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香港科技大学

香港科技大学（HKUST）是一所世界级研究型学府，位于香港新界西贡区清水湾半岛香港的 博士 申请，成立于1991年，被认为是世界上发展最快的大学之一。港科大坐落于香港清水湾半岛，依山而建，面朝大海，拥有着理想的科研环境。

导师简介

冯雁（ Fung）是香港科技大学人工智能研究中心（CAiRE）主任，电子与计算机工程系讲席教授，中央美术学院客座教授，AAAI 、 ACL 、IEEE 、ISCA 。她是世界经济论坛智库全球未来理事会的专家，IEEE 成员，IEEE 标准制定工作组的成员，曾担任 and 、IEEE/ACM on Audio, and 、 for ACL、IEEE 等期刊的编辑或副主编。

个人主页：

研究团队的成果发表于 ACL, EMNLP, NAACL, EACL, AACL, , ICLR, ICML, AAAI, , 等人工智能领域顶级会议，在国际会议上获得了多项最佳和杰出论文奖：

研究方向

目前，实验室的研究方向包括但不限于：

实验室近期代表性成果包括：

同时，近年来实验室还积极参与或组织了 Bloom、BIG-bench、 等国际团队协作的人工智能研究项目。实验室毕业学生供职于 、Meta AI、、 AI 等顶级人工智能研究机构。

招生简介

冯雁教授计划招收多名全奖博士研究生（2024秋季入学），欢迎对上述研究方向感兴趣的同学申请。博士生入学将获得 （PGS）奖学金，每月约1.8 万港币。优秀候选人有机会获得每年约40万港币的香港政府奖学金（HKPFS）。

基本要求：

加分项：

申请方式

请发送邮件至 @ece.ust.hk香港的 博士 申请，博士申请 | 香港科技大学冯雁教授招收LLM/NLP等方向全奖博士/博后英国G5院校留学，附上自我介绍，个人简历，成绩单，以及研究计划（可选）等信息。实验室同时也招聘博士后研究员。

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香港理工博士条件，博士申请 | 香港理工大学MIND实验室招收进化计算/机器学习全奖博士/博后

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香港理工大学

香港理工大学 (The Hong Kong ) 是一所位于中国香港的公立综合性研究型大学, 坐落于香港九龙红磡湾。在2024-25年度，香港理工大学位居QS世界大学排名第57位，US News世界大学排名第67位，THE世界大学排名第87位。同时，香港理工大学在最新的世界大学数据科学与人工智能专业排名中名列前茅。其中，QS排名32, US News排名32。

导师简介

Prof. Kay Chen TAN (陈家进教授)：现任香港理工大学数据科学与人工智能系讲席教授及代理系主任。他是IEEE ，同时担任IEEE计算智能学会副会长, 他曾在2015-2020 年担任 IEEE on (影响因子:14.3)主编，2010-2013年担任 IEEE (影响因子: 9.0)主编。他目前还担任了 Book on : , , and 的联合主编。陈教授目前已经发表了8本专著以及300多篇经同行评审的期刊论文，谷歌学术引用量28,000余次 (H-index:84)。

吴冀彬博士：现任香港理工大学数据科学与人工智能系及电子计算学系助理教授。他曾于2016年和2020年在新加坡国立大学取得学士和博士学位香港理工博士条件，并于2021-2022年在Sea AI Lab(SAIL) 担任研究科学家。他的主要研究方向包括类脑计算、语音信号处理以及机器学习，其相关研究工作多次发表在人工智能和语音信号处理领域国际顶级会议及期刊上，包括、ICLR、AAAI、TPAMI、TNNLS、TASLP、TCDS、IEEE JSTSP等。他曾带领团队获得2024 IEEE on Best Paper Award, 2023 Intel Deep Noise 冠军以及国际大学生类脑计算大赛一等奖（2018年）和二等奖（2019年）。他目前担任IEEE on and 和IEEE on and 副主编。

吴郁杰博士：现任香港理工大学电子计算学系研究助理教授。他曾于2021年在清华大学获得博士学位，导师为施路平教授和朱军教授，并在2021年至2024年期间在 Maass教授组进行博士后研究。他的主要研究方向包括类脑计算和计算神经科学，其相关研究成果在（封面）、 （封面）、 、 、TNNLS，AAAI等国际权威期刊和会议上，包含2篇ESI 1%高被引论文；谷歌学术引用4000余次，拥有相关专利3项。目前英国G5院校留学，他担任 in 审稿编辑及CIS-RAM 2024 副主编。

实验室简介：

招生简介

2025/26学年计划招收4-6名全奖博士生（全年可入学）。此外，研究团队长期招聘研究助理、博士后以及联合培养博士生，欢迎联系了解更多招聘信息。

主要招生方向如下：

1. 优化及进化计算：多目标优化、进化迁移优化、多任务优化、双层优化、大规划优化；

2. 机器学习：多模态感知、强化学习、迁移学习、联邦学习、图机器学习；

3. 类脑计算：类脑大模型架构设计、类脑学习算法、大规模脑仿真、脑电信号分析；

4. 语音信号处理：语音分离与增强、多语种语音识别、LLM驱动的智能语音信息处理。

博士生奖学金介绍：