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QS Top-90悉尼科技大学数据科学/AI招收2024全奖及CSC博士生，访问学生学者
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学校介绍： 悉尼科技大学（University of Technology Sydney，简称UTS）是世界著名的新兴大学。在2023年QS世界大学综合排名上，UTS位居全球第90位，澳大利亚第9位。UTS是全球排名第11位的新兴大学，澳大利亚排名第1位（QS Top 50 Under 50 2021）。而在另一份2022年泰晤士高等教育（TIMES）的榜单上，UTS的表现同样出色，综合排名位列全球第143位。在2022年泰晤士高等教育世界大学影响力排名上，UTS位居全球第15位，澳大利亚第2位。UTS是全球排名第8位的年轻大学，全澳排名第1位。在学科排名上，UTS的多个专业位列全球前20位，根据2021年软科世界一流学科榜单：计算机科学与工程（11，全澳第1）、护理学（11）、通信工程（16，全澳第1）。在2022年软科世界一流学科排名中，UTS有多达15个学科位于世界前100位，其中5个学科位于世界前50位。UTS计算机科学与工程学科位居世界第17位，全澳大利亚第1位。UTS以前沿科技与工程为特色，是澳大利亚数据科学与人工智能学科的国家级重要阵地，拥有数据科学研究所，澳大利亚人工智能中心等一批以数据科学为特色的重点研究平台。 UTS是众多数据科学与人工智能领域国际顶级会议如KDD, IJCAI, ICDM, PAKDD等的主办方。 UTS位于世界上最具活力、最友好和最适合居住的城市之一----澳大利亚悉尼中心，紧邻悉尼中央火车站和中央商务区，步行即可抵达悉尼歌剧院，海港大桥，达令港，唐人街，悉尼大学等悉尼的标志性地点，生活极其方便舒适。 导师简介： 汪守金博士所在的数据科学研究院（Data Science Institute）是UTS重点支持的以数据科学的前沿基础理论研究与转化应用相结合为特色的研究机构。研究所科研实力雄厚，拥有UTS在数据科学领域唯二的澳洲国家级尤里卡奖（澳洲科技界奥斯卡）获得者，其中一人还是ARC Future Fellow，ACM Distinguished Scientist, 他们均与汪博士课题组有直接和紧密的合作关系，如共同指导学生和发表论文。汪博士与全球一流学术机构（如美国伊利诺伊大学芝加哥分校，亚利桑那州立大学，IBM T. J. Watson 研究中心，意大利博岑-博尔扎诺自由大学，德国柏林工业大学，澳大利亚墨尔本大学，新南威尔士大学，澳大利亚联邦科工组织，麦考瑞大学，皇家墨尔本理工大学，中国同济大学，中国科技大学，北京理工大学，香港科技大学等）的顶级学者建立了密切的合作关系，可以为学生的持续发展提供广阔的视角和全方位的支持。 汪博士是悉尼科技大学数据科学研究所讲师/助理教授(Lecturer)。他于2014-2018年在悉尼科技大学攻读数据科学方向博士学位，并于2022年8月加入悉尼科技大学教职序列。汪博士近年来一直致力于数据科学方面的基础研究，尤其是在数据挖掘，机器学习，用户行为分析与建模，推荐系统和虚假新闻检测，时序数据分析等方面有着较为深入的研究。近年来，他以牵头人身份在数据科学领域顶级会议KDD和 ICDM上发起并连续组织了多个关于推荐系统的研讨会（Workshop），受到业内广泛关注。他同时还是人工智能顶级会议如AAAI 和IJCAI以及信息检索领域顶级会议SIGIR和WWW上推荐系统方向的讲习报告（Tutorial）的主要组织人和报告者之一。 迄今为止，汪博士已经在国际知名期刊如IEEE Intelligent Systems （2022 IF=6.74）组织多个关于推荐系统的专刊（Special issue），受到业界广泛关注。他常年担任数据科学领域多个顶级会议包括WWW, IJCAI的高级程序委员会委员，同时担任多个顶级会议如KDD, WSDM, IJCAI, AAAI, CIKM, ECML, EMNLP的程序委员会委员，以及多本顶级期刊如IEEE TKDE, ACM TOIS, ACM CSUR等的审稿人。 迄今为止，汪博士已经在知名期刊和会议发表了超过60篇学术论文，其中包含21篇CORE Rank A* 论文，23篇CORE Rank A论文，以及22篇JCR Q1 期刊论文, 近5年引用超过2300次。汪博士致力于有影响力的研究，他的研究成果受到澳大利亚中英文媒体如SBS，The Light House, The National Tribune 的广泛报道。鉴于取得的成绩，汪博士在2022年荣获墨尔本俱乐部研究员奖（2022 Club Melbourne Fellowship Award），该奖项每年在全维多利亚州所有的学科中仅有2人会获得。他还在2022年获得IEEE旗下数据科学领域旗舰会议IEEE DSAA颁发的下一代数据科学家奖（DSAA Next-Generation Data Scientist Award），该奖项每年全球仅颁发给数据科学领域内的一位年轻学者。此外，他还在2021年获得德国学术交流协会（DAAD）颁发的DAAD AInet Fellowship。 