成功經驗：加速智慧資料智能發展：圖論人工智慧專家獲EB2-NIW核准

客戶感言：

"謝謝你們提供的資訊，我非常感激在整個申請過程中獲得的協助與支持。"

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2025 年 5 月 20 日，我們收到一位資料探勘領域搜尋引擎研究人員的EB-2 NIW批准通知（批准通知）

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領域：資料探勘

遞交申請時的身份：搜尋引擎研究人員

國籍：中國

申請時居住地：中國

批准通知書日期：2025 年 5 月 20 日

處理時間：2個月又9天（申請加急處理）

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案例總結：

我們很榮幸宣布，一位來自中國的資深資料探勘研究人員成功獲得EB2-NIW核准。他在資料探勘、深度學習與圖形資料分析方面的創新研究，正重新定義機器處理與擷取海量數據的方式。透過解決圖相似性學習、資料壓縮以及AI模型擴展性訓練等核心計算瓶頸，他的工作正在為下一代智慧系統注入動能，廣泛應用於科研、產業與國防領域。

為未來資料挑戰打造智慧系統

這位客戶的研究核心聚焦於優化資料探勘與資料管理技術，重點提升下列領域的準確度與效率：

• • 資料搜尋與擷取
  • 圖形資料相似性計算
  • 圖形資料壓縮與摘要建模

他開發的創新型深度學習架構與高效能演算法，顯著提升了人工智慧系統的可靠性與運算速度，並廣泛應用於社交網路、生物資訊學及關鍵基礎設施分析等領域。

卓越的研究成就

該客戶至今已發表9篇同儕審查論文，包括7篇會議論文（其中5篇為第一作者）與2篇期刊論文，總引用次數達127次。其中至少3篇論文在發表當年度的電腦科學領域中名列引用數前10%。

• • 提出一種圖形相似性計算的深度學習框架，有效降低計算複雜度，同時提升在大型數據集中的準確性。此成果已被多位研究者引用並整合進先進的AI與網路框架中。
  • 提出一種提升圖形結構資料神經網路模型可擴展性與加速訓練的框架。
  • 提出一種基於深度學習的圖形摘要模型，在保持資料完整性的同時達成高壓縮比，對於大規模資料儲存與擷取極為關鍵。

同儕認可與全球採用

他已擔任至少68次國際學術期刊的審稿人，包括《IEEE Knowledge and Data Engineering》、《Social Network Analysis and Mining》與《Journal of Big Data》，並於多項國際會議中擔任程式委員會成員，例如ACM國際多媒體會議與ECML-PKDD歐洲機器學習與資料探勘大會。

他的研究已被來自北美、亞洲與歐洲的學者廣泛引用並應用於以下領域：

• • 基因體空間轉錄組學
  • 深度學習模型最佳化
  • 圖神經網路效能評估
  • 社群網路資料壓縮

聯邦資助與國家影響力

他的研究成果獲得美國國家科學基金會（NSF）、美國空軍科研辦公室（AFOSR）、以及陸軍研究辦公室（ARO）等單位的資助。這些機構專門支持能強化國家安全、推進AI發展與提升科技競爭力的研究項目。

他的工作直接貢獻於美國國家科技委員會（NSTC）所列的「關鍵與新興技術」領域，特別涵蓋深度學習、AI可擴展性與安全資料處理等關鍵方向。

快速核准突顯其國家重要性

本案於2025年3月11日以加急處理方式遞交，並於5月20日順利核准，申請資料充分展現其研究對國家利益的重要性、個人專業能力與未來發展潛力。

我們始終致力於協助推動前沿創新的研究人員，讓其創新成果不僅具備突破性，更具有實用性、可擴展性與深遠影響力。這位客戶的成功案例，正是技術卓越、戰略價值與長期貢獻的完美體現，對於未來的人工智慧與資料系統發展具有深遠意義。

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