华南理工大学计算机科学与工程学院博士后招聘启事

2024-09-09 14:22 来源: 华南理工大学 作者: liuxuehr

一、学校和学院简介

01学校简介

华南理工大学地处广州,是直属教育部的全国重点大学,校园分为五山校区、大学城校区和广州国际校区,是首届“全国文明校园”获得单位。学校办学源远流长,最早可溯源至1918年成立的广东省立第一甲种工业学校(世称“红色甲工”);正式组建于1952年全国高等院校调整时期,是新中国“四大工学院”之一;1960年成为全国重点大学;1981年经国务院批准为首批博士和硕士学位授予单位;1993年在全国高校首开部省共建之先河;1995年进入“211工程”行列;2001年进入“985工程”行列;2017年进入“双一流”建设A类高校行列,2023年跻身上海软科“世界大学学术排名”前150强。

如今的华南理工大学已经发展为一所以工见长,理工医结合,管、经、文、法等多学科协调发展的综合性研究型大学。轻工技术与工程、建筑学、城乡规划学、食品科学与工程、化学工程与技术、环境科学与工程、材料科学与工程、机械工程、管理科学与工程、马克思主义理论等学科整体水平位居全国高校前列;16个学科领域进入国际高水平学科行列,其中,工程学、材料科学、化学、农业科学、计算机科学5个学科领域达到国际领先水平。

建校以来,学校为国家培养了高等教育各类学生64万人,毕业生就业率多年来位居全国高校和广东省高校前列,一大批毕业校友成为我国科技骨干、著名企业家和领导干部。学校被誉为“工程师的摇篮”“企业家的摇篮”“新能源汽车界的黄埔军校”,入选全国大众创业万众创新示范基地。

学校以雄厚的原始科研创新能力推动一流大学建设,建有30个国家级科研平台、242个部省级科研平台,数量位居全国高校前列、广东高校首位。发明专利申请公开量、发明专利授权量、有效发明专利拥有量稳居全国高校前列,2009年以来以第一专利权人获中国专利奖数量排名全国高校第一。

2017年,广州国际校区由教育部、广东省、广州市和华南理工大学四方签约共建,这是学校“双一流”建设的新引擎,也是中国高等教育在地国际化办学模式又一次新的探索。校区按照“卓尔不凡,臻至一流”的发展定位,扎根中国、融通中外,汇集全球创新要素,助力粤港澳大湾区国际化教育示范区建设,致力于建设成为集聚国际高水平团队、培养新工科领军人才、开展深度国际合作、聚焦前沿科学研究、推进高端成果转化和创新创造创业的高地,率先办成高水平、国际化、研究型、新工科特色的世界一流示范校区。

在新的历史发展起点上,学校将秉承“博学慎思 明辨笃行”的校训,弘扬“厚德尚学 自强不息 务实创新 追求卓越”的精神,以“双一流”建设和广州国际校区建设为“双引擎”,大力推进“学术华工”“开放华工”“善治华工”“幸福华工”“大美华工”建设,向着中国特色、世界一流大学的目标奋勇前进,勇当粤港澳大湾区高等教育发展排头兵,努力为实现中华民族伟大复兴的中国梦贡献华工智慧和华工力量。

02学院简介

华南理工大学计算机科学与工程学院现有1个博士后科研流动站、1个一级学科博士学位授权点和1个广东省一级重点学科:计算机科学与技术;1个工程类博士专业学位授权类别:计算机与软件工程(电子信息类别);1个工程类硕士专业学位授权类别:计算机技术(电子信息类别)。设有计算机科学与技术(国家一流专业、国家特色专业、国家卓越工程师计划、广东省重点专业、广东省特色专业、广东省名牌专业)、网络工程(国家特色专业、广东省一流专业、广东省特色专业)、信息安全(广东省一流专业)3个本科专业。

学院拥有包括欧洲科学院院士、IEEE Fellow、国家杰青、国家优青等高层次人才的专任教师队伍,教师年龄结构、知识结构合理,后备力量强。拥有教育部工程研究中心1个,省级重点实验室2个,科技部重点领域创新团队1个,省级工程中心4个、省级创新平台1个。近年来先后承担了国家重点研发计划、国家自然科学基金重点项目、联合项目等科研项目,发表了一批高水平学术论文,获得国家、省、市多项教学科研奖项,已成为国家计算机科学与技术重要的人才培养和科学研究基地。

二、招收要求

1.遵守法律法规,具有良好的思想政治表现和品德修养,身心健康,无违法违纪记录;具有较强科研能力和学术潜力;

2.年龄在35周岁(含)以下;

3.具有国内外知名高校或科研院所博士学位,获得博士学位一般不超过3年;或通过博士学位论文答辩的应届博士;

4.全职在校从事博士后研究工作。

三、岗位待遇

01工作条件:

1.学校为博士后研究人员提供“双一流”A类高校的国家、部省级高水平科研平台和科研条件,现有国家级科研平台29个,部省级科研平台242个;

2.在站满18个月或期满出站后1年内,可参评博士后副研究员;

3.博士出站后,可申请教研、专职等岗位留校工作,学校择优聘用。

02生活条件:

1.提供具有竞争力的薪酬(税前最高可达47万/年),此外,学校鼓励学院及合作导师另外提供经费支持;

2.享受学校公费医疗待遇,按照规定缴纳社会保险和住房公积金;

