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Mei XU

铜虫 (正式写手)

[交流] 西交利物浦大学产业联培 全奖博士招生课题汇总

西交利物浦大学产业联培 全奖博士招生

招生对象:专业背景是数学、物理、计算机、电子电气、自动化、机械、材料、化学、生物、医学、土木工程等相关专业的应/往届本科生、硕士生。

招生方式:申请入学制

西交利物浦大学-集萃学院联培博士研究生课程特色:
•  联合培养项目的博士毕业生颁发英国利物浦大学博士学位证书(该证书可以在中国教育部得到认证)以及西交利物浦大学相应证书。
•  采用国际通行的申请入学制,申请者无需参加全国研究生入学统一考试
•  学校提供丰厚的奖学金:成功录取的博士生将免除每年99000元的学费。在参与产业科研项目期间,江苏产研院的专业研究所或企业联创中心还提供优厚的科研与生活补贴。
•  国际化的师资队伍和校园环境,教师团队90%以上拥有海外工作经验或求学经历
•  严格的质量保证体系,多个专业和学科获国际专业组织认证
•  全英文授课,提升学生专业素养、国际视野与跨文化沟通能力
•  兴趣驱动、研究导向与跨学科学习有机结合,培养学生创新思维和终身学习能力
•  联合导师机制:西浦校内导师与获得西浦研究生院认可资质的校外产业导师联合指导,产业、科研、人才培养三位一体互融发展,新型产学研融合的研究生创新培养机制。
•  参与产业前沿应用科研课题:将龙头企业提出的真实技术需求凝练为研究生培养课题,在双导师联合指导下,依托丰富的产业资源、高精尖的科研设备和多元的国际学术交流网络,开展高水平的前沿产业课题研究。
•  对于联合培养过程中表现优异的研究生,完成学业后优先在江苏产研院体系内的专业研究所或合作龙头企业就业,并有机会推荐至江苏产研院的海外合作顶尖名校攻读博士。
•  区位优势,地处苏州,毗邻上海,位于中国经济最发达的“长三角经济圈”,世界500强企业集聚,为学生创造面向全球的实习和就业机会。

在招全奖博士课题汇总如下,项目课题书和导师介绍:https://www.xjtlu.edu.cn/zh/stud ... tion/phd-programmes

Project Code        Project Title

FOS2305JM02  On the data-driven microstructure tuning method of high-performance recycled aluminum alloy 数据驱动的高性能再生铝合金微观组织调控方法研究

FOS2210JM01   Integrated Computational Materials Engineering Methodology Development for Liquid Cooling Plate ofPowerBattery: Stamping and Materials Properties Distribution 动力电池液冷板集成计算材料工程方法开发:冲压成形工艺与材料性能分布

FOS2312JAA01   The Research on Industrial CAE Software: Research and Application of Plastic Behavior and Constitutive Model of Thin Plate Metal Materials 工业仿真软件技术研发——薄板金属材料塑性行为及本构关系模型的研究及应用

FOS2310JBB01  Development of high efficiency GaN devices and MMICs for fully integrated RF front end module 用于全集成射频前端模块的高效率氮化镓器件及单片集成电路开发

FOS2311JAG01   Few-shot anomaly detection in railway scenarios 小样本目标检测与分割技术研究

FOS2407JBD01   Robust environmental perception system for high-noise environments on unpaved roads非铺装路面高噪声环境鲁棒的环境感知系统

FOS2410JW01    A generative large language model for encrypted network traffic classification

FOS2403JAK01   Rheological property of the printed inks and film morphology evolution for the low-cost printed organic solar cells 低成本印刷有机太阳能电池印刷墨水流变特性调控与薄膜形貌研究

FOS2501JM01  The Relation between Residual Stress, Mechanical Properties and Microstructure of Nickel-based Superalloy Forgings

FOS2501JM02   Multiscale numerical reconstruction and intelligent performance evaluation of materials 基于精细表征的材料多尺度数值模型重构及性能智能评估

