复旦大数据学院孙鑫伟副教授

报告生成时间：2026年9月15日
个人主页：Xinwei Sun
所属团队：复旦大学大数据学院（School of Data Science）统计学科，个人独立 PI 式研究者；学院官网师资页将其列入"副教授/副研究员"序列，未见官方冠名实验室/团队（与大数据学院付彦伟（FVL 实验室）、类脑智能科学与技术研究院王守岩等团队保持长期合作，详见正文）

一、学者基本信息

字段	内容
姓名	孙鑫伟（Xinwei Sun）
职称	副教授（据复旦大学大数据学院官网师资页及其个人主页；2023 年前后部分公开报道曾称"助理教授"，现职称为副教授）
所属单位	复旦大学大数据学院（sds.fudan.edu.cn），上海市杨浦区淞沪路 2005 号江湾校区
邮箱	sunxinwei@fudan.edu.cn（据其个人主页）
博士导师	姚远（Yuan Yao，北京大学数学科学学院，现为香港科技大学数学系教授；注意与清华大学交叉信息研究院助理教授袁洋（Yang Yuan）同名不同人）与王亦洲（Yizhou Wang，北京大学前沿计算研究中心/CFCS 教授）联合指导
研究方向	高维统计、因果推断与机器学习的结合；稀疏学习与统计推断（Split Knockoffs 等）；因果学习与分布外泛化；因果学习在医疗影像、小样本学习、神经影像分析中的应用
代表性发表	JRSSB（2024）、JASA（2024）、ACHA（2020）、IEEE TSP（2020）、IEEE TPAMI（多篇）、ICML、NeurIPS、ICLR、AISTATS、CVPR、ICCV、ECCV、MICCAI 等统计与机器学习顶刊顶会，发文 50 余篇（据其个人主页论文清单，2026 年时点）
授课	Advanced Statistical Theory（2023 春/秋、2024 春/秋）、Mathematical Statistics（2023 春）、Advanced Regression Analysis（2022 秋）（据其个人主页 Teaching 栏目）
博士生导师资格	学院官网师资页未标注"博士生导师"字样，正式招生资格以学院最新公布为准（公开资料未明确披露）
获奖与人才计划	公开资料未披露（详见第六章）
学术兼职	公开资料未披露（未见编委、领域主席等公开记录）

同名消歧说明：本报告研究对象为复旦大学大数据学院的 Xinwei Sun（北京大学数学科学学院 2018 届统计学博士）。OpenAlex 档案（A5076341654）存在明显的同名合并问题——该档案混入了电力系统（微电网、HVDC）、医学等其他领域同名学者的论文与机构记录（如昆明理工大学、青岛大学、国家电网等），使用其数据时须逐条甄别。本报告的事实核查以其个人主页论文清单与复旦大学、北京大学官方页面为准。此外，复旦大学计算机系统方向另有教授孙未未（Weiwei Sun），与本人无关。

二、教育背景与职业履历

孙鑫伟是典型的"数学—统计—机器学习"贯通型学者。2009 年至 2013 年在南开大学数学科学学院完成本科学习；2013 年进入北京大学数学科学学院攻读统计学博士学位，师从姚远（Yuan Yao）教授与王亦洲（Yizhou Wang）教授，2018 年获博士学位。其博士阶段的核心工作——Split LBI（Split Linearized Bregman Iteration）与结构稀疏的迭代正则化路径理论——由 NeurIPS 2016 论文《Split LBI: An Iterative Regularization Path with Structural Sparsity》（与 Chendi Huang、Jiechao Xiong 并列一作，姚远并列一作兼通讯）开启，此后贯穿其整个学术生涯，发展为 Split Knockoffs 系列统计推断理论（JRSSB 2024、JASA 2024）。

博士毕业后，他于 2019 年至 2022 年在微软亚洲研究院（Microsoft Research Asia）机器学习组任 Researcher。在 MSRA 期间，他与 Tao Qin、Tie-Yan Liu、Wei Chen、Xing Xie、Jindong Wang、Wang Lu 等研究员合作，将因果表征学习应用于分布外泛化问题，产出了以 NeurIPS 2021《Recovering Latent Causal Factor for Generalization to Distributional Shifts》（本人通讯）和《Learning Causal Semantic Representation for Out-of-Distribution Prediction》为代表的一批成果，这构成了他"因果学习与 OOD 泛化"研究主线的工业界起点。

