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【全奖博士】爱尔兰国立科克大学招收全奖博士一名
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爱尔兰国立科克大学智能颗粒制药课题组同美国礼来制药公司合作，招收全额奖学金博士生一名，研究方向为融合多尺度物理模型的机器学习模拟。此岗位由礼来制药公司赞助，学费全免，且每年发放�16,000 研究津贴；博士期间更有机会到礼来制药公司以及英国纽卡斯尔大学进行访问交流。 另外科克大学与留学基金委csc、爱尔兰政府及欧盟有合作协议，欢迎感兴趣的硕士及博士联合申请相应的博士或博士后合作资助项目，详情请咨询xizhong.chen@ucc.ie # 博士课题 爱尔兰是欧洲制药的聚集地，目前有超过120多家跨国制药企业在爱尔兰生产经营。制药是研究密集型行业，爱尔兰仅过去十年就投入了超过70亿欧元经费在制药研究中。同时制药行业正在从传统的间歇生产过渡到小批量连续生产个性化药品。这一转变离不开基于可靠数学模型的数字孪生技术的支持。近年来传感器和工艺过程分析技术（pat）的发展，使得制药过程的实时监控数据更容易获得；同时，大数据人工智能技术的飞速发展促使机器学习技术未来将渗透到创新药物研发和生产过程的方方面面。传统的机器学习模型依赖于大量学习数据，预测结果难以泛化及解释；而基于物理规律的多尺度模拟只需要少量数据校正并且具有良好的普适性。该博士课题将关注如何深度有机地融合数据驱动的机器学习模型及富含物理机理的多尺度模型，尝试建立嵌入物理的机器学习模型，并将其应用在颗粒及生物制剂过程（包含但不限于多相流化床，研磨造粒及生物反应器）。此项目将与英国纽卡斯尔大学生物制药中心及礼来制药公司科研团队进行密切交流及合作。 # 申请要求 计算模拟或有相关的数学物理背景的硕士生；特别优秀的本科毕业生也可申请； 最好有计算力学，颗粒模拟或机器学习相关研究经历，熟悉一门编程语言； 责任心强，踏实好学，有良好的英文交流和写作能力（英语要求请查看ucc官网） # 联系方式 联系人：dr xizhong chen 邮箱地址：xizhong.chen@ucc.ie 邮件主题：hybrid modelling phd ╟ (applicant name and last name) 提交材料：个人简历、动机信（介绍自己与项目的切合度）、推荐信（两封）、英文成绩单。 university college cork (ucc), ireland offers an exciting opportunity for a fully funded eli lilly phd scholarship in physics-informed machine learning modelling for process industries. research project: ireland has 9 of the top 10 world’s largest pharmaceutical companies operating throughout the country. the research-based pharmaceutical industry has invested over �7 billion in the last ten years in ireland. meanwhile, the sector is transitioning from traditional batch operations to continuous processing and predictive models will greatly facilitate this transition. as sensors and monitoring equipment are increasingly employed, valuable data on the critical material attributes, process parameters and quality attributes are now possible to be acquired in real-time through process analytical technology. it is expected that the next decade will see step changes in data-driven technology, impacting all aspects of the process industries. while the state-of-art machine learning models have great potential for process control and operations, machine learning alone ignores the fundamental laws of physics and makes predictions with little or no interpretability. multiscale modelling can act as a complement to define the physical constraints of the design space, generate numerical data to enrich the data volume and elucidate mechanisms that explain the emergence of functions. therefore, this phd project is focused on developing and implementing a multiscale model informed machine learning approach for modelling industrial processes such as fluidized bed, milling, granulation, tabletting and bioreactors. supervisors: dr. xizhong chen (eli lilly lecturer in process and chemical engineering at ucc) and prof. jarka glassey (newcastle university) who is also eli lilly adjunct professor in biopharmaceutical engineering at ucc. applicant requirements: the suitable candidate will have a bachelors or masters degree in chemical engineering or a relevant field, with at least second class honours or equivalent. desirable skills include knowledge of or experience with: computational fluid dynamics; discrete element method; machine learning and programming skills. the successful candidate is expected to be enthusiastic and highly motivated. excellent written and oral communication skills in the english language are essential (see ucc’s policy on english language requirements here). funding: this full-time phd position in university college cork is funded by eli lilly company and open to both eu and international applicants. a stipend of �16,000 per annum plus tuition fees are available for a maximum of 4 years and a consumables budget. applications procedure: applications (and enquiries) should be emailed to dr. xizhong chen (xizhong.chen@ucc.ie) with a subject title of ‘hybrid modelling phd ╟ (applicant name and last name)’ and a single .pdf document that includes their cv, transcript, a cover letter, names and contact details of two academic referees. deadline: 31th january 2021, 5pm |
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3楼2020-12-02 04:35:44
2楼2020-12-01 20:01:12
50楼2020-12-04 14:10:15
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chenxizh4楼
2020-12-03 01:57
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送红花一朵
nono20095楼
2020-12-03 07:11
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nono20096楼
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塞北先生7楼
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2020-12-03 09:21
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dust49楼
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假大空11楼
2020-12-03 14:27
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假大空12楼
2020-12-03 14:28
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slytjiaofei13楼
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slytjiaofei14楼
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Multiply15楼
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BiotageAB17楼
2020-12-03 15:42
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BiotageAB18楼
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欣哲-21119楼
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gofast11226楼
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likecitywo28楼
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Haibo_44楼
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疏钟淡月46楼
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lantianmei49楼
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