[硕博全奖] 美国 Alfred University | AI / 机器学习 / 电池材料 / 能源材料方向

美国 Alfred University 王坤教授课题组招收全奖博士生
AI / 机器学习 / 电池材料 / 能源材料方向

美国 Alfred University 王坤教授课题组拟推荐/招收一名博士研究生，研究方向主要涉及人工智能、机器学习、电池材料、能源材料及相关交叉领域。计划入学时间为 2027 年 1 月左右。
该博士项目将提供全额奖学金，包括学费减免及生活津贴。具体资助形式和标准以学校最终录取及资助通知为准。

一、导师简介
王坤教授现任美国 Alfred University 材料科学与工程系教授，长期从事先进材料、能源材料、高温结构材料、人工智能辅助材料设计与性能预测等方向的研究。
王坤教授课题组的研究兴趣包括数据驱动材料设计、机器学习在材料科学中的应用、电池与能源材料、先进陶瓷材料、高温材料、材料制备与表征、材料结构—性能关系分析等。课题组注重将实验研究、材料表征、数据分析和人工智能方法相结合，培养学生在材料科学、机器学习、能源技术和跨学科科研方面的综合能力。

Alfred University 位于美国纽约州，是一所以材料科学、陶瓷工程、玻璃科学与工程等特色方向见长的大学，在材料相关领域具有良好的学术传统和科研基础。

二、研究方向
拟招收学生将主要从事以下方向之一或交叉方向的研究：
1. 人工智能与机器学习在材料科学中的应用
包括利用 AI/ML 方法进行材料性能预测、材料数据分析、图像识别、实验数据建模与优化、高通量实验数据分析等。
2. 电池材料与能源材料研究
包括电池材料性能分析、材料制备与表征、数据驱动的电池寿命预测、失效分析及相关能源材料研究。
3. 人工智能与电池/能源材料交叉研究
包括机器学习辅助电池性能预测、材料结构—性能关系建模、实验数据自动化分析、机器视觉在材料/电池制造中的应用等。
具有材料、化学、物理、能源、机械、计算机、人工智能、数据科学等相关背景的学生均可考虑申请。

三、申请条件
希望申请或被推荐的学生具备以下条件：

• 人品端正，责任心强，做事踏实认真，具有良好的沟通能力和团队合作精神；
• 本科或硕士阶段学习成绩良好，具有较强的学习能力和科研潜力；
• 具备一定科研训练经历者优先，例如本科科研、毕业论文、科研项目、竞赛项目、实验室研究经历或论文发表经历等；
• 具有以下背景之一者优先考虑：
• • 人工智能、机器学习、数据科学、计算机编程；
  • 材料科学与工程、化学、物理、能源材料；
  • 电池材料、电化学、储能技术；
  • 图像处理、机器视觉、自动化数据分析等；
• 英语水平达到 雅思 6.5 或同等水平；如已有托福、GRE 或其他英语成绩，也可一并提供；
• 有明确的博士学习意愿，愿意长期从事科研工作，并计划于 2027 年 1 月左右赴美国攻读博士学位。

四、申请材料
有意向的学生可提前准备以下材料：

• 个人简历；
• 本科及/或硕士成绩单；
• 英语成绩证明，如雅思、托福等；
• 个人陈述或研究兴趣说明；
• 已发表论文、毕业论文摘要、科研项目经历或竞赛经历，如有可提供；
• 推荐人信息，如有可提供。

五、推荐与申请流程
如有合适学生，可先提供个人简历和基本背景信息。王坤教授将根据学生的专业背景、科研兴趣、英语水平和综合素质进行初步评估。
如果导师和学生双方沟通后达成意向，将进一步推进正式申请、学校审核、录取及签证等相关流程。
最终录取和资助情况以 Alfred University 官方通知为准。

六、联系方式
有意向的学生或推荐人可将个人简历及相关材料发送至：
wang@alfred.edu
邮件标题建议注明：
PhD Application / Recommendation – AI, Battery, or Materials Research
欢迎推荐品学兼优、对人工智能、机器学习、电池材料、能源材料或材料科学研究感兴趣的优秀学生。

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