2022 年，孙鑫伟加入复旦大学大数据学院（其个人主页 Teaching 栏目显示 2022 年秋即开始讲授 Advanced Regression Analysis 课程，可推断其入职时间为 2022 年）。初期公开报道（如 2023 年 BAAI 论文解读）称其为"助理教授"，本站此前报告亦曾记为"青年研究员"；根据大数据学院官网现行师资页及其个人主页的最新表述，其现任职称已为副教授。入职复旦后，他的研究呈现"两条腿走路"的格局：其一是以 Split Knockoffs 为核心的统计推断理论深化（含 Model-X Split Knockoffs、Split Group Knockoffs、方向性 FDR 控制等，JASA/JRSSB/ICML 系列）；其二是因果学习在医学诊断（ICLR 2025 因果对齐、CVPR 2021 因果隐马尔可夫疾病预测等）与神经科学（AISTATS 2025 神经影像异质稀疏学习）中的应用，并与北大王亦洲课题组、复旦付彦伟、类脑院王守岩等形成稳定的多点合作网络。

职业履历时间线：

时间	事件
2009–2013	南开大学数学科学学院，学士
2013–2018	北京大学数学科学学院，统计学博士（导师：姚远、王亦洲）
2018–2019	博士毕业至入职 MSRA 之间的经历公开资料未披露
2019–2022	微软亚洲研究院（MSRA）机器学习组，Researcher
2022 至今	复旦大学大数据学院（2022 年秋起授课；初期报道称助理教授/青年研究员，现为副教授）

三、学生培养情况

3.1 总体情况

需要说明的是，孙鑫伟的个人主页未设置 Group/学生名单栏目，大数据学院官网亦未公布其指导研究生信息，因此其学生培养的完整情况公开资料未披露。以下仅依据可查证的公开信息（其个人主页论文清单中"学生第一作者 + 本人通讯作者"的署名模式、合作方公开信息）整理，不将普通论文合著关系推断为师生关系。

3.2 以其为通讯作者的核心青年合作者群体

在其 2024 年以来的论文中，一批以孙鑫伟为通讯作者（#）的青年作者反复出现，构成其研究执行团队的主体，多为在读研究生或初级研究者（其正式师承关系与中文姓名均未在官方渠道逐一披露，以下使用论文署名的拼音/英文名）：

Yachen Gao：ICML 2026 两篇论文（Split Group Knockoffs、Conformal Reliability）的第一/共同第一作者；
Siqi Chen：ICML 2026 Split Group Knockoffs 第一作者；
Wenjing Han、Yueming Wu：AISTATS 2025 神经影像异质稀疏学习论文的第一、第二作者（该文与 Lingjing Hu、Yizhou Wang 合作）；
Yizhuo Ding：ICLR 2025《Adaptive Pruning of Pretrained Transformer via Differential Inclusions》第一作者（与付彦伟团队合作）；
Wenxiao Wu：NeurIPS 2025 视觉 In-Context Learning 提示选择论文作者之一；
Sijie Ren、Meng Yan：ICLR 2026 生存分析反事实预测论文作者；
Hangyu Lin：Model-X Split Knockoffs 预印本共同第一作者。

这一群体主要沿"稀疏统计推断"与"因果学习应用"两条主线分布，与孙鑫伟本人的研究布局高度同构，可视为其学生培养的核心方向。

3.3 跨课题组联合培养与协作指导

与付彦伟（大数据学院教授、FVL 实验室 PI）的联合指导：孙鑫伟与付彦伟长期联合发表统计稀疏性方向的论文（详见 4.1 节），并共同组织 CVPR 2022 Tutorial。据本站付彦伟报告（fudan_fvl_fuyanwei_network.md，基于付彦伟主页信息），付彦伟明确表示对统计稀疏性感兴趣的本科生可直接联系孙鑫伟，"我们可以一起合作"，显示两人在该方向存在正式的联合指导安排。
与北京大学王亦洲课题组的长期协作：北大博士生刘鸣洲（Mingzhou Liu）作为第一作者、孙鑫伟为通讯作者，产出了代理变量因果发现系列（NeurIPS 2023、ICML 2023、ICML 2024、ICLR 2025、ICML 2025 等 6 篇合作论文），是该方向最重要的青年合作者（其博士师承属北大，本报告不推断为孙鑫伟学生）。
与类脑院王守岩团队的应用型协作：围绕脑深部电刺激与神经调控数据，与王守岩团队的 Yong Wu 等合作完成 ICLR 2024（Doubly Robust Proximal Causal Learning）、ICML 2025 两篇代理变量因果推断论文，将连续处理/双稳健估计方法引入脑机接口临床数据场景。

