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东南大学有机多孔功能材料团队（国家杰青团队） 2027级博士研究生招生
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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 级招收博士研究生（申请考核制 / 硕博连读），诚邀有志于在 ai、晶态多孔材料、催化与量子功能材料交叉前沿长期深耕的同学加入。 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。博士课题可侧重实验合成、计算理论或实验—计算—ai 交叉。 三、招生对象与要求 招生类别： 2027 级博士研究生（申请考核制；优秀在读硕士可申请硕博连读） 基本要求： 已获得或将于入学前获得硕士学位（申请考核制）；化学、材料、高分子、环境、化工、计算机 / 人工智能等相关专业背景； 具备有机 / 高分子合成、计算化学（dft 等）、光 / 电催化应用相关研究背景，具备其中之一即可，多个兼备者优先； 有独立完成科研项目或发表论文经历者优先； 英语水平良好，能熟练阅读并撰写英文科技文献； 具备清晰的长期科研规划与钻研精神，踏实、认真、勇于探索。 加分项（非必需）： 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； 第一性原理计算（vasp、cp2k、gaussian 等）或分子模拟经验； 高水平论文、专利、开源代码或学科竞赛成果。 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，鼓励博士生主导高水平课题； 国际联合培养与交流： 依托导师深厚的海外合作网络，为博士生提供赴海外顶尖机构联合培养、访学与学术交流的机会： 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） 待遇保障： 按学校及团队标准发放助研津贴，对表现优异者提供额外科研奖励，全力支持参加国内外高水平学术会议。 六、申请方式 诚邀对 ai for science 与功能材料充满热情、立志投身科研的青年才俊加入，共同定义材料科学的未来！ 时间安排： 2027 级申请考核制博士的报名与材料提交以东南大学研究生院及能源与环境学院通知为准；名额有限，强烈建议有意者尽早邮件联系导师（可提前沟通课题方向、安排交流面谈或预实习）。 投递邮箱： ybfu@seu.edu.cn 邮件标题格式： 姓名 + 申请 2027 级博士（ai+cofs）+ 毕业院校 + 感兴趣方向（一 / 二 / 三） 申请材料： 个人简历（含教育背景、硕士阶段研究工作、英语水平、技能基础）； 代表性科研成果（论文 / 专利 / 会议报告 / 代码链接等）； 一页以内的研究兴趣陈述：说明对哪个研究方向最感兴趣、已有基础及初步设想（可选）。 |
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