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X教授

木虫 (著名写手)

应助: 1 (幼儿园)
金币: 3628.3
帖子: 1070
在线: 324小时
虫号: 1110469

[交流] 东南大学有机多孔功能材料团队（国家杰青团队）招收2027级推夏令营免硕士/直博生

ai × cofs：智能设计 · 精准合成 · 催化与量子
一、团队与课题组简介
有机多孔功能材料团队隶属于东南大学能源与环境学院，由国家杰出青年科学基金获得者赵新教授领衔。团队科研氛围浓厚，实验与办公条件优越，科研经费充足，深度布局"人工智能驱动的科学研究（ai for science）"，致力于将 ai 技术与先进多孔材料开发深度融合，构建"数据驱动"的新材料发现范式。
付钰彬研究员课题组依托该团队平台，面向 2027 级招收推免硕士研究生及直博生，欢迎对人工智能、晶态多孔材料、催化与量子功能材料等交叉前沿充满热情的同学加入。

二、研究方向（可任选其一）
课题组以共价有机框架（cofs）等晶态多孔高分子材料为核心，构建"计算模拟 — ai 预测 — 实验验证"的全闭环研究体系，主要方向包括：
方向一｜ai 辅助的功能材料智能设计
利用检索增强生成（rag）结合大语言模型，构建 cof 领域专属知识库与化学智能体，实现海量文献的自动化处理、分子设计与合成路线智能推荐，突破传统"试错法"合成的桎梏。
方向二｜cof 基 co₂ 光 / 电催化还原
设计与合成功能化 cof 材料，用于二氧化碳的光催化与电催化还原，探索高效、高选择性的能源转化新途径。
方向三｜cof 自由基化学与量子比特构筑
发展自由基 cof 体系，开展自由基（电）化学与无金属有机量子比特的设计、构筑及性能研究，面向下一代量子信息材料。
三个方向贯穿"干湿结合"理念：实验合成提供高质量数据，计算化学（第一性原理 / 多尺度模拟）提供机理支撑，ai 模型实现高效迭代与落地。同学可根据兴趣，选择偏实验、偏计算或实验—计算结合的课题。

三、招生对象与要求
招生类别：2027 级推荐免试（保研）硕士研究生 / 直博生（通过夏令营及推免渠道）
基本要求：
化学、材料、高分子、环境、化工、计算机或相关专业本科背景；不限专业，相关背景者优先；
看重平时学习成绩与踏实、认真的科研态度；
对科研有浓厚兴趣，具备良好的沟通与团队协作能力。

加分项（非必需）：
有机 / 高分子合成、计算化学（dft 等）或光 / 电催化实验经历；
python 编程、机器学习 / 深度学习、rag / 大模型应用、图神经网络（gnn）等 ai 技能；
有科研训练（大创、毕设）、学科竞赛或论文经历。
直博生额外期望：具备清晰的长期科研规划，志在 ai + 材料交叉前沿，能在指导下独立推进课题。

四、导师简介
团队负责人：赵新教授（国家杰青）
东南大学能源与环境学院教授，国家杰出青年科学基金获得者。中科院上海有机所博士，哈佛大学、芝加哥大学博士后，曾任中科院上海有机所研究员，2025 年加入东南大学。长期从事有机多孔聚合物材料的结构设计与精准合成。
招生导师：付钰彬研究员
东南大学能源与环境学院研究员。博士毕业于德国德累斯顿工业大学（德国卓越理工大学联盟 tu9 成员、德国精英大学之一），师从冯新亮教授（欧洲科学院院士、德国科学院院士、德国国家工程院院士）；自博士阶段起在 thomas heine 教授（欧洲科学院院士）课题组联合培养、从事计算化学研究，并曾于德国马克斯·普朗克微结构物理研究所从事博士后研究。兼具实验合成与计算模拟背景，是连接 ai 算法与化学机理的天然桥梁。目前发表 sci 论文 113 篇，总引用 4600 余次，h 指数 43。
个人主页：https://power.seu.edu.cn/fyb/list.htm

五、培养与待遇
跨学科平台：完备的湿实验室 + 高性能计算集群，全面支持合成实验与 ai 模型训练 / 推理；
个性化培养：导师亲自指导，定制"ai + 化学"交叉培养方案；
顶尖国际交流机会：
德国马克斯·普朗克研究所
法国斯特拉斯堡大学超分子科学与工程研究所（isis，诺奖得主云集）
德国德累斯顿工业大学（tu dresden）

六、申请方式
诚邀对 ai for science 与功能材料充满热情的青年才俊加入，共同定义材料科学的未来！
时间安排： 2027 级推免 / 夏令营以学院及学校通知为准；名额有限，欢迎有意者尽早邮件联系，可优先安排交流面谈或暑期实习。
投递邮箱： ybfu@seu.edu.cn
邮件标题格式：
推免硕士：姓名 + 申请 2027 级推免硕士 + 毕业院校 + 感兴趣方向（一 / 二 / 三）
直博生：姓名 + 申请 2027 级直博 + 毕业院校 + 感兴趣方向（一 / 二 / 三）

申请材料：
个人简历（含成绩单 / 专业排名、英语水平、科研经历及技能基础）；
简要说明对哪个研究方向最感兴趣及相关基础；
代表性成果（论文 / 专利 / 代码链接 / 竞赛获奖等，可选）。

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