3.4 毕业生去向

公开资料未披露其已毕业研究生的完整名单与去向。从合作论文的署名轨迹看，这一群体（含更早合作的 Yikai Wang、Chengming Xu 等）毕业后多流向学术机构（高校教职/博士后）与头部企业研究部门，但具体个案缺乏官方披露，此处不作推断。

四、学术合作网络

以下合作频次统计以其个人主页论文清单为准（该清单为其本人维护的权威发表列表；OpenAlex 因同名合并问题仅作参考）。

4.1 复旦大学校内合作（学院/研究院内部）

付彦伟（Yanwei Fu，大数据学院教授）：其个人主页论文清单中共署 17 篇（2018—2026，本站付彦伟报告按 OpenAlex 口径统计为 27 篇），是其在复旦校内合作频次最高的同事。合作主线为统计稀疏性与深度学习的结合：DessiLBI（ICML 2020）、TPAMI 2023 深度网络结构稀疏、Knockoffs-SPR 噪声标签清洗（TPAMI 2023，本人通讯）、PatchMix 小样本因果特征识别（TPAMI 2022）、ICLR 2025 Transformer 剪枝、NeurIPS 2025 视觉 ICL 提示选择、ICML 2026 两篇等。二人还联合姚远、Wotao Yin（Yin 现任职于业界）组织了 CVPR 2022 Tutorial "Sparsity Learning in Neural Networks and Robust Statistical Analysis"（据付彦伟主页 News 栏目）。
王守岩（Shouyan Wang，类脑智能科学与技术研究院研究员、神经与智能工程中心主任、复旦大学神经调控与脑机接口研究中心主任）：共署 4 篇（2024—2026），全部为代理变量因果推断与神经调控方向（ICLR 2024、ICML 2025 两篇及预印本），另有 Heliyon 2024 边缘 AI 神经调控研究工具论文，是孙鑫伟因果统计方法接入脑科学与脑机接口应用的关键通道。值得注意的是，据公开介绍，复旦大学神经调控与脑机接口研究中心由大数据学院等 7 家单位共建，孙鑫伟所在的统计学科与该中心存在建制化合作纽带。
冯建峰（Jianfeng Feng，大数据学院院长、类脑院院长）：ICML 2026《Conformal Reliability》合作者（与高亚琛、王艺凯、付彦伟等共同署名），体现其在学院统计学科内部的合作。
复旦大学微电子学院 EDA 团队（曾璇 Xuan Zeng 等）与 UT Dallas 的 Dian Zhou：UAI 2024《Exploring High-dimensional Search Space via Voronoi Graph Traversing》将高维搜索与统计方法用于 EDA 优化问题，是其在"统计 + 工科计算"交叉方向的合作延伸。
薛向阳（Xiangyang Xue，计算机学院教授、大数据研究院与类脑院副院长）：IROS 2024 机械臂抓取论文（LAC-Net）合作者（与付彦伟团队共同完成），体现其参与 FVL 系机器人视觉项目的边缘性合作。

