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悉尼科技大学(QS 第88)数据科学/AI招收2027年春季入学全奖博士生1名
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悉尼科技大学(QS 第88)数据科学/AI招收2027年春季入学全奖博士生 学校介绍: 悉尼科技大学(University of Technology Sydney,简称UTS)是世界著名的新兴大学。在2025年QS世界大学综合排名上,UTS位居全球第88位,澳大利亚第9位。泰晤士高等教育(TIMES)2024年综合排名中, UTS位于全球第148位,澳大利亚第9位。NS News 2024-2025年度全球最佳大学排名第85位,澳大利亚排第6位。UTS是全球排名第11位的新兴大学,澳大利亚排名第1位(QS Top 50 Under 50 2021)。在2022年泰晤士高等教育世界大学影响力排名上,UTS位居全球第15位,澳大利亚第2位。UTS是全球排名第8位的年轻大学,全澳排名第1位。US News 2024-2025学科排名中,UTS的数据科学与人工智能学科位列全球第4,澳大利亚第1。在2022年软科世界一流学科排名中,UTS有多达15个学科位于世界前100位,其中5个学科位于世界前50位。根据上海交大学科排名,2023年UTS计算机科学与工程学科位居世界第17位,全澳大利亚第1位。UTS以前沿科技与工程为特色,是澳大利亚数据科学与人工智能学科的国家级重要阵地,拥有数据科学研究院,澳大利亚人工智能中心等一批以数据科学为特色的重点研究平台。 UTS是众多数据科学与人工智能领域国际顶级会议如KDD, IJCAI, WWW, ICDM, PAKDD等的主办方。 UTS位于世界上最具活力、最友好和最适合居住的城市之一----澳大利亚悉尼。这里面朝大海,四季如春,常年绿草如茵,繁花盛开,景色宜人,空气清新。UTS位于悉尼市中心,紧邻悉尼中央火车站和中央商务区,步行即可抵达悉尼歌剧院,海港大桥,达令港,唐人街,悉尼大学等悉尼的标志性地点,生活极其方便舒适。 导师简介: 汪守金博士所在的数据科学研究院(Data Science Institute)是UTS重点支持的以数据科学的前沿基础理论研究与转化应用相结合为特色的研究机构。研究所科研实力雄厚,拥有UTS在数据科学领域唯二的澳洲国家级尤里卡奖(澳洲科技界奥斯卡)获得者,其中一人还是ARC Future Fellow,ACM Distinguished Scientist, 他们均与汪博士课题组有直接和紧密的合作关系,如共同指导学生和发表论文。汪博士与全球一流学术机构(如美国伊利诺伊大学芝加哥分校,亚利桑那州立大学,佛吉尼亚大学,IBM T. J. Watson 研究中心,意大利博岑-博尔扎诺自由大学,德国柏林工业大学,澳大利亚墨尔本大学,新南威尔士大学,澳大利亚联邦科工组织,麦考瑞大学,皇家墨尔本理工大学,中国同济大学,中国科技大学,香港科技大学等)的顶级学者建立了密切的合作关系,可以为学生的持续发展提供广阔的视角和全方位的支持。 汪博士是悉尼科技大学数据科学研究所讲师/助理教授(Lecturer)。他于2018年在悉尼科技大学攻读数据科学方向博士学位,并于2022年8月加入悉尼科技大学教职序列。汪博士近年来一直致力于数据科学方面的基础和前沿研究,尤其是在数据挖掘,机器学习,用户行为分析与建模,推荐系统和虚假新闻检测,时序数据分析,可信人工智能以及数据科学在行业中的创新性应用等方面有着较为深入的研究。近年来,他以牵头人身份在数据科学领域顶级会议KDD和 ICDM上发起并连续组织了多个关于推荐系统的研讨会(Workshop),受到业内广泛关注。他同时还是人工智能顶级会议如AAAI 和IJCAI以及信息检索领域顶级会议SIGIR和WWW上推荐系统方向的讲习报告(Tutorial)的主要组织人和报告者之一。 迄今为止,汪博士已经在国际知名期刊如IEEE Intelligent Systems (2022 IF=6.74)组织多个关于推荐系统的专刊(Special issue),受到业界广泛关注。他常年担任数据科学领域多个顶级会议包括WWW, KDD, IJCAI,AAAI的高级程序委员会委员或领域主席 (荣获AAAI 2026 Outstanding SPC),同时担任多个顶级会议如KDD, NeurIPS, WSDM, IJCAI, AAAI, CIKM, ECML, ACL, EMNLP, MM的程序委员会委员,以及多本顶级期刊如IEEE TKDE, ACM TOIS, ACM CSUR等的审稿人。汪博士同时担任担任PAKDD 2025 及CIKM 2027的Local Chair。 迄今为止,汪博士已经在知名期刊和会议发表了超过100篇学术论文,其中大部分发表于CCF A, CCF B会议或期刊及 JCR Q1的期刊, Google Scholar 引用6500余次, H-index 34。