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[调剂信息]
厦门大学程俊团队——2026年博士研究生“申请-考核”制招生
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| 学校: | 厦门大学 |
| 专业: | 理学->化学->物理化学 |
| 年级: | 2026 |
| 招生人数: | 5 |
| 招生状态: | 正在招生中 |
| 联系方式: | ********* (为保护个人隐私,联系方式仅限APP查看) |
补充内容
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——团队介绍 程俊，厦门大学南强特聘教授，国家杰青，嘉庚创新实验室人工智能应用电化学实验室常务副主任，担任J.Chem.Phys.的 Deputy Editor、《电化学》常务副主编、国际电化学物理电化学分会副主席、中国化学会电化学专业委员会和理论计算化学专业委员会委员。主要研究方向为计算电化学、理论催化、机器学习、智能发现、原位界面研究等。迄今为止共发表论文214余篇，17627多次，H index = 68。主持基金委重大项目课题、中德合作项目、华为横向课题等。 汤富杰，厦门大学副教授、博士生导师，国家级青年人才，兼任嘉庚创新实验室AI4EC Lab副研究员。本科和博士均毕业于北京大学，期间赴德国马普学会高分子研究所交流，并于2018年获Springer全球杰出博士论文奖。博士毕业后于美国天普大学从事博士后研究。2024年加入厦门大学。主要研究方向为复杂环境中的水科学研究、极端物态下的物性研究、理论光谱学计算、人工智能在软凝聚态物质模拟、电化学、光谱学等交叉学科的应用。迄今已在国际高水平学术期刊发表论文二十余篇等。（https://fujiepku.github.io/） 杨晓晖，厦门大学化学化工学院副教授、博士生导师，兼任嘉庚创新实验室AI4EC Lab副研究员。本科毕业于北京化工大学化学工程学院，2015年获英国贝尔法斯特女王大学化学硕士学位，2019年获得英国阿伯丁大学化学博士学位。2020年于厦门大学从事博士后研究，后任高端电子化学品国家工程研究中心副研究员，于2024年起任厦门大学化学化工学院副教授并入选校级人才计划。主要研究方向为芯片制造电子电镀与湿法刻蚀机理、复杂电化学体系多尺度模拟，致力于结合人工智能与计算化学，突破传统电子化学品研发瓶颈。以第一/通讯作者在国际主流期刊发表论文17篇。主持电子电镀方向的基金青年基金项目(C类)，深度参与基金委芯片专项、华为公司、香港应用科技研究院等合作项目。 毕晟，厦门大学材料学院副教授，博士生导师，国家级青年人才，兼任嘉庚创新实验室AI4EC Lab副研究员。本科与博士毕业于华中科技大学（导师：冯光教授）。获得2022年“玛丽·居里学者”，入选厦门大学“南强青年拔尖人才”和福建省高层次人才（C类）。主要研究方向为电化学储能材料与器件的分子模拟及人工智能在电化学中的应用等。以第一作者身份在Nature Materials, Nature Communications, Angewandte Chemie等期刊发表多篇文章。（https://sheng-bi.github.io/） 申请要求与报名方式 1、强烈的责任感和上进心（必须）。 2、化学、计算机、信息、软件工程、物理、应用数学等相关专业背景。 3、主观能动性强、数理基础好、编程能力强的申请者优先。 5、鼓励跨学科报考。 ---报名方式：有意向者请在课题组网站填写申请资料报名https://cheng-group.net/join ——平台支持 厦门大学人工智能研究院：程俊教授带领的智能计算科学团队，主要从事能源/半导体材料计算模拟方法发展，并结合机器学习势函数方法加速材料计算以及材料自主设计。通过构建智能材料计算平台，开发结合机器学习方法的计算模拟技术，对新能源、半导体材料等重点领域进行原子尺度的准确计算模拟，应用机器学习势函数方法构建高质量的通用数据库，基于材料和反应大数据，发展新的数据统计和分析方法，筛选并优化设计材料。（团队负责人：程俊教授） 嘉庚创新实验室智算中心：嘉庚创新实验室智算中心于2022年建成，首期建设390个Intel 6338 CPU计算节点（共计24960核）CPU双精度运算能力≥1590Tflops；48个Nvidia A100 80G GPU处理器，GPU运算能力≥965Tflops；高达3.15 PB的数据存储空间，数据读写速率≥50 GB/s，卓越的硬件实力为各领域对于大规模科学计算、模拟仿真、数据处理、分析存储等需求提供强有力的支撑。 人工智能应用电化学联合实验室：嘉庚创新实验室与北京科学智能研究院聚焦各自领域内的优势，对标国际前沿技术发展方向，聚集高端创新资源，共建人工智能应用电化学联合实验室（AI for Electrochemistry）作为“科研创新”、“生态建设”、“人才培养”的合作平台。鄂维南院士和田中群院士共同担任联合实验室主任，程俊教授和张林峰研究员共同担任执行副主任。联合实验室围绕人工智能辅助电化学科学与工程的基础理论与算法，人工智能辅助工况谱学表征的基础理论与算法，软件与硬件结合的应用解决方案三个方面开展科研创新建设。（https://ai4ec.ac.cn/） |
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