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[哈工大深圳] 超表面-机器学习-胡竞天课题组招收硕士 推免或与港中深联合培养
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胡竞天课题组现招收硕士，推免（学位在哈工大深圳）或者与港中文深圳联合培养（学位在港中深圳，需要语言成绩优异），欢迎对微纳光学和人工智能感兴趣，具有物理、光电工程、机器学习等科研经历的同学积极联系，附上个人简历与成绩单以及过往科研成果，邮箱：jingtianhu@gmail.com或hujingtian@hit.edu.cn 科研方向： 1. 机器学习与压缩感知：前沿神经网络模型的构建，包括KAN/Mamba/GFlowNet等，并能熟练将这些工具应用在成像、逆向设计等应用中。有使用压缩感知在成像、光谱重构等应用的丰富经验。 2. 光学神经网络：基于深度学习与傅里叶光学原理优化由多层级衍射结构或超表面构成的智能光子器件，以及基于MZI等片上神经网络的设计与加工经验。掌握VCSEL激光器的集成工艺以及相关光电融合运算方法。掌握铌酸锂等材料光计算材料的加工工艺。 3. 自动化与智能机器人：对基于嵌入式、FPGA的视觉信息处理技术有良好掌握，对机器人自动化方法、机器人或无人机集群的构建与算法设计。在微型机器人的构建与机器视觉实现有丰富经验。 导师简介: 胡竞天，哈尔滨工业大学（深圳）青年拔尖人才，博士生导师，微纳光子学实验室成员。本科毕业于伊利诺伊大学厄本那香槟分校，博士毕业于美国西北大学，Teri W. Odom课题组，曾在加州大学洛杉矶分校从事博士后研究，合作导师Aydogan Ozcan。主要研究方向是机器学习与微纳光学的交叉学科研究，包括衍射神经网络、超表面逆向设计，以第一作者或共同一作在 eLight, Nature Communications, ACS Nano, ACS Central Science 等杂志发表多篇文章，获得了2020国家自费留学生奖等荣誉。 大平台：课题组依托 “微纳光电信息系统理论与技术工信部重点实验室"与“广东省半导体光电材料与智能光子系统重点实验室”，拥有一流的微纳制造与表征平台设备和师资。新方向：超表面神经网络的相关前沿探索工作，初步平台已经搭建完成，课题组处于快速成长期，欢迎对光学与人工智能感兴趣，具有物理、光电工程、计算机科学等理工科背景的同学加入，有机器学习、微纳光学等研究经验者优先。就业与深造：课题组与海外高校（如新加坡国立大学，耶鲁大学，美国加州大学洛杉矶分校等）课题组有广泛合作，优秀学生有机会前往海外高校交流培养或继续深造。 |
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- 专业: 凝聚态物性 II ：电子结构
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