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美国大学博士后,工科老师赴美国纽约大学开展博士后研究

工作背景:高校老师M老师博士毕业时间不长,本想申请国家公派博士后,但因不符合本单位的派出条件,所以产生了自费到国外知名高校做博士后的想法。美国大学协会成员。截至2019年,纽约大学已连续五年为国际学生及海外留学学生数量最多的美国大学。18年专职研究职位申请,访问学者、博士后申请服务优选!

纽约大学为世界知名高校,新常春藤大学之一,导师为IEEE ,能得到这个大学和导师都很棒的职位,M老师非常满意。

M老师背景

申请类型:无薪博士后

工作背景:高校老师

教育背景:博士

研究方向:工科

学术背景:多篇SCI文章

申请难点:排名靠前的高校,尽早出国

申请过程

M老师博士毕业时间不长,本想申请国家公派博士后,但因不符合本单位的派出条件,所以产生了自费到国外知名高校做博士后的想法。提出的要求就是学校排名尽量靠前,导师在本专业内具有一定的知名度,且越早出国越好。

经过我们的努力,很快落实了加拿大麦吉尔大学、美国宾州州立大学和纽约大学的职位,比较之下,M老师还是属意于纽约大学,该导师为终身教授,且是IEEE (IEEE最高等级会员,是IEEE授予成员的最高荣誉,在学术科技界被认定为权威的荣誉和重要的职业成就。当选人需要对工程科学与技术的进步或应用做出重大贡献,为社会带来重大价值。当选人数不超过 IEEE 当年会员总数的 0.1%)。导师的研究也很前沿,发表过100多篇论文及10多项专利,同时担任某专业期刊的主编。

因为M老师要求博士后头衔,而出具邀请函的国际中心答复:无薪职位有固定的头衔要求, ,无法更改为博士后头衔。经我们多次协商美国大学博士后,教授最终承诺:在M老师学习结束时,可以为其出具博士后工作证明。至此,M老师的所有要求均得到满足。

签证过程也比较顺利,尽管经过了近1个月的行政审核,但最终获签。

我们相信今后M老师和纽约大学国际知名学者开展合作,定会拓宽研究思路,完善自己的科研设想及职业规划,迎来新的事业高峰。

接收机构简介

纽约大学(New York )QS200名校留学,简称纽大(NYU),是由时任美国财政部长艾伯特·加勒廷成立于1831年,私立大学。有45000余名学生。

纽约大学同时在伦敦、马德里、悉尼、柏林、巴黎等地共设立11个全球学术中心。美国大学协会成员。截至2019年,纽约大学已连续五年为国际学生及海外留学学生数量最多的美国大学。

2021-2022年度,U.S. News世界大学排名第30,THE世界大学排名第26,QS世界大学排名第42美国大学博士后,工科老师赴美国纽约大学开展博士后研究,软科世界大学学术排名第27;U.S. News美国最佳大学排名第28,2022U.S. News全美最具价值大学排名第77。截至2020年10月,38位诺贝尔奖得主。

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美国大学博士后,上海交大安泰经管学院江志斌教授与博士后杨洋及合作者发文提出服务速度设计运营数据分析(ODA)新方法

上海交通大学安泰经济与管理学院管科系江志斌教授(共同第一作者)与其博士后杨洋(通讯作者)及合作者 Feng、J (均为美国普渡大学商学院教授、共同一作)等于2025年3月在管理科学类国际高水平期刊 《 》上发表学术论文“The Data (ODA) for Speed ”(2025, Vol.71 (3), p.2467-2484),提出服务速度设计运营数据分析(ODA)新方法。江志斌教授是我国服务型制造运作管理最早研究者之一,这一研究也是其主持的国家自然科学基金重点项目“智能工厂生产与运营的管理理论方法()”的重要成果之一。这篇论文是江志斌教授2025年与合作者在管理领域高水平期刊《 》上发表的第二篇论文,也是在UTD24期刊上发表的第三篇论文。

【论文摘要】

本研究针对G/G/c/k系统的经典服务设计问题,开发了运营数据分析框架( Data , ODA)。在该系统中,客户到达率未知,取而代之的是收集一些到达间隔时间的历史数据。基于随机服务过程的时间尺度特性,建立了从到达数据到服务率的数据集成模型。通过验证数据集成模型与长期平均服务奖励的关系,本研究得出了对于任何给定样本量都一致最优的服务率。本研究进一步基于数据集成模型推导了ODA预测奖励函数,该函数提供了对潜在奖励函数的一致估计。数值实验表明,ODA框架能够有效地设计服务率和服务容量,且对模型规格不敏感。在小样本情况下,与传统先估计后优化的解决方案相比,ODA解决方案表现出更优越的性能。

【作者简介】

江志斌,上海交通大学安泰经济与管理学院特聘教授、上海交通大学智能制造与服务管理研究院(中美物流研究院)院长,博士生导师,欧洲科学与艺术院院士美国大学博士后,上海交大安泰经管学院江志斌教授与博士后杨洋及合作者发文提出服务速度设计运营数据分析(ODA)新方法,国家级人才计划特聘教授,国际工业与系统工程师学会会士。主要研究方向:基于运筹学和AI相结合方法的智能制造及服务型制造运作管理、医疗健康服务管理以及物流与供应链管理理论方法及应用。迄今为止,已出版专著6部,发布论文340余篇,包括发表在 、 , and , on , IISE , Part B等国内外顶级学术期刊。

杨洋,现为美国普渡大学博士后,曾于香港城市大学获得管理科学博士学位,并在中国科学技术大学获得统计学学位。此前,她曾在上海交通大学物流研究院担任博士后研究员。她的研究兴趣集中于数据驱动的服务运营管理美国大学博士后,主要运用随机建模与数据分析方法,优化不确定环境下的运营决策。研究内容涵盖医疗运营管理、供应链优化、库存管理、服务速度设计等领域QS200名校留学,已在国际管理学顶级期刊发表论文并取得良好进展。

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作者: gangzai303

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