1. 奥斯汀分校于贵华教授的学术背景
奥斯汀分校于贵华教授（Yuhua Gu）是德州大学奥斯汀分校（UT Austin）的计算机科学和统计学教授。他于1982年在北京大学获得学士学位，之后赴美留学并于1988年在纽约州立大学水牛城分校（SUNY Buffalo）获得计算机科学博士学位。随后，他加入了美国国家标准技术研究所（NIST）并担任研究员，之后又在IBM Almaden Research Center担任高级研究员。他于1997年加入UT Austin担任教授，并于2001年成为电气与计算机工程系主任。
2. 奥斯汀分校于贵华教授在计算机科学和统计学领域的贡献
奥斯汀分校于贵华教授在计算机科学和统计学领域都作出了重要的贡献。他主要研究数据挖掘和机器学习的理论和应用。他提出了很多著名的算法，例如信息协同过滤算法，基于距离函数的聚类算法，多维直方图的优化算法，等等。这些算法在图像识别、音乐推荐、智能搜索等领域都有着广泛的应用。他还拥有10多个国家和地区的计算机科学和统计学期刊的编委职务，是计算机科学和统计学领域的知名专家。
3. 奥斯汀分校于贵华教授对教育的贡献
除了在学术领域的贡献，奥斯汀分校于贵华教授还在教育方面有着重要的贡献。他指导了很多学生并且一些学生已经成为了学术界的佼佼者，比如Ohio State大学的Srinivasan Parthasarathy教授，University of Florida的Renato Figueiredo教授等等。他还获得了很多的教育奖项，包括2005年的UT Austin 思科教学奖、2009年的师生杰出研究奖、2016年的更新领域Distinguished Contribution Award。
4. 奥斯汀分校于贵华教授的未来计划
目前，奥斯汀分校于贵华教授正在继续他的研究和教育工作。他在研究领域的未来计划是更多地将数据挖掘和机器学习的理论应用到实际问题中，并帮助更多的人进行数据驱动的决策。在教育方面，他希望继续培养出学术界的新秀，帮助他们在学术界、工业界或政府部门中更好地发挥作用。同时，他也希望通过公开课、在线课程等方式，让更多的人来了解数据挖掘和机器学习的基本原理和应用。