3.享受博士后公寓或租房补贴;

4.子女可入读学校优质附属幼儿园和实验学校。

四、团队介绍

01陈俊龙教授团队

导师简介/Instructor Profile

陈俊龙(C.L.Philip Chen),二级教授、博士生导师、学院院长、欧洲科学院外籍院士、欧洲科学与艺术学院院士、中国自动化学会副理事长,国家重大人才工程引进教授。陈教授是IEEE Fellow,美国科学促进会AAAS Fellow,国际模式识别学会IAPR Fellow,香港工程师学会 Fellow,我国自动化学会的Fellow及常务理事。陈教授在国际重要学术刊物上发表论文800余篇,其中IEEE Transactions文章500余篇,多次获得最佳论文奖项。目前,谷歌学术引用5万余次, Web of Science他人引用36000余次。目前,同时有54篇文章被列在Web of Science 1% 的高引用,其中4篇在0.1%的热点引用、获4项美国专利及出版学术专著1部。陈教授获IEEE学会颁发了5次杰出贡献奖,是我国计算机科学学科教指委委员和美国工学技术教育认证会(ABET)的评审委员。2018年获 IEEE系统人机控制论的最高学术奖--IEEE 诺伯特·维纳奖(Norbert Wiener Award);2018年到2023年连续六年获得科睿唯安(Clarivate Analytics)全球高被引科学家的称号。2021年,荣获IEEE Joseph G.Wohl终身成就奖(IEEE Joseph G.Wohl Outstanding Career Award)和2021年度吴文俊人工智能杰出贡献奖。在斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家榜单(共20万名),入选在“终身科学影响力排行榜(1960-2021)”和“2021年度科学影响力排行榜(全球前1900名)”两个榜单。在“2022年度科学影响力排行榜”名列全球前1123名。

张通,教授、博士生导师、学院副院长,国家优秀青年科学基金和广东省杰出青年基金获得者。主要从事情感计算和大模型等人工智能基础算法及相关应用研究,主持国家自然科学基金、广东省自然科学基金和与企业合作项目20余项,发表学术文章100余篇,申请专利60余项,其中PCT专利2项,授权专利16项。担任IEEE Transactions on Affective Computing,IEEE Transactions on Computational Social Systems和Journal of Intelligent Manufacturing的期刊副主编。担任中国自动化学会计算社会与社会智能专委会副主任,青年工作委员会副秘书长;担任健康智能感知与数字平行人教育部工程研究中心副主任,广东省计算智能与网络空间信息重点实验室副主任。曾获广东省科技进步一等奖,第十届“吴文俊人工智能优秀青年奖”,ACM广州新星奖及IEEE SMC学会Franklin V.Taylor最佳论文奖。指导学生获2020年第六届全国互联网+大赛总决赛国家金奖2项。

研究兴趣/Research interests

1.深度学习、宽度学习算法;2.多模态情感计算;3.大模型技术与应用。

课题组网站:http://www.dsail.vip/TeamBrief.html

项目简介/Project Introduction

本课题组在人工智能、深度学习、宽度学习、情感计算等方向拟招收博士后4名。

1.机器智能算法与情感识别研究:本项目开展不同模态数据间的协同表征及联合概率分布、多模态交互信息提取方法及多模态跨个体算法等研究。研究多模态健康数据的高效感知、分析与利用的机器智能算法与情感识别技术,为典型的精神类疾病构建临床辅助诊断指标及模型提供支持,提高情感状态评估的有效性和可行性,响应“复杂疾病早期预测、早期发现、早期诊断”这一国家战略需求。

2.大规模高效能神经网络模型与算法研究及应用:该项目针对类脑智能关键技术及系统,研究类脑启发的算法和理论,形成新型类脑宽度模型和计算框架,类脑计算可解释性方法与理论和类脑大规模神经网络算法与系统,突破低成本低能耗智能感知、复杂场景多模态数据主动感知、自主学习等技术瓶颈,实现超人感知和高动态、多模式大场景感知。搭建类脑多模态大规模神经网络算法平台,初步对多模态融合协同、深度与宽度神经网络结合等关键技术进行了实验验证,并对多模态模型通用性完成技术方案和系统设计。

目前课题组有64、128导联脑电采集设备、服务器、多模态设备、眼动仪、步态采集设备、体3D模型重建系统、裸眼混合现实设备,可以支撑上述两个项目的开展。

招收对象需具备以下研究经历之一/Research Experience

1.计算机网络/通信/电子工程等专业,具有博士学位,获博士学位3年;

2.具有深度学习、宽度学习、情感计算等领域科研经验,精通Tensorflow、Pytorch等至少一种框架;

3.在人工智能、情感计算等方面发表过高水平会议、期刊论文。

应聘简历投递及联系方式/Contact Information

有意向者请投递个人简历(包括学习、工作和研究经历、荣誉奖励、发表论文等)和代表性研究成果至课题组联系人电子邮箱:tony@scut.edu.cn,邮件主题命名为:“应聘博士后-本人姓名-研究方向”。