FOS2411JBJ02   Design and Optimization of piezoelectric MEMS microphone

FOS2412JBJ01   Research on Piezoelectric MEMS Accelerometers

FOS2412JBJ02   Design and Optimization of Piezoelectric MEMS Speakers Based on Scandium-Doped Aluminum Nitride

FOS2501JBB02   All GaN power DC-DC Converter

FOS2302JBA01  Nitride Material Technology for Long Wavelength Optoelectronics 长波段光电应用氮化物材料技术

FOS2502JAZ01   Research on Pain Recognition and Grading Assessment Methods Based on Multimodal Information Fusion and Deep Learning
基于多模态信息融合与深度学习的疼痛识别与等级评估方法研究

        "Research on Key Technologies of RF Power Supply and Matcher Based on GaN 基于GaN的射频电源及其匹配器关键技术研究"

        "Research on Key Technologies of High Speed Motor Test Bench Based on Magnetic Levitation基于磁悬浮的高速电机测试台关键技术研究"

FOS2502JBD01  Research on Multi-task Perception Technology for Autonomous Driving Based on Source Domain Transferability Estimation
基于源域可迁移性估计的自动驾驶多任务感知技术研究

FOS2505JAE01  LLM-based Automotive Cybersecurity Vulnerability Investigation 基于LLM的汽车网络安全漏洞研究

FOS2505JE01  The Research of Robot Indoor SLAM Autonomous Navigation System Based on Deep Reinforcement Learning and Vision-Language Guidance基于深度强化学习和视觉-语言引导的机器人室内SLAM自主导航系统研究

FOS2506JM01  On improving the mechanical and magnetic properties of Fe-based amorphous alloys by utilizing the memory effect
利用记忆效应改善铁基非晶合金力学以及磁学性能研究

FOS2506JBM02  Research on Key Technologies of Low-Energy Focused Ultrasound for Transcranial Neural Modulation 低能量聚焦超声经颅神经调控关键技术的研究

FOS2507JBM01  Deep Learning-Based Recognition and Tracking of Underwater Slow-Moving Small Targets Using Sonar 基于深度学习的声呐慢速小目标识别与跟踪

FOS2508JW01  Feature engineering of network behavior based on lightweight AI/ML model

FOS2508JBD01  Autonomous driving decision planning system based on intention information interaction game 基于意图信息交互博弈的自动驾驶决策规划系统


入学要求:

学术背景要求:
申请人应持有相关专业的本科和硕士学位,特别优秀的本科生可申请直博。本科及硕士阶段的学业成绩均需达到以下最低要求。

中国:
本科、硕士成绩要求:
上海软科最新排名前100高校或世界一流大学建设高校或就读学科为一流建设学科:加权均分75分及以上;
其他高校:加权均分80-85分及以上,视学校而定。
注:上海软科中国大学排名可参考网站:https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/202411

英国:
本科二级甲等荣誉学位及以上
硕士学位成绩良好(Pass with Merit)及以上

北美:
本科、硕士GPA3.0及以上(总分4)

其他地区:
本科成绩等同英国本科二级甲等荣誉学位
硕士学位成绩良好(Pass with Merit)及以上


英语语言要求:
雅思(学术类)6.5(各项小分不低于5.5)
托福(iBT)88(听力、写作、阅读均不低于17,口语不低于19)
培生英语(学术类)61(各项小分不低于59)

申请者需按专业要求提供相应的英语能力证明,具体请参考利物浦大学网站信息。西交利物浦大学接受雅思(学术类)、托福iBT、培生英语(学术类)线下英语考试作为英语能力证明,且语言证书日期距拟入学日期不超过两年。


申请材料:
• 博士研究课题申请书
• 中、英文完整成绩单
• 中、英文学位证明
• 学信网学历认证/境外学历认证
• 英语语言成绩证明
• 英文个人陈述
• 两封推荐信

点击下面链接了解如何申请:https://www.xjtlu.edu.cn/zh/admissions/domestic/how-to-apply

咨询电话:0512-85186415
QQ交流群:634559891
咨询邮箱:JITRI@xjtlu.edu.cn
网址:www.xjtlu.edu.cn
地址:江苏省苏州市工业园区独墅湖科教创新区仁爱路111号 西交利物浦大学中心楼1117
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