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cuibishu银虫 (小有名气)
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诚聘生物信息方向博士后-香港中文大学（深圳）
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【招聘单位】 香港中文大学（深圳）—— 丁宏强 教授 【主要研究方向】 1、AI 药物研发：利用人工智能技术（如机器学习、深度学习）挖掘生物大数据，加速药物发现流程，包括药物靶点识别、药物分子设计、药物筛选及药效预测等。 2、分子诊断技术研发：开发基于生物信息学的分子诊断工具，通过分析基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据，实现疾病的早期诊断、精准分型和个性化治疗方案制定。 3、疾病机制研究：运用生物信息学方法解析复杂疾病的发病机制，构建疾病相关的生物网络模型，探索疾病发生发展的关键分子标志物和信号通路 【应聘条件】 1、在海内外高水平大学即将获得博士学位，或获得博士学位一般不超过3年的优秀博士/博士生，生物信息学、医学影像学、计算机科学等专业，科研成果突出。 2、品学兼优、身心健康；年龄一般不超过 35 岁。 3、熟练掌握至少一种编程语言（如 Python、R、C++等），具备良好的生物信息学数据分析能力，能够独立完成基因组学、转录组学、蛋白质组学等多组学数据的处理和分析。 4、对人工智能技术（机器学习、深度学习等）有深入理解和实践经验，熟悉常用的深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 等），能够将其应用于生物医学问题的研究中。 5、具备良好的统计学基础，能够运用统计学方法对生物数据进行分析和解释。 6、具有较强的团队合作精神，进站研究计划需与合作导师的科研课题或者研究专长相关；具有较高科研热情、较强英文读写与交流的能力。 【教授简介】 丁宏强 —— 校长讲座教授 教育背景 哥伦比亚大学计算机科学博士，1984-1987 哥伦比亚大学计算机科学硕士，1981-1984 安徽大学计算机科学学士，1977-1981 研究领域 机器学习/数据挖掘、生物信息学、信息检索、网络链接分析、高性能计算 丁宏强教授现任香港中文大学（深圳）数据科学学院校长讲座教授一职。此前，丁教授曾在加州理工学院、加州大学劳伦斯伯克利国家实验室和德克萨斯大学阿灵顿分校任职。丁教授曾入选中美联合培养物理类研究生计划（CUSPEA）项目并赴哥伦比亚大学深造，获得理论物理和计算机科学双博士学位 (点击查看G2R排名）。 丁教授的研究兴趣包括机器学习/数据挖掘、生物信息学、信息检索、网络链接分析和高性能计算。他与多位合作伙伴致力于研究多类蛋白质折叠预测，这是目前蛋白质三维结构预测的标准基准。丁教授团队发现主成分分析（PCA）为K-means聚类算法提供了解决方案。他们还证明了非负矩阵分解等价于K-means均值（谱聚类）。丁教授和同事将主成分分析法推广到二维奇异值分解，用于一组二维矩阵的降维。他们为集成分布式内存架构上的多组件可执行程序研发出MPH技术（软件），并被许多用于预测长期气候的先进大型模型所采用。丁教授还开发了可证明最优的原位多维数组索引重组的空位跟踪算法。 丁教授曾任职于多所院校机构，包括加州理工学院超立方体研究中心，为材料科学和计算生物学开发并行算法；美国国家航空航天局喷气推进实验室，研究气候数据同化、稀疏矩阵线性解算和并行图形划分的算法；劳伦斯伯克利国家实验室，研发高性能计算、用于气候模型的算法、应用基准测试，同时教授HPF和MPI等课程，并不断探索新领域，探索矩阵在聚类算法、指令、等级、嵌入方面的妙用，以及二分图对系统表达蛋白质相互作用网络、序列、结构域、复合体、功能模块和路径的作用。 此外，丁教授在气候数据同化并行算法和使用支持向量机进行超新星探测领域获得了四项最佳论文奖，在美国宇航局喷气推进实验室获一项团体成就奖，在劳伦斯伯克利国家实验室获两项杰出成就奖。他曾担任美国国家科学基金会的评审小组成员，以及爱尔兰、以色列国家科学基金会和香港研究资助局的研究计划评审。他还在Bioinformatics期刊、数据挖掘、机器学习和生物信息学领域的主要会议的项目委员会任职。他多次联合组织了以使用矩阵和张量进行数据挖掘为主题的年度研讨会。他的研究成果发表在《科学》(PDF)、《自然》(PDF)、美国工业与应用数学学会（SIAM）及美国国家研究委员会报告中。 【有意向者请将简历发送至邮箱：18946994405@163.com】 [ 来自版块群 广东 ] |
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