Wenlong Mou est professeur adjoint au département des sciences statistiques de l’Université de Toronto. En 2023, il a obtenu son doctorat en génie électrique et sciences informatiques (EECS) de l’UC Berkeley. Avant Berkeley, il a obtenu son diplôme de B.Sc. en informatique et son baccalauréat en économie, tous deux de l’Université de Pékin. Les intérêts de recherche de Wenlong incluent la théorie de l’apprentissage automatique, les statistiques mathématiques, l’optimisation et la probabilité appliquée. Il s’intéresse particulièrement à la conception de méthodes statistiques optimales permettant une prise de décision optimale basée sur les données, propulsée par des algorithmes computationnels efficaces. Ses travaux ont été publiés dans de nombreuses revues de premier plan dans le domaine de l’apprentissage automatique statistique. Ses recherches ont été reconnues par la INFORMS Applied Probability Society comme finalistes pour le prix du meilleur article étudiant.