4.2 国内学术合作网络

北京大学前沿计算研究中心（王亦洲课题组）：王亦洲为其博士联合导师，现合作共 21 篇（其论文清单中频次第一），是贯穿其整个学术生涯的最核心合作者。代表性合作包括：博士阶段的神经影像疾病预测（GSplit LBI，MICCAI 2017；FDR-HS，MICCAI 2018）、小样本因果特征识别（MSplit LBI，ICML 2018）、多模态半监督学习（TCGM，ECCV 2020 Oral）、疾病进展学习（CVPR 2021）、因果隐马尔可夫疾病预测（CVPR 2021）以及 2023 年以来密集的代理变量因果发现系列。该合作的执行主力为北大博士生刘鸣洲（6 篇，NeurIPS 2023、ICML 2023/2024、ICLR 2025 等，孙鑫伟均为通讯）。
香港科技大学（姚远 Yuan Yao 教授，数学系）：姚远为其博士第一导师，现共署 14 篇，涵盖 Split LBI（NeurIPS 2016）、Boosting 结构稀疏（ACHA 2020）、Split Knockoffs（JRSSB 2024、JASA 2024、Model-X 预印本）等其全部统计推断理论主线，以及 NeurIPS 2019/ACM MM 2018 的排序学习论文。Hong Kong University of Science and Technology 的 Yang Cao 亦为该理论线的重要共同作者（多次与姚远、孙鑫伟并列署名）。
上海交通大学（乔宇 Yu Qiao 教授团队）：ICLR 2025《Learning Causal Alignment for Reliable Disease Diagnosis》（北大王亦洲课题组、复旦孙鑫伟、上交乔宇团队合作，刘鸣洲一作）与 ICML 2025 贝叶斯主动因果发现论文（据公开论文解读，据称其为上海交大教授）。
中科院系统与兄弟院校：徐倩倩（Qianqian Xu，NeurIPS 2019、ACM MM 2018 排序学习）、曾金山（Jinshan Zeng，ICML 2020 DessiLBI、TPAMI 2023）等北大数学系出身的同期合作者；Xuening Zhu（网络数据因果推断预印本共同通讯，具体任职单位本次未核实）。
医学影像方向的合作者：Lingjing Hu（神经影像数据科学方向，共署 5 篇，MICCAI 2017/2018/2021 系列）、于益洲（Yizhou Yu，MICCAI/CVPR 医学影像论文 4 篇）、张凡东（Fandong Zhang，5 篇，CVPR 2019 乳腺钼靶、CVPR 2021 肺癌预测等）、徐倩倩（Qianqian Xu，排序学习方向）、Jing Li（4 篇，疾病诊断因果方向）、Chu-ran Wang（ICLR 2023 两篇）等（部分合作者中文名以官方披露为准）。

4.3 国际合作网络

孙鑫伟的海外网络相对精干，主要围绕统计与因果学习圈层：

香港科技大学（姚远组）：如上所述，是其最重要的境外学术纽带，Split Knockoffs 理论的持续输出依托于这一连线（复旦—HKUST 双通讯模式）。
美国达特茅斯学院（Jim Weinstein）：AISTATS 2023《A New Causal Decomposition Paradigm towards Health Equity》（孙鑫伟一作兼通讯）合作者，将因果分解方法用于医疗公平性分析，是其卫生政策/医学社会学方向的标志性国际合作。
英国伦敦大学学院（UCL，Jing-Hao Xue）：NeurIPS 2025 视觉 In-Context Learning 论文合作者。
美国 UT Dallas（Dian Zhou）：UAI 2024 EDA 方向合作（与复旦微电子曾璇团队）。
微软亚洲研究院（MSRA）时期（2019—2022）：与 Tao Qin、Tie-Yan Liu、Wei Chen、Xing Xie、Jindong Wang、Wang Lu 等合作完成 NeurIPS 2021 两篇因果表征论文、ICLR 2023 与 TPAMI 2024 的时间序列 OOD 泛化工作（DIVERSIFY 等），是其工业界国际网络的主体（详见第五章）。
相位恢复方向（IEEE TSP 2020）与 Bing Gao、Yang Wang、Zhiqiang Xu 的合作属于其博士阶段的数学性工作。

五、业界合作关系深度分析

与许多学者"项目式"的产学研模式不同，孙鑫伟的业界连接呈现出"正式任职经历 + 方法论输出"的特征：他并非通过横向项目绑定企业，而是以微软亚洲研究院三年全职经历为枢纽，向业界输出统计理论与因果学习工具。

5.1 微软亚洲研究院（2019–2022）：业界的"母港"

孙鑫伟 2019—2022 年任 MSRA 机器学习组 Researcher，是其唯一一段正式业界任职经历。在院期间及此后，他与 MSRA 研究员团队（Tao Qin、Tie-Yan Liu、Wei Chen、Xing Xie、Jindong Wang 等）合作的时间序列 OOD 泛化工作（ICLR 2023、TPAMI 2024 的 DIVERSIFY 框架）面向的是智能系统在分布漂移下的可靠性问题，与微软的云服务与 IoT 业务场景直接相关。这段经历使其"可信机器学习/因果学习"的方法论带上了鲜明的"可靠性工程"色彩，也为其保留了持续的产业界人脉。

