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      2024年清華大學深圳國際研究生院物聯(lián)網(wǎng)與社會物理信息系統(tǒng)實驗室博士后、科研人員招聘簡章

      發(fā)布時間:2023-09-01 02:57:50 瀏覽:0

      驗室導(dǎo)師簡介及招收計劃

      一、張曉平教授

      加拿大工程院院士,加拿大工程研究院院士,國際電氣和電子工程師協(xié)會(IEEE)會士,清華大學深圳國際研究生院數(shù)據(jù)與信息研究院院長、清華大學鵬瑞教授、清華-伯克利深圳學院(TBSI)教授。他從清華大學電子工程系獲學士和博士學位,并從芝加哥大學布斯商學院獲金融和經(jīng)濟學專業(yè)工商管理碩士學位(MBA)且獲優(yōu)秀畢業(yè)生榮譽。現(xiàn)任《IEEE信號處理專刊》主編,IEEE信號處理學會圖像視頻及多維信號處理技術(shù)委員會主席,IEEE杰出講座學者。張曉平院士致力于信號處理和大數(shù)據(jù)的理論和應(yīng)用研究開發(fā),相關(guān)領(lǐng)域主要包括數(shù)據(jù)科學、多媒體信號處理、統(tǒng)計模型、機器學習、物聯(lián)網(wǎng)和電子信息系統(tǒng)、可見光通信和光計算、智慧城市、金融經(jīng)濟大數(shù)據(jù)和金融科技。

      招聘博后人數(shù):3

      博后研究方向:數(shù)據(jù)科學、多媒體信號處理、統(tǒng)計模型、機器學習、物聯(lián)網(wǎng)和電子信息系統(tǒng)、可見光通信和光計算、智慧城市、金融經(jīng)濟大數(shù)據(jù)和金融科技。

      二、Ercan E. Kuruo?lu
      Received MPhil and PhD degrees in information engineering from the University of Cambridge, United Kingdom, in 1995 and 1999, respectively. In 1998, he joined Xerox Research Center Europe, Cambridge. He was an ERCIM fellow in 2000 with INRIA-Sophia Antipolis, France. In January 2002, he joined Institute of Science and Technology of Information-CNR (Italian National Council of Research), Pisa, Italy where he became a Chief Scientist in 2020. He is a Full Professor at Tsinghua-Berkeley Shenzhen Institute since 2022. He served as an Associate Editor for the IEEE Transactions on Signal Processing and IEEE Transactions on Image Processing. He was the Editor in Chief of Digital Signal Processing: A Review Journal between 2011-2021. He is currently co-Editor-in-Chief of Journal of the Franklin Institute. He acted as a Technical co-Chair for EUSIPCO 2006 and a Tutorials co-Chair of ICASSP 2014. He is a member of the IEEE Signal Processing Society Data Challenges Committee, IEEE Technical Committees (TC) on Machine Learning for Signal Processing and TC on Image, Video and Multidimensional Signal Processing. He was a plenary speaker at DAC 2007, ISSPA 2010, IEEE SIU 2017, Entropy 2018, MIIS 2020 and tutorial speaker at IEEE ICSPCC 2012. He was an Alexander von Humboldt Experienced Research Fellow in the Max Planck Institute for Molecular Genetics in 2013-2015. His research interests are in the areas of statistical signal and image processing, Bayesian machine learning and information theory with applications in remote sensing, environmental sciences, telecommunications and computational biology. He speaks English, Italian, German and Turkish.
      招聘博后人數(shù):2
      博后研究方向:
      Topic 1: Topological Data Analysis for Statistical Learning
      Keywords: Topological data analysis, graph machine learning, time-varying graph analysis, rare event modelling
      The objective is to develop ground-breaking topological signal processing and statistical learning methods for high-dimensional data. The focus lies on conducting fundamental research to derive scalable methods with robustness and statistical guarantees that form a bridge between existing topological data analysis methods and statistical learning methods with an eye on applications with time-varying data. Various applications including climate data, financial data, genomic data will be considered though the main emphasis will be in methodology development.

      Topic 2: Stochastic deep learning
      Keywords: Bayesian machine learning, non-stationary data analysis
      This project aims to develop a deep learning methodology which is dynamic and statistical at the same time, that is non-deterministic and non-stationary. We will explore various methods from signal processing extending them to nonlinear systems and hence applying to neural networks.

      Topic 3: Cross domain learning in the brain
      Keywords: EEG data analysis, computational models for brain learning, audio and visual information processing in the brain
      This project aims to understand the way information is coded in the brain in different types of stimuli such as audio and vision. What are the common features? How can we utilise this information to compensate for some brain diseases? How can we utilise these ideas in machine learning?