02蔡宏民教授团队

导师简介/Instructor Profile

蔡宏民,二级教授、博士生导师、国家杰出青年科学基金获得者、华南理工大学未来技术学院行政副院长、计算机学院教授、京都大学客座教授、兴华杰出学者,IEEE Senior Member、 CCF杰出会员。国际期刊IEEE Transaction on Emerging Topics in Computational Intelligence、Fundamental Research编委。长期从事生物医学数据的人工智能分析方法研发和应用研究,相关研究成果发表在IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence、IEEE Transactions on Medical Imaging、Bioinformatics等期刊。主持国自然杰出青年基金、国自然联合基金重点、科技部重点国际合作等项目10余项,授权专利14项。获广东省人工智能产业协会自然科学一等奖、互联网+创新创业大赛金奖、广东教育教学成果二等奖等。

项目简介/Project Introduction

本课题组在生物医学信息挖掘、人工智能与机器学习方向拟招收博士后2名。

课题组长期从事基因-细胞-组织全链条全生命周期生物医学数据智能解析技术研究,分析基因、转录、蛋白和代谢等分子层面微观变化和影像下组织结构变化,比较不同组学测量下高维样本的差异表达,寻找多视角测量结果的一致性信息,建立从生命组序列异常到影像组结构改变等多尺度组学数据之间的时空关联,实现疾病发生发展多维度的全景式精准描述。研究兴趣包括生物信息学、医学影像分析和人工智能。

具体研究方向:

1.单组学测序数据高维聚类:微观单组学数据,如基因测序数据、单细胞转录组学数据等,通常呈现几万到几十万维的特征,提升高维样本聚类准确率,为疾病精准分型、癌症转移模式发现、细胞发育轨迹推断、差异基因挖掘等提供切实可行的分析工具。

2.多组学网络数据融合分析:现代多种组学测量工具能定量观测细胞的生命过程,但是细胞调控网络数据,如基因调控网络、蛋白互作网络等,通常存在尺度不一、对应微弱的问题,导致现有的网络分析方法难以对齐多组学网络。研发新型网络分析方法,助力分子调控机制研究、神经病理传播通路识别、肿瘤微环境分析、细胞通讯机理研究等任务。

3.多模态影像数据协同分析:多模态医学影像数据,如病理图像、MRI图像、CT图像等,通常面临多视角特征强弱不一、分布不同的问题。研发多模态医学影像分析方法,实现多视角协同分析,助力临床实证和基础科学研究,应用于影像病灶检测、影像靶区勾画、疾病辅助诊断、疾病预测预后等。

4.研究成果反哺产业应用:实验室长期与广州金域医学检验有限公司开展合作,联合建立金域医学-华南理工大学智能医疗大数据联合实验室,合力开发鼻咽癌云端诊疗分析系统;和广州爱孕记公司共建联合实验室,合作研发产前超声人工智能辅助诊断系统;和中山肿瘤防治中心、广东省人民医院、广州医科大学附属肿瘤医院等各大医院建立长期合作关系,大力推动自主研发技术在医疗场景中实现真正应用落地。

招收对象需具备以下研究经历之一/Research Experience

1.生物学,计算机,生物信息学等相关专业,具有博士学位;

2.具有浓厚的前沿科学探索兴趣,有较强的独立科研能力,在国际学术期刊发表过高质量研究论文;

3.具备良好的学术道德和团队合作精神;有上进心 ,能适应多课题、快节奏的工作环境;

4.协助 PI 领导生物信息方面的工作和运营,并指导研究生完成相关研究工作;

5.优先考虑能熟练使用 R/Python 等软件工具进行生物信息学数据分析,能利用各类计算和统计学技术开发新的数据分析方法,进行信息和基因组学研究,撰写分析报告和 SCI 研究论文;

6.优先考虑具有医学、物理 、数学、生物学专业背景并熟悉主流计算机程序设计语言的应聘者。

应聘简历投递及联系方式/Contact Information

有意向者请投递个人简历(包括学习、工作和研究经历、荣誉奖励、发表论文等)和代表性研究成果至课题组电子邮箱:hmcai@scut.edu.cn,邮件主题命名为:“应聘博士后-本人姓名-研究方向”。

03许勇教授团队

导师简介/Instructor Profile

许勇,华南理工大学副校长、卓越工程师学院院长、计算机科学与工程学院/未来技术学院二级教授、博士生导师、“广东省计算机多模态大数据智能分析重点实验室”主、“广东省大数据分析与处理工程技术研究中心”主任、“人体数据感知教育部工程研究中心”副主任。1993、1996和1999年分获南京大学学士、硕士和博士学位,1999年至今在华南理工大学工作,历任计算机学院系主任、副院长、软件学院院长。教育部“新世纪优秀人才”,“广东特支计划”教学名师,IEEE高级会员,ACM高级会员,CCF杰出会员,广东省“千百十”省级培养对象,华南理工大学“视觉与服务计算”学术团队带头人。

主要研究方向是:人工智能、大数据、计算机器视觉、模式识别、图像处理等。近年来,主持和承担了32项国家自然科学基金和省部级科研项目,发表科研论文170余篇。获广东省科技进步二等奖和广东省计算机学会科学技术奖一等奖等、第七届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛产业命题赛道金奖(第一指导老师)及第六届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛国际赛道金奖(第一指导老师)。

研究兴趣/Research interests

1.无监督图像/视频生成、复原与增强关键技术;

2.面向智慧城市的多模态大数据关联分析关键技术;

