张晓今，主要研究方向为可信机器学习，个人主页为https://xiaojin319.github.io/。2021年8月至2023年8月在香港科技大学担任博士后研究员，师从杨强教授（加拿大工程院和皇家学院院士，IEEE/ACM/AAAI/IAPR/AAAS/CAAI Fellow）和陈凯教授（香港科大智能网络与系统实验室、香港科大-微信人工智能技术联合实验室主任），主要研究方向为可信联邦学习。2021年从香港中文大学计算机科学与工程学院获得哲学博士学位，师从张胜誉（腾讯量子实验室负责人）、陈兆安（曾获得理论计算机顶会STOC最佳论文奖独作），主要从事理论计算机研究。2017年从中国科学院大学计算技术研究所获得工学硕士学位，师从贺思敏导师（中科院计算所生物信息实验室主任），主要从事生物信息应用研究。2014年从山东大学数学与统计学院数理经济实验班毕业，获得理学、金融学双学士学位。曾受邀担任UAI、IJCAI 、NeurIPS 、ICLR 、ECC 、ICMLA 、SmartCloud、Algorithms 、TIST 、TETCI 、TMC、Neural Networks的Reviewer/ Program Committee/ Session Chair，积极参加可信机器学习系列活动，包括WeBank和清华大学、西安交通大学、西南财经大学、西湖大学联合举办的可信联邦学习夏令营/冬令营等。曾获国家奖学金、全国数学建模一等奖等奖项。研究成果发表于ICML、AAAI、TCS、ICDE、UAI、TIST、Nature Communications等国际顶级学术会议及期刊。与香港科技大学、香港中文大学、西湖大学、中国科学院大学、微众银行、腾讯、微软等国内外知名高校和企业保持良好的合作关系。