须能够建立具有即时学习能力的程序，并将来自许多不同应用的复杂结果传达给利益相关者和用户，对于数据科学家来说，重要的是以人们能够理解的方式将他们与数据联系起来，并为社会的公共利益做出贡献。」
数据科学在过去几十年呈现爆炸式发展，影响力迅速扩大。但是，随着数据挖掘和应用人工智能等先进概念逐渐走近大众，确保这些技术应用的公平性就变得越来越重要。
在过去20年里，裴健一直在广泛的领域内从事这项工作，包括空间数据、医疗数据、教育数据、电子商务、生物信息学、数据市场和社交网络等。
参考资料：
https://weibo.com/2199733231/MyQlAwsi7
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