3.主动健康第三方连续服务平台。

学者网主页:https://www.scholat.com/scutyxu

学院官网主页:https://www2.scut.edu.cn/cs/2017/0629/c22284a328105/page.htm

项目简介/Project Introduction

本课题组在人工智能、计算视觉和大数据分析等方向拟招收博士后4名,专攻主动健康和智慧城市等领域相关关键技术。

1.研究弱/半监督条件下的高保真数据生成技术,以及无监督图像/视频复原与增强技术,结合成像过程的物理机理,挖掘高质量成像的共性特征和结构分布特性,以及预训练模型的先验信息,探索模型的跨域复用策略。

2.面向智慧城市应用,实现对多模态数据的关联分析及预测其未来发展趋势,探索多模态大模型的训练范式和决策机制,提升决策过程的自主性和智能化水平,优化城市管理、为居民提供便利服务。

3.构建集多源异构健康数据和多机构医疗资源为一体的“需求方-供给方-第三方”的主动健康管理和连续服务平台,为实现危险因素自主管理和专业医护管理等提供有效的智能支持。

招收对象需具备以下研究经历之一/Research Experience

1.获得计算机科学与技术、计算机网络和电子信息等相关专业博士学位;

2.在人工智能、计算视觉和大数据分析等方面发表过高水平会议、期刊论文;

3.申请者需具备较强的科研能力和创新潜力,能够独立开展研究工作,同时也需具备良好的团队合作精神和沟通能力,能够与导师和团队成员有效协作,共同推进科研工作。

应聘简历投递及联系方式/Contact Information

有意向者请投递个人简历(包括学习、工作和研究经历、荣誉奖励、发表论文等)和代表性研究成果至课题组联系人电子邮箱:yxu@scut.edu.cn,邮件主题命名为:“应聘博士后-本人姓名-研究方向”。

04陈伟能教授团队

导师简介/Instructor Profile

陈伟能,教授、博士生导师、学院副院长,国家优青、广东省杰青获得者,担任IEEE广州分会副主席、IEEE SMC广州分支主席,IEEE Trans.on Neural Networks and Learning Systems、Complex & Intelligence Systems副主编,大数据与计算智能粤港联合创新平台负责人。在科研任务承担方面,作为项目首席主持国家首批“科技创新2030——新一代人工智能”重大项目“群智涌现与演化计算方法”(总经费1345万,2019-2022,已通过项目综合绩效评价);主持国家自然科学基金企业创新联合基金重点支持项目(256万,在研)、国家重点研发计划“战略性科技创新合作”重点专项项目(400万,在研)。此外,还先后主持国家优秀青年科学基金项目、国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金—英国皇家学会国际合作交流项目及省市级、企业横向项目等10余项,在研项目总经费1000万元以上。已发表学术论文200余篇,包括在IEEE Trans.on Evolutionary Computation,IEEE Trans.on Cybernetics等权威IEEE汇刊发表长文70余篇,在AAAI、GECCO等权威会议发表论文60余篇;已出版演化计算相关著作2部;入选斯坦福大学发布的全球前2%“生涯影响力”和“年度影响力”顶尖科学家榜单。

研究兴趣/Research interests

课题组主要研究兴趣为进化计算与群体智能理论研究及应用,涵盖数据驱动进化优化、分布式共识优化、隐私安全进化优化、进化强化学习、交通电力双网融合优化、社交网络传播预测与优化等。团队依托华南理工大学计算机科学与工程学院,实验设备包括浪潮大数据平台、浪潮云计算平台、IBM-S390主机、AS/400服务器、RS6000服务器、IBM z900、SUN Enterprise大型服务器系列、SUN Ultra工作站、网络交换机、硬件实验仪器等设备。计算机终端总数已超过一千台,拥有华南地区最大最完备的数据中心。

课题组网站:https://www.scholat.com/team/scutci

项目简介/Project Introduction

本课题组在人工智能拟招收博士后2名。

本研究团队承担国家重点研发计划战略性科技创新合作项目“双网平衡的低碳交通流系统智能调度研究”、国家自然科学基金企业创新联合基金重点支持项目,”开放动态环境下多AI能力组合优化理论与方法研究”、自然科学基金面上项目,“代理模型融合与迁移的分布式数据驱动进化计算方法“、广东省区域联合基金重点支持项目,“协同进化的分布式大规模多智能体深度学习模型构建方法”等,申请人可根据自身研究背景和兴趣与导师商讨决定研究课题。

招收对象需具备以下研究经历之一/Research Experience

1.获得计算机科学与技术相关专业博士学位

2.在IEEE transactions系列或人工智能顶会发表过高质量文章

3.熟悉各种主流深度学习、进化计算等机器学习算法原理,精通至少一类人工智能子领域研究;

应聘简历投递及联系方式/Contact Information

有意向者请投递个人简历(包括学习、工作和研究经历、荣誉奖励、发表论文等)和代表性研究成果至课题组联系人电子邮箱:eleanore9091@163.com,邮件主题命名为:“应聘博士后-本人姓名-研究方向”。

05杜广龙教授团队

导师简介/Instructor Profile

杜广龙,教授、博士生导师、智能主动康复联合实验室主任。近年来发表Nature Communications论文一篇、IEEE Transactions 论文二十余篇。主持承担国家自然科学基金、广东省重点研发计划、省农创团队及其它纵横项项目等10多项,总经费超2000万元;是国家重点研发计划项目子课题负责人(2023),广东省优秀博士学位论文获得者(2014),广东省重点领域研发计划项目课题负责人,广东省现代农业产业技术体系创新团队专项课题负责人,广东省现代农业产业技术体系创新团队的岗位专家。

