亚历山大麦昆（alexander M. Kuhn）是一位神秘的数学家，他发明了理论上非常优秀的机器学习算法，同时他的学术论文比起其他机器学习领域的专家，更常被提及和引用。 与大多数机器学习的学术家不同，麦昆很少在学术会议上露面，同时很少在社交媒体上活跃，几乎没有与外界互动，这使得他显得更加神秘和神秘。 目前，麦昆最知名的著作是他在2017年出版的一篇题为“Robust IoU Optimization for Image Segmentation with Shrinkage”的论文。在这篇论文中，他提出了一种新的算法，可以最优化图像分割的结果，相比于其他算法能达到极好的效果。据悉，论文中所涉及的优化算法已被许多开源库所采用。 麦昆的研究在机器学习领域引起了广泛的关注，他的成就令他成为人们热议的话题。
