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英国伦敦女王玛丽大学博士奖学金(计算机科学与人工智能)
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英国伦敦女王玛丽大学电子工程与计算机学院(school of electronical engineering and computer science, school of eecs)提供奖学金支持赴英攻读博士学位（研究方向：下一代人工智能、网络与边缘计算智能、大语言模型系统、移动互联网、智慧物联网）。 queen mary university of london (qmul) 位于伦敦市中心，是英国的一流综合研究型重点大学，英国名校联盟“罗素大学集团”(russell group) 成员，在 最新2026年 qs 世界大学排名中位列 第 110 位，在 u.s. news & world report 2024-25年全球大学排名中，qmul位列世界第 92 位、英国第 9 位，最新2021年英国国家级研究评价（ref）数据显示其约 92% 的研究成果被评为“国际优秀”或“世界领先”。 特别地，qmul的电子工程与计算机科学学院在人工智能、分布式系统、网络通信及嵌入式智能等领域具备国际影响力，最新2025年电子工程与计算机科学学科排名中位列全球第84名、英国第8名。 【奖学金类别1】 英国伦敦玛丽女王大学与国家留学基金委（csc）联合全额奖学金 - qmul全额减免博士阶段（四年）学费； - 生活费由国家留学基金委资助； - 博士学位由伦敦玛丽女王大学授予。 详情请参考：https://www.qmul.ac.uk/eecs/phd/ ... d-computer-science/ 入学时间： 2026年9月 博士研究课题: resource-efficient distributed llm inference in networked ai systems, large language models (llms) deliver advanced reasoning capabilities but remain computationally prohibitive for distributed and embedded environments [1] [2]. this research will investigate resource-efficient inference in networked ai systems, where multiple edge/embedded devices collaboratively host and execute llm components. it will develop communication-aware partitioning, kv cache optimization, and dynamic workload scheduling to minimize latency, memory footprint, and inter-node bandwidth. through hardware╟software co-design [3] [4], the work will align llm execution with accelerator hierarchies and network topology for efficient distributed inference. the outcome will be an architectural framework and scheduling algorithms enabling scalable, energy-efficient, and cooperative llm deployment across interconnected edge and iot environments. [1] dao, t., fu, d. y., ermon, s., rudra, a., & ré, c. flashattention-2: faster attention with better parallelism and work partitioning. iclr, 2024. [2] s. ye et al. jupiter: fast and resource-efficient collaborative inference of generative llms on edge devices. ieee infocom, 2025. [3] w. xu, h. choi, p.-k. hsu, s. yu, and t. simunic. slim: a heterogeneous accelerator for edge inference of sparse large language model via adaptive thresholding. acm transactions on embedded computing systems, 2025. [4] c. tian et al. clone: customizing llms for efficient latency-aware inference at the edge. usenix atc, 2025. 【奖学金类别2】接收国家留学基金委支持的联合培养博士生：伦敦女王玛丽大学支持国内高校在读博士生到英国交流访问及联合培养1-2年。生活费由留学基金委资助（每月1350英镑）。 【导师简介】dr. ahmed m. a. sayed, associate professor in computer science dr. ahmed m. a. sayed (aka. ahmed m. abdelmoniem) is a senior lecturer (research & teaching), the equivalent of associate professor, at the school of eecs at qmul. he leads the scalable adaptive yet efficient distributed (sayed) systems group and works on various topics related to distributed systems, systems for ml & ml for systems, federated learning, edge/cloud computing, congestion control, and software-defined networking (sdn). in 2017, he earned a ph.d. degree in computer science and engineering from the hong kong university of science and technology (hkust). before joining qmul, he was a research scientist at king abdullah university of science and technology (kaust), saudi arabia, working on problems related to distributed ml systems. before that, he worked as a senior researcher at huawei's future network research lab on the design and architecture of application-driven networking (adn). his research spans inter-related disciplines of computer science and engineering with a focus on system design and optimization for machine learning systems (training and inference efficiency, distributed ml, federated learning), distributed systems (architecture design, performance analysis, resource allocation, algorithmic optimization), computer networks (traffic engineering, congestion control, performance optimization, software-defined networking), and wireless networks (routing in mobile ad-hoc and wireless sensor networks). he is an investigator on several uk and international grants totally nearly usd 1.5 million in funding. his research outputs are published in several reputable venues (ccf a or core a*/a) such as ieee/acm transactions on networking, ieee transactions on information forensics and security, ieee transactions on dependable and secure computing, iclr, acm sigkdd, ieee infocom, and ieee icdcs. 【申请条件】 1. 入学前获得计算机科学、信息工程、网络通信、电子工程或者数学相关专业的硕士学位研究生, 或者入学前获得上述专业学士学位的优秀本科生。 2. 具有优秀专业知识和编程经验，良好的科研，协调及合作能力。 3. 雅思ielts: 总分不低于6.5，听/说/读/写单科要求不低于6.0。或者toefl ibt (总分不低于92，写作要求 21以上，阅读要求19以上，听力要求18以上，口语要求21以上)。英语证书日期为博士入学前2年以内（即考试时间需要在2024年9月14日以后）。目前正在准备雅思或者托福的同学也可以申请，在2026年1月28日前拿到合格英语成绩和证书即可。 【申请时间和方式】有意愿的同学请尽快在2025年11月30日前将英文简历和相关证书通过电子邮件发送给dr. ahmed m. a. sayed (email: ahmed.sayed@qmul.ac.uk )。欢迎随时联系，询问详情和讨论。虽然正式申请截至日期为2026年1月28日，请尽早联系，择优录取。 【联系方式】 dr. ahmed m. a. sayed school of electronic engineering and computer science queen mary university of london mile end road, london, e1 4ns, u.k. email: ahmed.sayed@qmul.ac.uk web: https://sayed-sys-lab.github.io/ |
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