研究兴趣/Research interests

近年来的突破性成果包括:与龙之杰科技有限公司共同成立校企联合实验室,共同研发经颅磁刺激导航系统,以智能性、精准性和交互友好性为特色,有效治疗脑功能障碍患者;研发智能超声扫查机器人,实现全自动智能扫查与结果分析,该成果已在Nature Communications发表。研究成果一方面已成功应用于军工航空领域的特殊机器人遥操作系统中,并获得军队科技进步一等奖;另一方面,部分成果已成功应用于医疗机器人、工业机器人、农业机器人、零售药业、工业制造以及软件测试领域中。

课题组网站:https://www2.scut.edu.cn/duguanglong/

项目简介/Project Introduction

本课题组在计算机方向拟招收博士后2名。

1.经颅磁导航机器人:由于经颅磁刺激(TMS)的治疗区域无法直接观察,传统的经颅磁治疗无法精准走位脑部靶区,导致治疗欠佳。课题组计划开发具备脑状态监测的经颅磁导航机器人,将产生巨大的社会效益。研究内容主要包括基于视觉伺服的靶点配准技术、基于刺激仿真的经颅磁个体化靶向技术、基于脑功能成像动态反馈的刺激优化技术。本研究受到国家重点研发项目:老年运动、认知功能障碍“预警-评测-干预-管理”一体化云平台建立及应用课题三(课题编号2023YFC3603803)支持。

2.认知训练辅助机器人:针对认知障碍患者设计的认知训练通常要求每周进行20小时以上,然而家人难以长时间陪护,专业护工雇佣成本高昂,认知训练往往由于时长不足效果欠佳。课题组计划开发认知训练辅助机器人。研究内容主要包括基于双臂协同的辅助训练、基于多模态融合的感知决策、基于强化学习的机器人控制。本研究受到国家重点研发项目:老年运动、认知功能障碍“预警-评测-干预-管理”一体化云平台建立及应用课题三(课题编号2023YFC3603803)支持。

3.近红外脑功能成像设备:功能性近红外光谱(fNIRS)是一种无创的脑成像技术,相较于EEG、fMRI等脑部成像技术具有以下优势:采集过程中不会严格限制被试的动作,适用范围广;运动伪迹不敏感;具有较好的时间分辨率。非侵入性、非电离,以及便携性的特点,设备使用方便、易于移动、灵活性强。但当前的近红外设备难以与非侵入式神经调控耦合,致使调控技术缺乏神经环路与机制的指导。因此,开发轻薄型近红外脑功能成像设备,对评估干预闭环调控研究具有重大价值。研究内容主要包括高效信号采集模块、智能分析与可视化模块、刺激耦合模块。

目前研究院和课题组有UR3机器人、UR5e机器人、经颅磁刺激治疗仪、超声图像采集设备、Kinect深度相机、双目相机等设备,且与中山大学附属第三医院、中山大学附属第六医院等建立临床方面的合作,与广州龙之杰医疗科技有限公司建立联合实验室,可以支撑上述三个项目的开展。

招收对象需具备以下研究经历之一/Research Experience

1.机器人相关研究,包括机器视觉、路径规划等;

2.深度学习相关研究,包括强化学习、图像分割;

3.三维模型可视化交互相关研究;

4.多模态数据融合相关研究;

5.脑科学相关研究,了解脑科学基础知识。

应聘简历投递及联系方式/Contact Information

有意向者请投递个人简历(包括学习、工作和研究经历、荣誉奖励、发表论文等)和代表性研究成果至课题组联系人电子邮箱:csgldu@scut.edu.cn,邮件主题命名为:“应聘博士后-本人姓名-研究方向”。

06高英教授团队

导师简介/Instructor Profile

高英,教授、博士生导师、研究生院副院长、计算机学会会员,IEEE会员。主要的学术研究方向包括:软件开发环境与信息集成、人工智能应用技术、网络空间安全等。曾获广东省科技进步奖一等奖、三等奖,中国爆破协会科技进步奖特等奖、一等奖。主持和参与国家自然科学基金、国家重点研发计划、工业互联网创新发展工程项目、公安部科技计划、公安部重点实验室开放课题、广东省重点研发计划、广东省自然科学基金、广东省重点研发计划、广东省重点实验室、广东省省部产学研、广州市重点研发计划、产业技术重大攻关计划、广州市民生科技攻关计划等 30 多项科研项目,承担 30 多项大型企事业单位委托的大型项目的研究与开发工作。发表SCI或EI收录的学术论文90多篇,申请国家发明专利和软件著作权 70 多项,授权国家发明专利29项。

项目简介/Project Introduction

本课题组在情感计算方向拟招收博士后1名。

课题组致力于解决异常情绪检测和精神疾病辅助预测的挑战,通过对图像视频信息如宏表情、微表情、面部运动单元,以及信号信息如语音、脑电图对目标情感进行深入分析。本课题组拟开发单模态情感识别模型,通过结合前沿的技术和情感计算领域的先验知识,提高此类模型的识别精准度。此外,本课题组拟设计算法,例如结合变分信息瓶颈技术,挖掘多模态数据关键信息,并通过注意力机制等方式,有效融合不同模态的关键特征。为了推动本课题组研究的开展,诚挚邀请1名博士后科研人员,共同开展相关领域的研究工作。

招收对象需具备以下研究经历之一/Research Experience

1.具有人工智能、计算机与自动化等学科背景和科研经验;

