NEXUS+揭示宇宙网：MS/MS-II中簇和丝主导，长丝可达>100 h^-1Mpc。
Marius Cautun, Rien van de Weygaert, Bernard J. T. Jones 等
采用MCTS和MCCFR近似求解Poker中的Nash均衡，结合RNR实现鲁棒最佳反应。
Marc Ponsen, Steven de Jong, Marc Lanctot
基于集合概率的贝叶斯更新与时间一致性分析，强调矩形性条件的重要性
Peter D Grunwald, Joseph Y Halpern
提出一种基于分布式平均控制的微电网分层控制方法，实现经济调度与稳态频率优化，验证了其灵活性与鲁棒性。
Florian Dörfler, John Simpson-Porco, Francesco Bullo
Petuum平台利用误差容忍和动态调度，实现大规模分布式机器学习，支持亿级参数模型。
Eric P. Xing, Qirong Ho, Wei Dai 等
体积跨架以至多12d个点构造低方差探索基，并实现一般凸集上的高效近最优BLO。
Elad Hazan, Zohar Karnin, Raghu Mehka
采用Dropout算法，验证其在神经网络中缓解灾难性遗忘的效果，实验数据表明其在多任务迁移中表现优越。
Ian J. Goodfellow, Mehdi Mirza, Da Xiao 等
提出基于图谱谱的谱网络与局部连接网络，参数与输入规模无关，适用于低维图。
Joan Bruna, Wojciech Zaremba, Arthur Szlam 等
提出重参数化变分贝叶斯（SVGB）及自编码变分贝叶斯（AEVB）算法，有效处理连续潜变量的推断与学习。
Diederik P Kingma, Max Welling
利用梯度反向传播实现卷积网络的类别模型和显著性图可视化，推动弱监督目标定位。
Karen Simonyan, Andrea Vedaldi, Andrew Zisserman
提出基于FFT的卷积训练加速算法，实现训练和推理速度提升十倍以上。
Michael Mathieu, Mikael Henaff, Yann LeCun
深度专家混合模型在MNIST上表现出色，自动学习位置和类别特定专家。
David Eigen, Marc'Aurelio Ranzato, Ilya Sutskever
提出基于两点函数值的无梯度凸优化算法，达成与梯度法相近的收敛速率。
John C. Duchi, Michael I. Jordan, Martin J. Wainwright 等
提出一种量子算法，模拟稀疏哈密顿量，精度提高指数级。
Dominic W. Berry, Andrew M. Childs, Richard Cleve 等
本文提出基于Hamiltonian Monte Carlo（HMC）优化层次模型采样，克服“漏斗”问题，提高效率。
M. J. Betancourt, Mark Girolami
动态模态分解(DMD)通过线性算子特征分解分析非线性系统，提升计算效率并减轻噪声影响。
Jonathan H. Tu, Clarence W. Rowley, Dirk M. Luchtenburg 等
利用Quincke旋转实现稀疏胶体粒子群的自组织集体运动，验证水动力相互作用促导极性液相形成。
Antoine Bricard, Jean-Baptiste Caussin, Nicolas Desreumaux 等
本论文提出高维向量自回归模型中LASSO的非渐近oracle不等式，确保参数估计和预测误差的高概率界限。
Anders Bredahl Kock, Laurent A. F. Callot
提出差分隐私的组成定理，构建最优隐私界限，利用假设检验解释隐私损失。
Peter Kairouz, Sewoong Oh, Pramod Viswanath
提出去中心化梯度下降的收敛性分析，确保在固定步长下达到O(1/k)速率。
Kun Yuan, Qing Ling, Wotao Yin