组里同学的文章广泛发表于NeurIPS, ICLR, KDD, WWW, SIGIR 等顶会。汪博士于2023年至2025年连续3年被列入由斯坦福大学和爱思唯尔联合发布的全球前2%科学家名单。汪博士致力于有影响力的研究,他的研究成果受到澳大利亚中英文媒体如ABC Science Show, SBS,The Light House, The National Tribune 的广泛报道。鉴于取得的成绩,汪博士在2024年获得新南威尔士州IAward奖项,在2023年荣获新南威尔士州皇家学会颁发的早期职业研究和服务引文奖,在2022年荣获墨尔本俱乐部研究员奖(2022 Club Melbourne Fellowship Award)。他还在2022年获得IEEE旗下数据科学领域旗舰会议IEEE DSAA颁发的下一代数据科学家奖(DSAA Next-Generation Data Scientist Award)。此外,他还在2021年获得德国学术交流协会(DAAD)颁发的DAAD AInet Fellowship。 关于汪博士的详细信息请查阅他的个人主页: https://profiles.uts.edu.au/Shoujin.Wang 研究方向 (包括但不限于): 数据科学,机器学习,用户行为分析与推荐系统,可信AI与生成式AI,大模型,AI 赋能的医疗健康,农业等领域 招生要求: (1) 具有较强的数学和计算机专业基础,接受过系统的科研训练,有较好的科研思维和习惯;(2) 较强的自驱力,有高度的科研热情,一定的独立思考和创新能力,致力于原创性一流科研成果,尤其欢迎有坚定学术志向和远大学术理想的申请人;(3) 已在相关领域较好的期刊或会议发表过英文论文者优先(重要加分项);(4) 雅思总分6.5并且写作不低于6 (或者其他类型考试如托福,PTE的同等成绩,以UTS官网公布的为准)。 招生类型: (1) 博士研究生(UTS校奖学制为3.5年,UTS-CSC奖学金学制为4年);(2) 双博士学位项目,国内大学和UTS分别颁发博士学位,其中在UTS 就读2年左右,限于与UTS签订了双博士协议高校(中国农业大学,华东师范大学,福州大学,华中科技大学,中国人民大学,上海大学,香港理工大学,南方科技大学)的在读博士生申请(具体名单请看官网:https://www.uts.edu.au/research- ... ablished-agreements),关于双学位项目请查UTS官网Collaborative doctoral research degrees;(3)也欢迎少数工程实践能力很强,立志于以后在工业界发展的学生申请,将与企业合作提供产学研协同的培养体系,学生在读期间有机会参与实际工业界项目或实习,锻炼实践能力,便于以后就业;(4)任何形式的访问与合作,支持远程访问与合作,尤其欢迎有兴趣加入本课题组的优秀博士生和硕士生提前(如1-1.5年) 与本课题组开展合作,建立互信,以便更顺利快速地加入本课题组;(5)如果有推荐系统相关的研究经历和文章发表会是重要加分项。 奖学金信息(国际学生): 1. UTS学校全额奖学金,支持攻读UTS博士学位的学生。包括学费(免除每年约4万澳币的学费)和生活费,标准为每年约3.9万澳币,免税(此奖学金竞争较为激烈,需要申请人有优异的成绩和良好的论文发表记录)。提交申请时必须具备合格的条件(如英语成绩),请不具备的抓紧时间准备。请有兴趣的同学尽早联系我,最晚4月18日,以尽早确定提名名单,进入提名和预申请流程。 2. 另外也接收少量自筹经费(如申请国内各类其他资助项目)且基础较好的学生。 3. 非常欢迎已经身处澳洲的优秀国际学生或者澳洲本地学生申请。 奖学金信息(本地学生,PR或者Citizen): 澳洲政府每年有较为充足的面向本地学生的研究生(包括研究型硕士和博士)奖学金名额,针对有PR或者澳洲公民身份的申请人。免学费,生活费标准为每年3.9万澳币,免税。欢迎符合条件的本地学生联系和申请,UTS下一轮申请截止时间为2026年10月,于2027年1月入学。 联系方式: 欢迎有志在相关领域锻炼、发展、并致力于原创性一流科研成果的同学加入我们的团队,与我们一起学习,共同成长。有意者请将个人简历、已发表的论文和成绩单发送邮件至: shoujin.wang@uts.edu.au。邮件标题请写中文“[申请博士]姓名+目前所在学校+申请的类型 (注明攻读学位博士生,或者双学位博士生) + 计划申请的奖学金(UTS校奖or CSC奖学金)+ 预计入学时间”,如“[申请博士]张三+同济大学+ UTS攻读学位博士生+ CSC奖学金+ 2026年9月”。为了脱颖而出,请在邮件正文开头列出您已经取得的科研成果,如包含作者名单和顺序的publication list,和其他能突出您科研能力和经历的要素,简要介绍您的背景,及计划的研究方向。由于申请人数众多,不能一一回复邮件,敬请见谅。 |
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