1、理论机器学习与深度学习

研究机器学习和深度学习的基础理论，探索新的算法和模型，提升学习算法的性能和泛化能力。具体包括优化算法的收敛性分析、模型复杂度控制以及深度学习模型的可解释性等方面。利用分布式深度学习技术，提高模型训练速度和效率，支持大规模数据处理和复杂任务的高效执行。

2、大数据与统计学习

聚焦于大数据环境下的统计学习问题，研究高维数据分析、稀疏模型以及分布式学习算法。通过统计学习理论的创新，解决大数据分析中的关键问题，提升数据挖掘和知识发现的效率和准确性。

3、优化和博弈论

研究优化理论和博弈论在云计算和网络环境中的应用，开发高效的优化算法，解决资源分配、任务调度、网络设计等复杂问题。通过博弈论分析，研究系统中的竞争和合作关系，优化资源利用和系统性能。