l  教育背景

2005/9 - 2008/6，中国科学院武汉物理与数学研究所，应用数学，博士

2002/9 - 2005/6，武汉大学数学与统计学院，概率论与数理统计，硕士

l  工作经历

2008/7 - 至今，威尼斯144777cm，数学与统计学学院，讲师、副教授

2014/9 - 2015/9，美国堪萨斯大学，数学系，访问学者

l  近三年科研项目

1.国家自然科学基金面上项目，12071356，随机梯度下降法、Nyström方法和误差熵准则的学习理论及应用，2021/01-2024/12，52万元，在研，参加

2.中央高校基本科研业务费专项资金自科一般项目，CZY20012，面向大数据的深度学习算法及其应用，2020/03-2022/03，6万元，在研，主持

3.湖北省自然科学基金面上项目，2017CFB523，大数据领域的核算法研究，2017/08-2019/08，3万元，已结题，主持

l  近三年代表性科研成果

[1] Baobin Wang，et al. Online Gradient Descent for Kernel-Based Maximum Correntropy Criterion, Entropy 2019,21,644：doi:10.3390/e21070644.

[2] Baobin Wang，et al.  Distributed pairwise algorithms with gradient descent methos, Neurocomputing, 2019, 333:364-373.

[3] Baobin Wang，et al. Semi-Supervised Minimum Error Entropy Principle with Distributed Method, Entropy 2018, 20,968：doi:10.3390/e20120968.

[4] 汪宝彬，杨怀奎，王维峰.大数据背景下的统计制度与方法变革，统计与决策，2017,14(482):F002-F003.