5.2 腾讯优图实验室

TPAMI 2022《PatchMix Augmentation to Identify Causal Features in Few-shot Learning》与腾讯优图实验室（Chengjie Wang、Yabiao Wang、Siqian Yang）合作完成，将小样本学习中的因果特征识别方法用于视觉识别任务，体现其因果方法向头部视觉 AI 企业实验室的输出。

5.3 医疗器械/脑机接口方向的转化通道

与类脑院王守岩团队的合作具有最直接的转化面向：Heliyon 2024《Brain-Machine Interactive Neuromodulation Research Tool with Edge AI Computing》明确面向"边缘 AI 计算"的脑机接口研究工具，其代理变量因果推断系列方法则服务于脑深部电刺激（DBS）等临床数据的疗效估计。考虑到王守岩同时担任 2024 年成立的复旦大学神经调控与脑机接口研究中心主任、该中心联合大数据学院等 7 家单位共建，孙鑫伟事实上承担了该新兴转化平台中"因果统计方法供给者"的角色。此外，其多篇医学影像工作（乳腺钼靶微钙化检测 CVPR 2019、疾病进展预测 CVPR 2021 等）面向医学影像 AI 的可靠性问题。

5.4 EDA（芯片设计自动化）方向的跨界

UAI 2024 与复旦微电子学院曾璇团队、UT Dallas Dian Zhou 的合作，将高维搜索空间探索方法引入 EDA 优化，是其在"统计 + 国产芯片工具链"方向的延伸（该方向的产业意义与 EDA 国产化浪潮相关），目前看属于点状合作而非主线。

5.5 总体评价

孙鑫伟的业界网络呈"一主两翼"结构：主体是 MSRA 三年任职形成的工业界研究纽带（可靠性/OOD 泛化方向），两翼分别是腾讯优图的视觉应用输出与类脑院—脑机接口的医疗转化通道。其转化模式是"方法论驱动"的——以统计推断理论与因果学习工具为接口对接产业问题，而非承接工程化横向项目。暂未见以孙鑫伟为核心的创业公司或融资记录（公开资料未披露）。

六、重要奖项与学术兼职

类别	名称/内容
人才计划	公开资料未披露（学院官网师资页其简介中未提及入选人才计划）
科研获奖	公开资料未披露
学术兼职（编委/领域主席等）	公开资料未披露（未见期刊编委、会议 Area Chair 等公开记录）
学术活动	2022 年 CVPR Tutorial "Sparsity Learning in Neural Networks and Robust Statistical Analysis" 联合组织者（与付彦伟、姚远、Wotao Yin，据付彦伟主页）；2023 年 ACM 图灵奖庆祝大会中国站（ACM TURC 2023）独作论文《Sparse Learning in AI: A Differential Inclusion Perspective》
教学任务	复旦大学大数据学院研究生课程 Advanced Statistical Theory（2023—2024 连续四学期）、Mathematical Statistics、Advanced Regression Analysis（据其个人主页）

需要说明的是，作为 2018 年博士毕业的青年学者，孙鑫伟公开履历中的奖项与兼职记录确实稀少，这不必然意味着缺失，亦可能是未被官网收录；以学院与本人后续披露为准。

七、Connection 圈层总结

孙鑫伟的学术关系网络可以概括为"双导师奠基、三平台运营、方法与应用双线辐射"的结构：

第一圈层（师承血亲）：北大数学科学学院的双导师组合——姚远（现 HKUST 数学系教授，统计机器学习与正则化理论）与王亦洲（北大 CFCS 教授，视觉计算与脑科学）。这一"统计理论 + 视觉应用"的双导师背景，直接塑造了他此后"以统计推断理论（Split Knockoffs）立身、以因果学习应用（医学影像/神经影像）拓面"的研究人格。北大数学系同期合作者（Chendi Huang、Jiechao Xiong、Bo Zhao、Qianqian Xu 等）与北大 CFCS 的王亦洲课题组（刘鸣洲等）构成其第一圈层的外延。
第二圈层（复旦校内合作核心）：入职复旦后，其网络重心转移为三个支点：大数据学院内部——付彦伟（统计稀疏性联合指导与 FVL 视觉团队，17+ 篇共著）、冯建峰（院长，ICML 2026）；类脑研究院——王守岩（代理变量因果推断 + 脑机接口临床数据，4 篇）；微电子学院——曾璇团队（EDA 交叉）。这一圈层的特点是"以他擅长的统计/因果方法为接口，嵌入院内各应用方向的课题组"。
第三圈层（业界与转化）：MSRA 三年任职（2019—2022）是其工业界网络的锚点，此后通过腾讯优图（小样本因果特征）与脑机接口研究中心（神经调控因果估计）实现方法论输出。
第四圈层（国际网络）：以 HKUST（姚远）为核心的理论合作线，辅以 Dartmouth（Jim Weinstein，医疗公平）、UCL（Jing-Hao Xue）等点状连接，整体规模不大但与其理论主线高度匹配。

