新加坡国立大学金玥明组全奖博士生、博士后、科研助理招募

新一年博士招生正式启动!本期我们将为大家介绍新加坡国立大学金玥明课题组招募博士生 / 博士后 / 科研助理的相关信息。

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本期的招募信息来自新加坡国立大学金玥明老师课题组,接待对人工智能、医学影像处理、3D 视觉、机器人领域感兴趣的同窗踊跃请求。学校简介新加坡国立大学(National University of Singapore),简称国大(NUS),是亚洲顶尖、国际知名的钻研型大学。2022 年,新加坡国大在泰晤士高等教育天下大学排名为天下第 21 名,QS 天下大学排名为天下第 11 名。生物医学工程专业 BME 排名天下第 11 位,电子计算机工程 ECE 排名天下第 14 位(2021ARWU)。

新加坡国立大学金玥明组全奖博士生、博士后、科研助理招募

导师简介金玥明博士目前于伦敦大学学院 UCL 计算机科学系 – Prof. Danail Stoyanov 实验室 WEISS 从事博士后钻研,将于明年 1 月加入新加坡国立大学 Department of BME 和 Department of ECE 任助理教授。此前,她于香港中文大学 Department of CSE 获得博士学位,师从 Prof. Pheng-Ann Heng 和 Prof. Chi-Wing Fu。 她的钻研方向为机器学习及其在医疗领域的应用,主要集中在手术机器人视觉感知和医学影像分析。在 IEEE-TMI、MedIA、Radiology、ICCV、ECCV、MICCAI、ICRA 等医学影像分析, 人工智能,计算机视觉,机器人等相关顶级会议和期刊发表论文 30 余篇,谷歌引用 1700 余次。曾获 HKPFS,MICCAI-MedIA Best Paper Award,IEEE ICRA Best Paper Award in Medical Robotics,MICCAI NIH Award 等。担任多个顶级会议和期刊审稿人,担任 ICRA 2021 Session Chair, 参与组织 MICCAI 2022 Workshop 及竞赛,博士后期间曾指导多名博士以及硕士生的项目,曾带领团队参与过许多医学图像处理国际竞赛并获得多个冠军。个人主页:https://yuemingjin.github.io/实验室当前具体钻研方向1. Technology-orientedData/annotation efficient learning & Large-scale training for medical imaging analysis;Learning with multi-modality signals in robotic surgery, such as audio, text, and kinematics;Reinforcement learning for sim-to-real training; etc2. Application-orientedAI for robotic surgical data science, including surgical video analysis, 3D surgical vision analysis, and sim-to-real learning;AI for analyzing time-series medical data, such as 4D MRI and cell sequence; etc招生信息实验室目前有多个 2023 年秋季入学的博士 PhD 名额,以及一些博士后 Postdoc / 钻研助理 RA / 实习生 Intern 职位 (2023 年 1 月即可开始)。接待对人工智能、医学影像处理、3D 视觉、机器人的钻研感兴趣的同窗请求。 博士后薪资非常具有竞争力,原则上一人一事一议。博士生提供每年约 62500 新币(包含学费)的全额奖学金,优秀的同窗会帮助提名请求 President's Graduate Fellowship(校长奖学金)以及 AISG PhD Fellowship 等。更多信息请参考:https://cde.nus.edu.sg/graduate/graduate-programmes-by-research/如果已有一定科研经历,并且对于课题组钻研方向感兴趣,接待来请求 PhD/Postdoc,一起推动人工智能医疗的交叉钻研。对于有强烈科研意愿 (在 gap 有意向读 PhD) 的同窗,也接待来请求 RA/Intern 提早在科研领域里快速成长,并且这里提供薪资支持,任职期满有机会继续在 NUS 攻读 PhD,或推荐至其他国际一流学府深造,名额有限希望及早请求。 实验室为大家提供尊重学生想法,目标在建设友好开放有活力的实验室。耐心细心的科研指导。充分的成长空间,会推荐与支持进行海外交流访问和实习。充足的计算资源,算力充足。实验室隶属于 Department 多个 institution 下,合作机会广泛。 招生要求热爱科研,对于科研有很强的自我驱动力,和良好的自学能力。有扎实的数学和编程基础,较强英语阅读、写作和沟通能力。有相关领域的钻研经历,发表过论文者优先。成绩优秀或获得过国际 / 国家奖项者优先。 联系方式接待感兴趣的同窗将以下资料发到邮箱 [email protected]:简历(包含成绩,排名,钻研经历),代表性科研成果,如有(可以以少于 5 页 PPT 展示),其他可以展示 excellence 的内容。邮件主题:PhD/Postdoc/RA Application – Your School – Name 。访问学者、联合培养博士生也接待联系咨询。适合的请求者将会收到邮件回复。这是机器之心招聘栏目,对接读者与有需求的高校实验室与企业。对招聘感兴趣的机构请联系:[email protected]

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