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荷兰代尔夫特理工大学全奖博士招生
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博士职位：基于物理的学习与分层控制 高科技温室架构 职位描述 高科技温室在确保可持续、经济实惠且可靠的本地食品生产方面发挥着至关重要的作用。因此，高科技温室的建设和运营预计将在未来十年内显著增长，但能够有效管理温室的种植者数量并未相应增加。为了实现温室的高资源利用效率，例如，最大限度地提高单位能源的粮食产量，种植者需要考虑每个运营决策的短期和长期后果之间的复杂关系。 这些因素导致人们对温室管理自主系统产生了浓厚的兴趣。 尽管过去几年中，温室自主系统的性能取得了显著进步，但目前的技术无法扩展到整个温室行业，因为现有方法要么需要大量的运营数据，要么需要高保真度的模拟器。此外，目前的温室自主控制系统几乎完全专注于最高层级的决策，而忽略了实际执行这些高层决策的底层控制层。这种方法导致控制架构集成度低，缺乏应对短期扰动的灵活性，从而在利润、资源效率和碳足迹方面表现欠佳。 该博士职位隶属于 LEAP-AI 项目，该项目旨在解决温室自主控制领域的这些挑战。项目团队成员包括来自代尔夫特理工大学、瓦赫宁根大学和鹿特丹伊拉斯姆斯大学的博士生和研究人员，以及专注于高科技温室机器学习、气候控制和计算机视觉的工业合作伙伴。 LEAP-AI 项目的目标是与该团队合作设计下一代自主温室控制系统，并将最终开展多项大规模实验，包括研究试验以及在实际高科技温室中对新型自主温室控制系统进行验证/演示。 在这个博士项目中，您将探索如何将物理信息图神经网络 (GNN) 与非常规传感器（例如计算机视觉）相结合，从而实现作物温室系统的通用性、可解释性和数据高效的机器学习。我们将重点关注如何将这些 GNN 应用于基于预测和优化的控制方法，并有机会探索定制的控制公式和优化算法，以实现基于 GNN 模型的最优控制。最终目标是利用这些见解重新设计当前自主温室系统的控制层和通信策略，以提高系统的灵活性和可解释性。 职位要求 申请人应具备： ? 已获得系统与控制、工程、应用数学或相关领域的硕士学位。 ? 拥有系统与控制、机器学习和生物系统方面的深厚背景或浓厚兴趣。 ? 具备物理/生物系统实验的实施、设计和/或管理经验者优先考虑，但非必要条件。 代尔夫特理工大学 (TU Delft) 代尔夫特理工大学拥有雄厚的实力。作为举世闻名的荷兰自来水系统的缔造者和生物技术领域的先驱，代尔夫特理工大学是一所融合科学、工程和设计的顶尖国际大学。我们在教育、研究和创新方面取得了世界一流的成果，致力于应对能源、气候、交通、健康和数字社会等领域的挑战。多年来，我们的工程师们在商业和社会领域都展现出了卓越的创业精神和解决问题的能力。 在代尔夫特理工大学，我们秉持多元化的核心价值观之一，并积极致力于打造一个让您感到宾至如归、蓬勃发展的大学环境。我们珍视不同的视角和特质。我们相信，这使我们的工作更具创新性，使代尔夫特理工大学的社群更加充满活力，使世界更加公正。 我们携手合作，运用科技构想、发明和创造解决方案，以在全球范围内产生积极影响。 因此，我们诚邀您申请。您的申请将得到公平的考虑。 更多信息 如需了解更多关于此职位空缺的信息，请联系 Koty McAllister 博士，邮箱：联系方式请见下文评论区。 申请流程 您是否对此职位空缺感兴趣？请于 2025 年 9 月 30 日前通过此链接提交申请并上传以下文件： ? 一份简历（CV），列明您的教育背景和相关工作经验。 ? 一封动机信，说明您为何对拟定的研究课题感兴趣（不超过 1 页）。 ? 两位推荐人的姓名和电子邮件地址。 ? 申请人需提交一至两份研究型文件（例如硕士论文、期刊/会议论文）。 ? 硕士学位成绩单，包括课程成绩。 您可以将申请材料提交给 Koty McAllister 博士。 有关申请流程的更多信息，请联系人力资源顾问 Giedo Kocken，邮箱：联系方式请见下文评论区。 在代尔夫特理工大学攻读博士学位需要具备一定的英语水平，以确保申请人能够进行良好的沟通和互动，参与英语授课的博士生教育课程，并撰写学术论文和最终学位论文。更多详情，请查看研究生院入学要求。 请注意： ? 您可以在线申请。我们不处理通过电子邮件和/或邮寄方式发送的申请。 ? 入职前背景调查可能是甄选流程的一部分。 ? 对于最终候选人，知识安全审查将是申请流程的一部分。 发自小木虫手机客户端 |
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