网络特征评价：其一，孙鑫伟是一位"低行政化、高理论密度"的青年学者——公开履历中几乎不见头衔、奖项与行政职务，其网络资本几乎全部沉淀在 Split Knockoffs 与代理变量因果推断两条理论主线及其论文网络中。其二，其网络呈现清晰的"跨代枢纽"结构：向上承接北大双导师（尤以姚远的 HKUST 连线为最活跃），横向以付彦伟为最紧密同事（两人共同通讯、共同组织 Tutorial、共同指导本科生的模式已机制化），向下则以刘鸣洲（北大）与 Yachen Gao、Siqi Chen、Wenjing Han 等（复旦）为两大论文产出的青年主力。其三，其应用面的"医"色彩浓重——从乳腺钼靶、疾病预测、神经影像到脑深部电刺激与医疗公平，因果统计方法始终以医学可靠性问题为着陆点，与王守岩团队的脑机接口合作有望成为其从"统计理论家"走向"转化型学者"的关键跳板。其四，与同龄学者相比，其业界连接以"任职经历遗产"（MSRA）为主而非项目式合作，未来若在脑机接口转化方向持续投入，其产业网络的形态可能发生实质变化。

主要资料来源

复旦大学大数据学院师资队伍（副教授/副研究员）页面：https://sds.fudan.edu.cn/_t2392/17429/list.htm （职称、博士学位、研究方向）
孙鑫伟个人主页（官方入口由大数据学院师资页链接）：https://sunxinwei0625.github.io/sunxw.github.io/ （职称、教育与任职履历、导师、教学、完整论文清单与通讯作者标注）
王亦洲（Yizhou Wang）北京大学前沿计算研究中心教师页：https://cfcs.pku.edu.cn/people/faculty/yizhouwang/index.htm
姚远（Yuan Yao）香港科技大学数学系教师页：https://www.math.hkust.edu.hk/people/faculty/profile/yuany
付彦伟个人主页：https://yanweifu.github.io/ （CVPR 2022 Tutorial 联合组织、FVL 合作）；付彦伟百度百科（教授、博士生导师）
王守岩——复旦大学类脑智能科学与技术研究院教师页：https://istbi.fudan.edu.cn/info/1640/4207.htm ；神经与智能工程中心：https://istbi.fudan.edu.cn/jzlm/ky/kypt1/sjyzngczx.htm ；复旦大学神经调控与脑机接口研究中心（王守岩任主任、联合大数据学院等共建）公开介绍
薛向阳——复旦大学计算机科学技术学院教师页：https://cs.fudan.edu.cn/31/e9/c30604a733673/page.htm
BAAI 学术平台论文解读：《如何在时间序列中学习因果关系》（NeurIPS 2023）、ICML 2024 代理变量因果发现解读（刘鸣洲一作、王亦洲课题组与孙鑫伟合作）：https://hub.baai.ac.cn/view/33322 、https://hub.baai.ac.cn/view/38724
ICLR 2025《Learning Causal Alignment for Reliable Disease Diagnosis》论文解读（北京大学王亦洲课题组、复旦大学孙鑫伟副教授、上海交通大学乔宇教授团队合作）：https://arxiv.org/abs/2310.01766
OpenAlex 作者档案 A5076341654（ORCID 0000-0001-6962-7985；注意该档案存在同名学者合并问题，仅作参考）
本站已有交叉参照报告：pku_vvt_wangyizhou_network.md（王亦洲学术网络）、fudan_fvl_fuyanwei_network.md（付彦伟学术网络）

复旦大数据学院 孙鑫伟 副教授