2.熟悉图像、视频、语音、脑电数据的预处理手段,具备数据收集和分析经验,有相关科研实践经验;

3.编程基础扎实,掌握C++、python编程语言,掌握至少一种深度学习框架,具有良好的代码框架开发经验;

4.熟悉主流的深度学习算法原理,精通至少一类人工智能子领域研究,从事情感计算子方向的研究者优先考虑;

5.熟悉多模态数据分析,在相关领域有实践经验。

应聘简历投递及联系方式/Contact Information

有意向者请投递个人简历(包括学习、工作和研究经历、荣誉奖励、发表论文等)和代表性研究成果至课题组联系人电子邮箱:gaoying@scut.edu.cn,邮件主题命名为:“应聘博士后-本人姓名-研究方向”。

07龚月姣教授团队

导师简介/Instructor Profile

龚月姣,教授、博士生导师、广东省高层次人才,入选斯坦福大学全球前2%顶尖科学家榜单。发表国内外学术期刊和会议论文100余篇,其中IEEE/ACM Transactions系列期刊长文50余篇、NeurIPS/ICLR/GECCO等会议论文50余篇。

研究兴趣/Research interests

1.基于群体智能、深度学习、强化学习的优化方法;

2.机器学习和优化方法在智慧城市、智能交通中的应用。

课题组网站:http://www2.scut.edu.cn/cs/2017/0129/c22284a332922/page.htm

项目简介/Project Introduction

本课题组在人工智能方向拟招收博士后1名。

1.基于学习的优化环境理解与算法自动设计:本项目致力于通过数据驱动的方法,结合机器学习技术,实现优化环境的理解建模和优化算法的自动设计。项目的核心研究内容包括两个互补的方向:优化环境理解建模和优化算法自动设计。

2.自动问题求解器在实际中的应用:本项目致力于针对实际应用问题开发自动问题求解器。例如智慧交通、工业设计等领域,通过先进的人工智能优化技术,为各行业提供高效、智能的解决方案。

招收对象需具备以下研究经历之一/Research Experience

1.进化计算、群体智能、贝叶斯优化相关理论及应用研究;

2.深度学习、强化学习相关理论及应用研究。

应聘简历投递及联系方式/Contact Information

有意向者请投递个人简历(包括学习、工作和研究经历、荣誉奖励、发表论文等)和代表性研究成果至课题组联系人电子邮箱:gongyj@scut.edu.cn,邮件主题命名为:“应聘博士后-本人姓名-研究方向”。

08吕建明教授团队

导师简介/Instructor Profile

吕建明, 教授、博士生导师、学院副院长、国家重点研发计划项目负责人。研究领域包括多模态机器学习、数据挖掘、计算机视觉及交叉学科。在CVPR、MM、TPAMI、IEEE Transactions on Affective Computing等重要期刊和会议发表60余篇论文。近年来,主持了20余项科学研究项目。

研究兴趣/Research interests

1.多模态信息融合;

2.脑启发计算。

课题组网站:www.so-link.org

项目简介/Project Introduction

本课题组在脑启发计算、多模态机器学习方向拟招收博士后2名。

1.脑启发弹性记忆网络:传统的基于梯度优化的深度模型往往存在过拟合、模型臃肿、泛化能力不足等核心挑战问题。针对上述问题,本课题受人脑记忆机制启发,另辟蹊径,提出弹性记忆网络模型,通过分布式记忆的方式实现输入和输出信号的关联记忆,达到高精度、可伸缩、适应性强的非线性信号辨识和回归目的。本项目受国家重点研发计划项目资助(项目总经费940万),和华为围绕5G 基站射频信号处理等领域开展深入合作与落地应用。

2.多模态疼痛评估:研究基于多模态差异化学习的儿童术后疼痛分析系统,实现融合多模态生理信号和视觉信的号自适应优化智能疼痛评估方法,对术后疼痛的处理能提供更全面、及时的反馈。项目组与广州市妇幼等医疗机构建立长期合作机制,受广州市重点研发计划项目资助,在多个院区开展多中心协同研究。

招收对象需具备以下研究经历之一/Research Experience

1.脑启发计算;

2.时序分析与预测;

3.多模态信息融合。

应聘简历投递及联系方式/Contact Information

有意向者请投递个人简历(包括学习、工作和研究经历、荣誉奖励、发表论文等)和代表性研究成果至课题组联系人电子邮箱:

jmlv@scut.edu.cn,邮件主题命名为:“应聘博士后-本人姓名-研究方向”。

09林伟伟教授团队

导师简介/Instructor Profile

林伟伟,教授、博士生导师、学院党委委员、先进计算体系结构团队负责人、鹏城国家实验室双聘博导、CCF杰出会员、IEEE高级会员、《计算机科学》期刊执行编委。2021-2023年连续入选斯坦福大学全球前2%顶尖科学家榜单,与国际知名学者(IEEE Fellow)美国李克勤 (欧洲科学院院士) 、澳洲Rajkumar Buyya (欧洲科学院院士) 和Albert Y.Zomaya (澳大利亚科学院院士)等教授开展长期学术科研合作;作为第一指导老师指导学生获中国国际大学生创新大赛(2023)产业命题赛道总决赛金奖;主持科研项目30余项,包括3个国家自然基金、多个省部级重大项目和华为公司委托合作研究项目4项;发表SCI论文100余篇,授权发明专利近40件,撰写著作5本,作为唯一的高校参与人参与起草了国家标准《塔式和机架式服务器能效限定值及能效等级》(标准号为GB 43630-2023),项目成果“云计算调度优化技术”获2020年广东省科技进步奖二等奖(排名第一),并将科研成果应用到华为、OPPO、广电运通、云宏信息、广州鼎甲等公司开展推广应用取得了良好的经济和社会效益。