      個人主頁:http://www.tbsi.edu.cn/ercankuruoglu/main.htm

      三、Yang Li
      Received her B.A. degree and PhD mathematics and computer science from Smith College in 2011, and the Ph.D. degree in computer science from Stanford University in 2017. She joined Tsinghua-Berkeley Shenzhen Institute, Tsinghua Shenzhen International School, serving as postdoc researcher, assistant professor and associate professor since 2017, 2019 and 2021, respectively. Her research interests include transfer learning, representation learning with multiple tasks and domains, spatial data analysis and geometric algorithms. She is a member of IEEE, ACM, an associate editor of Franklin Open and an editorial board member of Digital Signal Processing.
      Research Team: 9 Ph.D. students and 10 master students.
      On-going CNSF Project: Heterogeneous Multi-task Transfer Learning for Medical Image Understanding
      Postdoc Position Information:
      Topic: Learning to transfer for heterogeneous medical image data
      The ideal candidate should have a Ph.D. background in machine learning (e.g., especially if you are interested in model robustness, explainability and out-of-domain generalization) or a background in medical image processing with hands-on experience of working with large-scale medical data.

      招聘博后人數(shù):1

      個人主頁:http://yangli-feasibility.com

      四、黃紹倫

      副教授,深圳市海外高層次C類人才、珠江人才,2022IEEEEASIT共同主席,多個國際會議及期刊評審。研究方向為信息論、統(tǒng)計學習、機器學習和深度學習,尤其側(cè)重于應(yīng)用信息和統(tǒng)計理論來分析、解釋和設(shè)計機器學習和深度學習算法。個人主頁:https://sites.google.com/view/slhuang/home

      招聘博后人數(shù):2

      博后研究方向:信息論、統(tǒng)計學習、機器學習和深度學習

      五、丁文伯

      副教授,博士生導(dǎo)師,國家青年專家,深圳市海外高層次B類人才。別于2011年和2016年在清華大學電子工程系獲得學士和博士學位(導(dǎo)師:宋健教授),2016年至2019年在美國佐治亞理工學院材料科學與工程系從事博士后研究(合作導(dǎo)師:王中林院士)。擔任《Digital Signal Processing》副編輯、IEEE JSTSP機器人感知專刊首席客座編輯和可解釋AI客座編輯,及多個IEEE、ACM研討會主席。在Nature Communications、Science Advances、EES、IEEE TRO、IEEE RAL、IEEE TMC等領(lǐng)域權(quán)威期刊及會議發(fā)表論文70余篇,ESI高引6篇,期刊封面3篇。曾獲中國電子學會自然科學二等獎、日內(nèi)瓦國際發(fā)明展金獎、清華大學特等獎學金等。課題組主頁:http://ssr-group.net,研究方向為機器人觸覺感知、機器人學、陣列信號處理、智能人機交互、柔性機器人。

      個人主頁:http://ssr-group.net/

      招聘博后人數(shù):1

      博后研究方向:機器人觸覺感知、機器人學、陣列信號處理、智能人機交互、柔性機器人。

      六、陳鑫磊

      助理教授,國家青年專家,入選廣東省珠江人才計劃,深圳市海外高層次人才計劃(B類)。團隊承擔包括科技部重點研發(fā)在內(nèi)的多項重要課題。圍繞復(fù)雜環(huán)境探測、重大災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)、城市大尺度智能監(jiān)測、對抗態(tài)勢感知推演等重大國家戰(zhàn)略需求,瞄準“復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)協(xié)同探測與控制”戰(zhàn)略科研新方向,基于人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、機器人等新型信息技術(shù),實現(xiàn)利用多智能體(無人機、無人車、機器狗等集群)針對復(fù)雜大空間環(huán)境的泛在感知、探索與響應(yīng)。共發(fā)表學術(shù)論文70余篇,合計影響因子200+,5次在移動計算與傳感器網(wǎng)絡(luò)頂會上獲獎。

