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澳洲维多利亚大学计算机类全额奖学金博士招生 （邮箱+微信可联系）
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本项目组长期招收（澳洲维多利亚大学计算机类）全额奖学金博士，研究方向为：人工智能、联邦学习、隐私保护、边缘计算、深度图学习，深度强化学习等。欢迎计算机、信安、数据科学等相关背景的同学申请。 ⚠️维多利亚大学（VU）博士项目信息 博士申请信息页面：https://www.vu.edu.au/study-at-vu/apply-to-vu/apply-for-graduate-research 关键步骤说明： Step 1：课程（Course） Course: Doctor of Philosophy (UPAF) 课程链接：https://www.vu.edu.au/courses/doctor-of-philosophy-upaf VU Course Code: UPAF CRICOS: 064447F Level of study: Research Step 3：研究领域（Field of Research, FoR Code） 4602 – Artificial intelligence 英语成绩、学术要求、申请材料等，请以 VU 官网为准（上面的链接中有详细说明）。 研究方向大致包括： - 机器学习 / 深度学习 - 图神经网络、图挖掘 - 隐私保护与数据发布 - 联邦学习与边缘智能 - 强化学习、时序预测 - 分布式系统 / 边缘计算 - 有 EV、能源、电力系统相关交叉背景者加分。 联系方式：jiao.yin@vu.edu.au 邮件标题建议： 【VU PhD 全额奖学金申请】姓名–学校–研究方向简述 邮件内容建议附上： - 个人英文简历（CV） - 本科/硕士英文成绩单 - 代表性论文或科研经历简介（如果有已发表/在投论文，请注明期刊/会议） 邮件正文简要说明： - 目前就读/工作单位、最高学历 - 感兴趣的研究课题（可参考下文两个课题方向） - 预期入学时间 四、可选研究课题方向（示例） 以下是导师目前从事的示例课题，也欢迎在这些方向的交叉点上共同细化题目。 课题 1：隐私保护与抗攻击的边缘智能学习（Privacy-preserving & attack-resistant learning at the edge） 中文简介（简要）： 该课题聚焦于在边缘计算环境中构建既能保护隐私、又具有抗攻击能力的智能学习系统。核心思路是结合联邦学习（FL）+ 区块链 + 图建模，用于医疗、交通、制造等关键基础设施领域，实现数据不出本地的前提下进行协同学习，同时提升系统对恶意攻击、数据投毒等安全威胁的鲁棒性。 英文简介： This project aims to develop a blockchain-enhanced federated learning (FL) framework to secure edge computing applications in critical sectors such as healthcare, transportation, and manufacturing. These domains demand robust protection of privacy, data integrity, and resilience against cyber threats. By integrating FL, blockchain, and graph-based modelling, the project will generate new knowledge in privacy-preserving, attack-resistant learning systems deployed at the edge. Led by Professor Hua Wang and Dr Jiao Yin, the supervisory team brings deep expertise in AI, cybersecurity, and distributed systems. We are seeking highly motivated PhD applicants with a background in computer science, cybersecurity, or data science. Prior experience with federated learning, blockchain, or edge computing, supported by strong research publications, is desirable. The successful candidate will develop scalable and trustworthy algorithms that advance Australia’s digital transformation and protect critical infrastructure. 课题 2：下一代电动汽车充电：预测、调度与智能优化（Next-generation electric vehicle charging: prediction, scheduling & intelligence） 中文简介（简要)： 该课题面向电动汽车（EV）充电网络的智能管理，利用图神经网络、联邦学习、强化学习和边缘计算等技术，实现对充电功率/电流的预测及智能调度策略设计，兼顾隐私保护、可扩展性和可持续性。将使用真实 EV 充电基础设施数据开展研究。 英文简介： This project focuses on developing smart scheduling solutions for electric vehicle (EV) charging networks using advanced AI techniques, including graph neural networks, federated learning, reinforcement learning, and edge computing. The aim is to forecast charging power or current at individual charging points in a scalable, distributed, and privacy-preserving manner. The research is led by Professor Hua Wang and Dr Jiao Yin, who bring strong expertise in artificial intelligence, data science, and cybersecurity. We are seeking highly motivated PhD applicants with a solid background in computer science, data science, or artificial intelligence. Experience in machine learning, graph analytics, or distributed systems—along with a strong publication track record—is desirable. The selected candidate will help design novel algorithms and apply them to real-world EV infrastructure data, contributing to the development of sustainable and intelligent charging strategies. 五、申请流程建议（供参考） - 尽早邮件联系导师（附上 CV、成绩单、科研经历），说明希望通过申请PhD全额奖学金。 - 与导师沟通研究方向匹配度、英文水平、时间规划。 - 按 VU 官网说明，提交 VU 博士申请和奖学金申请。 - VU 审核后发phd offer和奖学金offer. - 学生接受phd offer和奖学金offer. - VU 发COE - 学生递交学生签证申请 - 下签，买机票到澳洲，办理入学。 六、欢迎咨询 如果你： - 对AI + 安全 / 隐私 / 边缘计算 / 交通与能源等交叉方向感兴趣； - 希望到澳大利亚开展科研； - 有一定编程能力和科研潜力，希望提升国际论文发表和项目经验； 欢迎把简历 + 成绩单发到：jiao.yin@vu.edu.au 微信：JiaoYin_CQ 也可以在邮件中简单说明自己的研究兴趣、预期申请年份，导师会根据匹配程度回复是否适合进一步沟通。 本帖子为长期招生贴，欢迎感兴趣的同学随时邮件联系。 |
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