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范德堡大学(纳什维尔-纽约双校区实验室)SYMBIO-X Lab博后招生
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范德堡大学(纳什维尔-纽约双校区实验室)SYMBIO-X Lab博后招生 Just Du It - Leading Innovations in Bioelectronics, Robotics, and Human-in-the-Loop Interaction 【招聘岗位】 背景要求: 欢迎具有材料、化学/化工、电子电路、生物工程等相关专业背景的同学/学者申请,具备生物电子电治疗、TENG能量回收、触觉感知和驱动、微型制造等经验的同学/学者会被优先考虑。提供具有国际竞争力的薪酬福利。申请材料包括:阐明自己研究兴趣的求职信、个人简历(包含完整的论著清单)、代表性论著、2-3封推荐信(可先提供推荐人姓名及联系方式)。 以下招聘在岗位招满前持续有效(详情请关注课题组网站)。 1. 博士后 最早可于2025年9月开始。提供具有竞争力的薪酬福利。持续有效,申请详情请关注课题组网站。 申请材料:个人简历、研究兴趣陈述、代表性研究成果。 2. 访问学者/学生 长期招募并始终欢迎对于课题组研究感兴趣的学者/学生前来交流。 申请材料包括:个人简历,研究兴趣陈述。 上述材料准备好后以"学校+专业+申请年份+姓名+应聘岗位"为主题发送到yayun.du@vanderbilt.edu。对于符合背景的申请者,我们会尽快和您联系。 【致申请的你】 我们正在寻找充满激情、渴望探索未知领域的你,加入我们的多学科交叉研究团队。在这里,你将有机会学习前沿知识,不断挑战自我,与来自不同背景的顶尖科学家紧密合作(我们正在和达芬奇机器人公司、驾驶公司、老化&癌症&全球健康机构合作),投身于激动人心的科研项目,开发最先进的传感器和高效智能机器人,解决最前沿的生物医学问题。如果你渴望在科研的道路上不断前行,与我们共同创造有影响力的研究成果,那么请不要错过这个机会!我们诚挚邀请你的加入,非诚勿扰! 【课题组简介】 课题组的研究将聚焦于三个方面 1)多模态、多点式可穿戴、可植入生物电子传感器系统的设计、制造和信号处理,及其在智能健康监测和疾病诊断和预防中的应用; (2) 结合生物电子和人机接口的安全、高效的人机交互; (3) 控制和动态机器学习 (包含强化学习)一体化使能的机器人自动化技术在具有挑战性的环境(如医院ICU)中的应用。课题组的研究始终着眼于实际应用,致力于将我们的研究成果直接应用于医院和众多现实生活化的复杂场景,推动医疗技术向智能化发展。更多信息可访问课题组网站:https://duyayun.github.io/【导师简介】 杜亚云博士是美国范德堡(Vanderbilt University)大学电气与计算机工程系,计算机科学系,机械系,生物医学系助理教授。她于2016年毕业于哈尔滨工业大学,获得“十佳大学生”荣誉,并于2016至2022年在加州大学洛杉矶分校(UCLA)获得硕士及博士学位。她的研究成果在PNAS, IEEE Robotics and Automation Letters (RAL)、ICRA及IROS等顶尖期刊及会议上发表,另有多篇一作Nature大子刊在审,部分成果曾入围IROS 2021农业机器人最佳论文奖和机器人机制与设计最佳论文奖。 在2022年至2024年期间,杜博士在西北大学进行博士后研究,师从美国四院院士、柔性电子领域先驱John A. Rogers教授,专注于开发集成边缘AI的可穿戴和植入式传感器,监测心肺(如主动脉瓣狭窄、心房颤动和心力衰竭)、神经系统健康(如睡眠研究、谵妄、昏迷和癫痫)及发声系统健康。她的研究已被九家医院认可,并都成功部署了四种类型的传感器进行临床的试验,惠及全球数百名用户,涵盖新生儿到老年人。目前,她的一款可穿戴传感器和可植入传感器已处于商业化阶段,多项相关的研究成果也将很快发表于多个顶尖期刊上,敬请期待。 【学校简介】 Vanderbilt University是位于美国田纳西州首府纳什维尔市(音乐之都)的一所享誉世界的顶尖私立研究型大学,享有“新常春藤”的盛誉。作为美国最具影响力的大学之一,Vanderbilt University位列2023 U.S. News 美国最佳大学排名第13位,与常春藤盟校Brown University并列。Vanderbilt University具有非常前沿的交叉医疗机器人研究中心(VISE),先进的微纳科学与工程中心(VINSE),及顶尖的医学院及医学中心(ranking 13th in Best Medical Schools: Research)。 |
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1)多模态、多点式可穿戴、可植入生物电子传感器系统的设计、制造和信号处理,及其在智能健康监测和疾病诊断和预防中的应用; (2) 结合生物电子和人机接口的安全、高效的人机交互; (3) 控制和动态机器学习 (包含强化学习)一体化使能的机器人自动化技术在具有挑战性的环境(如医院ICU)中的应用。课题组的研究始终着眼于实际应用,致力于将我们的研究成果直接应用于医院和众多现实生活化的复杂场景,推动医疗技术向智能化发展。更多信息可访问课题组网站:
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