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澳门大学电池研究团队现招收一名博士研究生
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澳门大学电池研究团队现招收一名博士研究生。申请人需具备机器学习、分子动力学 (MD) 和/或密度泛函理论 (DFT) 等相关背景。研究方向主要聚焦于固态电池新材料的开发，涵盖理论与实验研究。 录取的博士生将有机会进入许冠南教授（Prof. Kwun Nam HUI）和萧詠康教授（Prof. Weng Hong SIO）的课题组，使用先进的实验室和計算平台，在跨学科环境中开展前沿研究，结合计算建模与实验验证。 🔹 许冠南教授（Prof. Kwun Nam HUI） • Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=v2sw5DUAAAAJ&view_op=list_works • 个人主页: https://iapme.um.edu.mo/people/academic-staff/hui-kwun-nam/research-group/ 导师简介 许冠南博士，本科毕业于香港科技大学，博士毕业于香港大学。曾任釜山大学材料科学与工程学院助理教授（2009–2013）、副教授（2013–2015），目前任澳门大学应用物理与材料工程研究所副教授。许博士长期致力于先进能源材料研究，主要涉及锂–硫电池、钾离子电池、金属硒化物分级结构、应变调控与自旋态工程等前沿领域。在 Advanced Materials、Angewandte Chemie International Edition、Advanced Energy Materials、Advanced Functional Materials、Advanced Science 和 EES Batteries 等国际顶尖期刊发表论文逾280篇，总引用超过15,800次，H 因子近 70。现任英国皇家化学会会士（FRSC）、多本国际期刊主编或编委，并多次入选斯坦福–Elsevier 发布的世界前 2% 顶尖科学家榜单。 研究方向 课题组主要研究储能系统中的新型能源材料与电化学机制，结合第一性原理计算、材料设计和实验验证，以推动下一代高性能电池的发展。研究内容包括但不限于： (1).锂–硫电池的分级结构金属硒化物电催化剂设计与机理研究 (2).晶格应变与自旋态调控对硫还原反应（SRR）的催化作用 (3).高能量密度钾离子电池及新型电极材料探索 (4).缺陷工程与异质结构在储能电极材料中的应用 (5).极端工况下金属离子电池的电解工程 🔹 萧咏康教授（Prof.Weng Hong SIO） • Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=4ZPSj-sAAAAJ&hl=en • 个人主页: https://iapme.um.edu.mo/people/academic-staff/sio-weng-hong/ 导师简介 萧咏康博士，本科毕业于英囯伦敦帝国理工学院，博士毕业于英囯牛津大学。曾在美国德州大学奥斯汀分校量子材料工程实验室、香港科技大学（广州）任职访问学者及客座助理教授。萧博士主要从事第一性原理密度泛函理论计算方法的开发与应用、电子-声子相互作用及材料信息学等研究。曾以第一作者在Nature Physics，Physical Review Letters，Physical Review B 等知名国际物理学期刊上发表研究论文及Physical Review 系列等期刊的审稿人。 研究方向 课题组主要研究方向为透过以第一性原理电子结构理论计算方法探索各种先进功能材料中的点缺陷、电-声耦合及与其相关效应，包括准粒子性质及电荷输运等。此外，课题组亦对人工智能辅助材料设计感兴趣。目标是利用第一性原理计算、材料物理理论和材料信息学等方法，提供对材料结构和性质的基本见解，并透过结合传统计算方法与机器学习以加速新材料的发现及其性能预测。研究内容包括但不限于以下课题： (1). 低维材料的电-声耦合效应、缺陷及表面-介面工程 (2). 第一性原理电子结构计算方法的开发 (3). 高通量材料筛选、材料结构及性能预测 (4). 材料描述符的发掘及特征工程 (5). 人工智能原理在物理科学研究中的应用 • 申请人要求 1. 具有国内外知名高校的物理学、应用数学、理论及计算化学、材料科学及工程、或电气及电子工程等相关专业背景往届/应届生 2. 申请人有良好的专业素质、具备一定的物理基础及编程经验，例如曾修读物理专业课（量子力学、电动力学、热力学与统计力学、固体物理及数学物理方法等），数值分析及Python编程(能熟练使用NumPy, SciPy, Pandas, TensorFlow/ PyTorch等库)等。 3. 英语语言要求：雅思（IELTS）6.0分或以上（各项⼩分不低于5.5） 4. 具有以下一项或多项研究及编程经验的申请者可获优先考虑： A. 曾在相关学术期刊（一、二区）上发表文章 B. 良好的英语口语表达及写作技巧 C. 第一性原理主流计算软件包Quantum ESPRESSO/VASP/Materials Studio的使用经验 D. 高性能Fortran/C/C++及科学计算软件的开发等经验等 E. 掌握基础数据结构及算法、机器学习/深度学习原理。 有意申请者，请将中英文简历（请包含所有科研经历和学术论文）、英文成绩单等资料发送至许冠南教授邮箱 bizhui@um.edu.mo |
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