Simon Fraser University计算机系(CS@SFU), 陈武阳助理教授 招收机器学习/人工智能PhD

1. Simon Fraser University 计算机系 (CS@SFU)，陈武阳助理教授 - 招收机器学习/人工智能/计算机视觉/计算生物学方向的博士生
2. 北卡罗来纳大学教堂山分校, 计算机系 (CS@UNC-Chapel Hill)，陈天龙助理教授 - 招收机器学习/人工智能/算法/计算生物学方向的博士生若干


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Simon Fraser University是加拿大著名的公立研究型大学，地处温哥华，是加拿大气候最好的地方。温哥华作为加拿大西部的国际化大城市，有很多高科技公司，就业环境好。温哥华云集了世界各地的美食，不论是品尝异域特色还是家乡风味都首屈一指
【为什么说温哥华是世界最宜居住的地方之一】

为什么选择Simon Fraser University?
关于SFU计算机系
北美 (US+CA) 计算机系排名: #37
北美 (US+CA) AI/ML/CV/Graphics 排名: #23
【Simon Fraser University的定位】https://www.zhihu.com/question/511521878/answer/2344136773
【加拿大Simon Fraser University如何？】https://www.zhihu.com/question/263543041/answer/460884874
【加拿大人心目中的加拿大大学排名是怎样的？】https://www.zhihu.com/question/304106061/answer/1191457460
【选校参考｜Simon Fraser University】https://zhuanlan.zhihu.com/p/571395898

新一轮的博士招生将于2023年10月17日开始，申请截止日期是2024年1月18日
https://www.sfu.ca/computing/prospective-students/graduate-students/admissions.html

实验室主要研究方向:

• 深度学习理论及应用
• 轻量化机器学习和计算机视觉的算法和模型设计
• 深度学习在计算生物和科学计算中的算法与应用
  

导师个人介绍
陈武阳博士 (https://chenwydj.github.io/) 将于 2024 年秋季加入Simon Fraser University计算机系担任助理教授。2023 - 2024年，陈武阳博士将加入UC Berkeley统计系作为博士后。陈武阳本科毕业于中国科学技术大学，并于2023年获得美国德州大学奥斯汀分校电子计算机工程系的博士学位。陈武阳博士的工作发表于各大顶会期刊 (NeurIPS, ICML, ICLR, JMLR, CVPR, ICCV, ECCV), 他的研究成果在2022年被美国国家科学基金会 (National Science Foundation, NSF) 的网站新闻报道: https://www.nsf.gov/news/news_summ.jsp?cntn_id=304639&org=CISE


实验室提供的支持:

• 和导师一对一的研究指导, 充足的研究经费和GPU算力支持
• 和其它知名高校和研究机构的顶级课题组的合作交流
• 在工业界的实习机会
  

实验室对学生的预期:

• 有强烈的科研热情和做出高质量研究的愿望
• 有扎实的数学基础 (线性代数, 微积分, 概率论)
• 有充分的编程经验 (已掌握常用深度学习工具的使用, 例如PyTorch或TensorFlow)
• 优先考虑有如下背景的同学: 深度学习, 机器学习, 计算机视觉, 计算生物
  

如何联系我们
感兴趣的同学欢迎填写表格: https://www.wjx.cn/vm/OXYYxrz.aspx

如果对Simon Fraser University或研究课题有问题, 请通过邮件 (wuyang.chen@utexas.edu) 联系我们

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【招生】北卡罗来纳大学教堂山分校, 计算机系 (CS@UNC-Chapel Hill)，陈天龙助理教授 - 招收机器学习/人工智能/算法/计算生物学方向的博士生若干

为什么选择北卡罗来纳大学教堂山分校？
【UNC - 为什么选择北卡教堂山计算机系】https://cs.unc.edu/about/why-cs/
【UNC - 北卡罗来纳大学教堂山分校的排名】https://cs.unc.edu/about/rankings/
【搜狐 - 为什么有超多留学生选择去北卡罗来纳大学教堂山分校？】https://www.sohu.com/a/466222680_100166198
【知乎 - 在北卡罗来纳大学教堂山分校就读是怎样一番体验？】https://www.zhihu.com/question/29125931
【其他链接】https://www.forwardpathway.com/10081

课题组介绍
UNITES Lab 将会是位于北卡罗来纳大学教堂山分校的以科研为中心的实验室。UNITES 有着广泛的研究兴趣，包括但不仅限于人工智能、机器学习、优化、计算机视觉、自然语言处理和数据科学。UNITES 将致力于发展可靠和高效的人工智能系统，并设计合适的人工智能去解决社会和科学的难题。

UNITES Lab 有着高度互动、联系紧密和充分支持的文化。每个学生都将直接与陈博士紧密合作。同时，UNITES Lab 也会为学生提供多样的机会，包括研究助理、业界和学界的实习/访问/合作、各种知名奖学金的申请。

导师个人介绍
陈天龙博士 (https://tianlong-chen.github.io/) 将于 2024 年秋季加入北卡罗来纳大学教堂山分校计算机系担任助理教授。在这之前 (即 2023 - 2024 年)，他会加入麻省理工和哈佛大学担任博士后研究员。陈天龙博士分别于 2023 年和 2017 年获得了德州大学奥斯汀分校电子&计算机工程的博士学位，和中国科学技术大学 (少年班学院) 的应用数学和计算机双学士学位。他的主要研究方向是建立准确、可靠和高效的机器学习系统。他近期的研究方向主要聚焦于：(1) 重要的机器学习问题，包括稀疏神经网络、鲁棒性、可学习的优化算法、图网络和扩散模型；(2) 交叉学科的科学难题，比如生物工程、疫苗药物研发和量子计算。陈天龙博士曾先后获得了 Adobe 博士奖学金、IBM 博士奖学金、UT Austin 研究生院长奖学金和 LoG’22 最佳论文。陈天龙博士曾于各大顶会顶刊发表论文，包括 NeurIPS, ICML, ICLR, JMLR, CVPR, ICCV, ECCV, AAAI, TAPMI 等。

理想的学生

• 对科研有持续的热情和探索精神，对自己做过的研究问题能有深度的理解。
• 优秀的数理基础，比如线性代数，优化，概率论等。有计算生物学和量子计算的背景更佳。
• 丰富的写码经验和优秀的写码技能，比如 Python - Pytorch/TensorFlow。能熟练掌握 C++ 和 CUDA 的编程更佳。
  

如何联系我们
感兴趣的同学欢迎直接通过邮件 (tianlong@mit.edu 或 tianlong.chen@utexas.edu) 联系我们。UNITES Lab 计划招收 2-3 名博士学生，同时也招收访问学者和实习生。注：博士生申请链接：https://gradschool.unc.edu/admissions/instructions.html

老师您好，已发邮件163结尾。
请问是不是没回就代表默拒了呀？