研究兴趣/Research interests

1.云计算:云计算调度优化、数据中心能效优化、算力优化

2.大数据:大数据系统性能预测建模、学者大数据分析技术

3.AI应用技术:边缘智能、联邦学习、大模型优化技术

课题组网站:https://www.scholat.com/linweiwei

项目简介/Project Introduction

本课题组在数据中心能效优化、算力优化、大模型相关方向拟招收博士后2名。

1.集群能效建模优化与应用:利用前期在服务器能效建模和节能技术积累的基础上,进一步深入开展数据中心和超算中心的集群能效建模方法和调优技术创新研究,研发集群能效建模方法和实现技术、基于PUE仿真模型的集群能效建模和调优、面向混合负载的多分类调参服务器能效调优方法、基于强化学习的业务感知节能技术、集群能效基准等,并通过Green500打榜验证提出的模型和技术方法,进一步结合超算实际应用开展相关节能技术工具研发和应用推广。

2.异构算力管理系统和调度优化研究:研究CPU、GPU、NPU等异构算力的纳管系统,支持算力资源的队列调度(单任务独占单个资源)和切分共享分配调度(多任务共享单个资源),支持算力能效监控管理和算力使用计费功能;研究面向场景(大模型应用、高性能应用、大数据应用等)的异构算力调度优化算法(性能优化、能效优化、多目标优化)。

3.大模型优化关键技术和垂直应用研发:研究大模型微调、提示工程、搜索增强生成和LLM编程框架LangChain等技术,研发基于大模型的地方志垂直应用;研究大模型轻量化(端侧大模型)、大小模型协同技术、大模型安全技术、大模型性能能效评测优化和计算效率优化等。

以上项目目前正与华为、润建股份(股票代码:002929)等公司开展联合研发项目合作,参与的博士后有机会到相关企业开展项目合作研究,进入企业博士后工作(双薪);而且实验室为每个课题组配置一定数量的博士生和硕士生给博士后联合指导。

招收对象需具备以下研究经历之一/Research Experience

1.云计算调度与节能相关技术研究;

2.大模型相关的人工智能算法研究。

应聘简历投递及联系方式/Contact Information

有意向者请投递个人简历(包括学习、工作和研究经历、荣誉奖励、发表论文等)和代表性研究成果至课题组联系人电子邮箱:linww@scut.edu.cn,邮件主题命名为:“应聘博士后-本人姓名-研究方向”。

10陆璐教授团队

导师简介/Instructor Profile

陆璐,教授、博士生导师、深圳鹏城国家实验室访问教授,从事异构算力加速与性能优化、软件质量可靠性保障、互联网用户行为分析等领域。申请发明专利30余项;发表SCI/EI学术论文50余篇;软件著作权30余项;承担国家基金,广东省,广州市重大科技专项及华为,字节跳动,南方电网,OPPO,银之杰等企业委托开发项目80余项,荣获“2024年华为技术最佳合作奖”,以第一完成人获广东省科技进步二等奖二项。

研究兴趣/Research interests

1.AI算力基准评测方法与工具:AI算力基准测试主要用于评估和比较不同硬件和软件平台在执行AI任务时的性能。通过标准化测试评价手段,为智算中心硬件选择和系统优化提供评估选型依据。

2.异构计算平台性能优化及并行加速:针对异构尤其国产算力平台,GEMM优化和并行加速是提升性能的关键。通过算法优化和硬件特性的深度融合研究提高计算速度和处理效率。

3.HPL/HPL-AI异构算法加速与优化:HPL和HPL-AI是衡量高性能计算系统浮点计算能力的基准。在异构计算平台上,通过极致算法和并行调度策略优化,提升算法的执行速度和稳定性。

4.智能化软件质量可靠性保障:使用基于AI的软件评估优化方法通过自动化测试、缺陷预测和行为分析等技术手段,提升软件的可靠性和安全性。

课题组网站:http://www2.scut.edu.cn/cs/2017/0629/c22284a328108/page.htm

项目简介/Project Introduction

本课题组在异构算力并行加速与性能优化方向拟招收博士后1名。

1.人工智能基准评测与算子库研发技术研究

本项目旨在开发一套全面的人工智能基准评测工具和算子库,研究基于人工智能的异构计算平台硬件与软件协同优化策略,增强训推一体智算中心计算效率。

2.构建面向昇腾MLIR的表达能力

本研究针对昇腾芯片,基于开源MLIR生态构建算子抽象,覆盖计算、内存、同步等细节,实现算子层编译优化。推动算子编程的抽象化与自动融合,提升智能计算效率。

3.Cutlass模版库性能优化

在NPU上的算子开发面临诸多挑战,为满足不同应用场景需求,构成一个灵活且高性能的计算库,通过支持多数据类型的模板参数、统一的数据排布表示和自定义的tile粒度融合计算逻辑,简化了高性能算子的自定义开发。