      招聘博后人數(shù):1

      博后研究方向:智能物聯(lián)網(wǎng),移動計算,多智能體/無人集群,群智感知,人工智能等。

      更多信息請詳見實驗室網(wǎng)頁:https://www.tbsi.edu.cn/sjkxyxxjsyjzx/list.htm

      七、唐彥嵩

      助理教授、特別研究員、博士生導(dǎo)師。分別于2015年和2020年在清華大學自動化系獲得工學學士和博士學位,于2016年6月至9月在美國加州大學洛杉磯分校進行學術(shù)訪問,于2020年至2022年在英國牛津大學從事博士后研究工作。2022年至今在清華大學深圳國際研究生院擔任助理教授,主要從事人工智能與計算機視覺等領(lǐng)域的相關(guān)工作,研究方向聚焦于視頻內(nèi)容分析與理解,在國際權(quán)威期刊和會議上發(fā)表論文20余篇,其中以第一/通訊作者發(fā)表TPAMI、CVPR等CCFA類期刊和會議論文10余篇,谷歌學術(shù)引用1100余次,主持國家自然科學基金青年科學基金項目,中國人工智能學會-華為Mindspore學術(shù)獎勵基金以及深圳市高等院校穩(wěn)定支持計劃等項目,提出的算法在北京極佳視界科技有限公司實現(xiàn)了成果轉(zhuǎn)化。于2022年入選第八屆中國科協(xié)青年人才托舉工程,2023年入選微軟亞洲研究院“鑄星計劃”。擔任2022年人臉與手勢識別領(lǐng)域重要國際會議IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition領(lǐng)域主席,中國人工智能學會模式識別專業(yè)委員會副秘書長,中國自動化學會模式識別與機器智能專委會執(zhí)行委員,視覺與學習青年學者研討會執(zhí)行領(lǐng)域主席等學術(shù)職務(wù)。

      招聘博后人數(shù):1

      博后研究方向:主要研究方向為計算機視覺、模式識別、視頻理解、多模態(tài)學習等。

      更多信息請詳個人主頁:https://andytang15.github.io

      福利待遇:

      1.參照清華大學深圳國際研究生院及深圳市相關(guān)條例享受工資和住房待遇;

      2.博士后在站期間基本年薪為12萬元,并按照相關(guān)規(guī)定參加社會保險及住房公積金,開題和中期考核合格者,可獲得深圳市生活補貼18萬元/年(免稅,資助期限不超過2年),在深圳市無房的博士后可享受2800元/月的租房補貼;

      3.獲得清華大學“水木學者”的博士后,在站期間,可額外獲得6萬元/年的資助;(以最新政策為準);

      5.在站期間可按照相關(guān)規(guī)定,申請中國博士后科學基金和國家、省、市其他科研項目;

      6.學校為每位博士后提供在站期間兩年共計2萬元的科研學術(shù)活動資助;

      7.博士后出站選擇留深從事科研工作,且與本市企事業(yè)單位簽訂3年以上勞動(聘用)合同的,可申請深圳市出站博士后留深科研資助,10萬元/年,共資助3年)。

      職位職責:

      1.開展與上述方向相關(guān)的研究工作;

      2.發(fā)表高質(zhì)量學術(shù)論文;

      3.協(xié)助申報科研課題及承擔相應(yīng)的實驗室管理工作;

      4.協(xié)助指導(dǎo)相關(guān)方向碩士或博士研究生。

      任職要求:

      1.在知名高校、研究院獲得或即將獲得博士學位者,品學兼優(yōu)、身體健康,博士畢業(yè)三年內(nèi),年齡35周歲以下;

      2.與本研究中心下設(shè)實驗室相關(guān)的研究方向,具有扎實的理論基礎(chǔ)和較強動手實踐能力;

      3.有較強的科研能力,具有良好的英語交流能力(讀、寫、聽、講);

      4.具備較強的獨立工作能力及溝通協(xié)作能力,具有嚴謹?shù)倪壿嬎季S和獨立解決問題的能力;

      5.具有創(chuàng)新思維和創(chuàng)新研究能力;

      6.熱愛科研、恪守學術(shù)道德、有強烈的責任心和進取心、善于團隊協(xié)作、勤奮努力、踏實好學、誠實認真。

      應(yīng)聘材料:

      1.應(yīng)聘者需提供申請信,內(nèi)容需包含詳細的個人簡歷、學習工作經(jīng)歷、主要學術(shù)工作內(nèi)容、主要論文論著清單、意向?qū)煛€人的研究興趣以及研究計劃;

      2.博士期間的主要工作和學習內(nèi)容;

      3.從本科起各個階段的成績單;

      4.需提供3封推薦信及聯(lián)系方式(含博士導(dǎo)師推薦信一封)。

      應(yīng)聘者請將應(yīng)聘材料用附件形式發(fā)送至zhangmengwen@sz.tsinghua.edu.cn,郵件注明“博士后-姓名–意向合作導(dǎo)師-高校人才網(wǎng)”。

      將及時篩選個人簡歷并安排面試,參加面試者需提供:學歷、學位證書原件和復(fù)印件,以及其它可證明本人能力及水平的相關(guān)資料。

      注:此教師招聘信息來源于網(wǎng)絡(luò),若有變更、修改請以原發(fā)布者為準。

      來源鏈接:

      https://talent.sigs.tsinghua.edu.cn/#/positionDetail?id=389

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      事業(yè)單位招聘信息標簽:清華大學深圳國際研究生院物聯(lián)網(wǎng)與社會物理信息系統(tǒng)實驗室招聘 清華大學深圳國際研究生院物聯(lián)網(wǎng)與社會物理信息系統(tǒng)實驗室博士后招聘 清華大學深圳國際研究生院物聯(lián)網(wǎng)與社