关于汪博士的详细信息请查阅他的个人主页： https://shoujinwang1.github.io/ 研究方向（包括但不限于）：数据挖掘，机器学习，推荐系统，可信AI，虚假新闻检测，时间序列分析，用户行为分析等 招生要求：(1) 具有一定的数学和计算机专业基础，接受过系统的科研训练；(2) 有高度的科研热情，一定的独立思考和创新能力，致力于原创性一流科研成果，尤其欢迎有坚定学术志向和远大学术理想的申请人；(3) 已在相关领域较好的期刊或会议发表过英文论文者优先（重要加分项）；(4) 雅思总分6.5并且写作不低于6 （或者其他类型考试的同等成绩，以UTS官网公布的为准），对访问学生及学者的语言无此强制要求。 招生类型： (1) 博士研究生(3.5年左右)，(2) 双博士学位项目(国内大学和UTS分别颁发博士学位，其中在UTS 就读2年左右，限于与UTS签订了双博士协议的高校（北京理工大学，华东师范大学，福州大学，华中科技大学，中国人民大学，上海大学，香港理工大学，南方科技大学）的在读博士生申请（具体名单请看官网：https://www.uts.edu.au/research- ... ablished-agreements），关于双学位项目请查UTS官网Collaborative doctoral research degrees)，(3) 联合培养(访问)博士生(1-2年)，要求访问至少一年及以上，优先访问时间长的和已经取得较好科研成果的，（4）致力于发表高水平文章的访问学生和学者，包括公派博士后（非诚勿扰），（5）也欢迎少数工程实践能力很强，立志于以后在工业界发展的学生申请，将与大型企业合作提供产学研协同的培养体系，学生在读期间有机会参与实际工业界项目或实习，锻炼实践能力，便于以后就业，（6）任何形式的访问与合作，支持远程访问与合作，尤其欢迎有兴趣加入本课题组的优秀博士生和硕士生提前（如1-1.5年） 与本课题组开展合作，建立互信，以便更顺利快速地加入本课题组，（7）如果有推荐系统相关的研究经历和文章发表会是重要加分项。 奖学金信息： 1. UTS全额奖学金，支持攻读UTS博士学位学生。包括学费（免除每年约4万澳币的学费）和生活费，生活费2023年标准为每年约3.25万澳币，免税（此奖学金竞争较为激烈，需要申请人有较好的论文发表记录）。UTS下一轮开放申请时间为2023年11月中旬，于2024年1月中旬关闭申请系统，预计2024年7月入学。个别特别优秀的学生（比如有非常强的publications）可单独商议，不受此时间限制。提交申请时需要具备合格的条件（如英语成绩），请不具备的抓紧时间准备。欢迎申请之前尽早联系我，以便提早确定提名申请奖学金事宜。 2. UTS-CSC联合奖学金，支持攻读UTS博士学位学生，双博士学位学生，访问学生与学者以及公派博士后。由CSC（中国留学基金委）提供生活费奖学金，UTS提供免学费奖学金。其中，对于攻读UTS博士学位和双博士学位的学生，UTS会额外提供补充生活费奖学金以补齐UTS生活费奖学金与CSC生活费奖学金之间的差额。攻读UTS学位的学生需要在11月中至来年1月先向UTS申请获得offer，然后在来年3月向CSC申请奖学金。 3. 另外也接收少量自筹经费（如申请国内各类资助项目）的访问学生和老师，要求访问时间一年及以上，优先访问时间长的和已经取得较好科研成果的。优先来自于UTS的合作伙伴学校（如北京理工大学，华中科技大学，上海大学，南方科技大学，香港理工大学）的访问学生与老师。 4. 非常欢迎已经身处澳洲的优秀国际学生或者澳洲本地学生申请。 欢迎有志在相关领域锻炼、发展、并致力于原创性一流科研成果的同学加入我们的团队，与非常nice的我们一起学习，共同成长。有意者请将个人简历、已发表的论文和成绩单发送邮件至:shoujinwang08@gmail.com。邮件标题请写中文“[申请博士]姓名+目前所在学校+申请的类型 （注明攻读学位博士生，或者双学位博士生，或者访问博士生/老师） + 计划申请的奖学金（如UTS全奖，或者CSC奖学金）+ 预计入学时间”，如“[申请博士]张三+同济大学+ UTS攻读学位博士生+ UTS全奖+ 2024年7月”。为了脱颖而出，请在邮件正文列出您已经取得的科研成果，如包含作者顺序的publication list，和其他能突出您科研能力和经历的要素，简要介绍您的背景和读博动机，及计划的研究方向。由于申请人数众多，不能一一回复邮件，请见谅。 |
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bjdxyxy2楼
2023-10-02 19:51
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kingluck3楼
2023-10-02 21:41
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haitun123510楼
2023-10-03 02:24
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shenrenren11楼
2023-10-03 08:24
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