硬件平台与算力资源/Hardware Platform and Computing Resources

目前课题组有包括Atlas 800服务器(ARM鲲鹏处理器+Ascend昇腾国产化自研NPU芯片)、AMD 芯片的MI210、NVIDIA芯片的A800高性能服务器等计算资源。

招收对象需具备以下研究经历之一/Research Experience

1.基本条件:

具有计算机或相关专业的博士学位,良好的编程基础,在国际一流期刊或会议发表过科研论文至少三篇以上;

2.满足以下条件优先考虑:

(1)具有基于Nvidia、AMD或国产算力平台进行GEMM优化及并行加速的开发或研究经验;

(2)从事人工智能及高性能计算(HPC)的典型应用、HPL或HPL-AI异构算法的加速与优化研究经验;

(3)具有项目申报和结题申请资料准备经验,有一定沟通交流能力。

应聘简历投递及联系方式/Contact Information

有意向者请投递个人简历(包括学习、工作和研究经历、荣誉奖励、发表论文等)和代表性研究成果至课题组联系人电子邮箱:lul@scut.edu.cn,邮件主题命名为:“应聘博士后-本人姓名-研究方向”。

11徐雪妙教授团队

导师简介/Instructor Profile

徐雪妙,教授、博士生导师、副院长、广州国际校区峻德书院副院长、广东省大模型与生成式人工智能工程技术研究中心主任、国家重点研发计划首席科学家、广东省卓越青年团队牵头人,广东省特支计划科技创新青年拔尖人才。在TOG、TIP、TVCG、SIGGRAPH、CVPR等人工智能、视觉和图形的国际重要期刊和会议发表论文70余篇。

研究兴趣/Research interests

人工智能视觉技术,图形图像处理,机器学习,及其在智能交通、智能生活、智能制造等领域的应用。

项目简介/Project Introduction

本课题组在计算机方向拟招收博士后1名。

1.知识注入神经网络方法研究:课题组针对视觉智能技术在交通、制造、艺术等领域应用中面临的三大挑战:视觉数据缺失、场景复杂多变、天气复杂多变,构建了基于“数据+知识”双轮驱动的视觉智能理解新理论和新方法体系,有效地提升了视觉智能技术在交通安全场景中的感知准确度、鲁棒性和计算性能。

2.面向非遗文化传承的元宇宙4D内容生成与智能交互关键技术研究:非遗文化的数字化保护和传承是国家文化战略的重要方向。课题组针对现有技术面临三大挑战:逼真度不够高,关注静态3D重建而缺乏大规模动态4D重建,关注重现而缺乏智能化交互,拟通过突破元宇宙和人工智能技术在该领域的技术瓶颈,包括大模型垂域优化技术、可控扩散模型智能生成技术、4D稠密场景紧凑式表达技术等,为实现非遗文化在虚拟空间中的重现和重生。

招收对象需具备以下研究经历之一/Research Experience

1.视觉智能领域研究;

2.图形图像处理领域研究。

应聘简历投递及联系方式/Contact Information

有意向者请投递个人简历(包括学习、工作和研究经历、荣誉奖励、发表论文等)和代表性研究成果至课题组联系人电子邮箱:xuemx@scut.edu.cn,邮件主题命名为:“应聘博士后-本人姓名-研究方向”。

12张幸林教授团队

导师简介/Instructor Profile

张幸林,教授、广东省杰出青年基金获得者、入选广东特支计划科技创新青年拔尖人才和广州珠江科技新星。在IEEE TMC, IEEE TPDS, ACM TOSN, IEEE INFOCOM, IEEE SECON等学术刊物和会议上发表论文70多篇。主持了4项国基和6项省部级项目。

研究兴趣/Research interests

1.边缘智能;2.群智感知计算;3.人工智能+物联网。

课题组网站:https://www2.scut.edu.cn/cs/2017/0129/c22284a327627/page.htm

项目简介/Project Introduction

本课题组在计算机科学与技术方向拟招收博士后1名。

1.面向联邦学习的智能边缘网络服务关键技术研究:课题组主要研究基于动态多维感知的联邦学习激励机制、联邦学习的边缘网络资源优化、以及面向联邦学习的网络资源调度等内容,已实现高效的边缘联邦学习。需要招收边缘计算、联邦学习、机器学习等相关方向即将毕业的博士生或近期毕业的博士。

2.群智感知计算研究:课题组在群智感知方面有很强的研究基础,希望招收对结合无人机、无人车等多种感知模态的新型群智感知方法有兴趣的即将毕业的博士生或近期毕业的博士,和课题组现有研究优势相结合,开展新型群智感知的前沿课题。

招收对象需具备以下研究经历之一/Research Experience

1.边缘计算研究;

2.群智感知计算研究;

3.人工智能算法研究。

应聘简历投递及联系方式/Contact Information

有意向者请投递个人简历(包括学习、工作和研究经历、荣誉奖励、发表论文等)和代表性研究成果至课题组联系人电子邮箱:csxlzhang@scut.edu.cn,邮件主题命名为:“应聘博士后-本人姓名-研究方向-博士后招收网”。

五、学院联系方式

通信地址:广州大学城华南理工大学计算机科学与工程学院B3-208

邮政编码:510006

电子邮箱:x2js@scut.edu.cn

联系老师:曾老师、庄老师

联系电话:020-39380282转3611,020-39380252

原文出处:

https://mp.weixin.qq.com/s/MGqdRY4HATrZoGzjXAQcUA

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