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佛罗里达大学
佛罗里达大学 (University of Florida)，简称UF，坐落在美国佛罗里达州的盖恩斯维尔，是美国公立高校的佼佼者，被誉为“公立常春藤”。在2023年的US News大学排名中，UF全美排名公立大学中Top 5。而在UF在多个研究领域里有出色的表现，特别是人工智能和高性能计算、计算机工程、药学等领域。UF的高性能计算机HiPerGator得到了NVIDIA的大力资助，全球Green500 List排名第2名，Top 500 List算力排名第22名，为各种科学研究领域，特别是人工智能领域，提供了强大而稳健的硬件支持。
UF的J.Crayton Pruitt家族生物医学工程系是全美少有的几个与顶级医学院、兽医学院和牙科学院共建的专业部门。该系还与一系列高级研究机构建立了深度合作，包括麦克奈特脑研究所、临床和转化科学研究所以及美国国家高磁场实验室。这一多学科合作模式丰富的实验平台和研究机会，使得该系的科研成果在多个方向上都具有突破性。
盖恩斯维尔，位于佛罗里达州北部Alachua县的小城，以佛罗里达大学为中心，成为了美国东南地区在教育、医疗和文化上的一个重要枢纽。虽然仅有约12万人口，但该城市的影响力远超其规模。美国《钱杂志》（Money Magazine）甚至将其评为全美最适宜居住的城市之一，不仅因为其拥有高水平的教育资源，还因为这里的生活成本相对较低，交通便捷，以及具有多样性的文化活动和娱乐选择。盖恩斯维尔交通便捷，市内有机场，此外，与佛罗里达州的其他主要城市如奥兰多、奥卡拉、杰克逊威尔和坦帕都有高速路，车程在两小时之内。盖恩斯维尔文化和娱乐设施丰富，拥有多家博物馆、剧院、高尔夫球场和艺术表演中心，其中佛罗里达自然历史博物馆被评选为全美排名前十的博物馆，而且盖恩斯维尔离迪士尼乐园、环球影城等只有不到两个小时的车程。
佛罗里达大学为博士后提供了一个理想的环境。学术方面，UF学术资源丰富和研究氛围浓厚可以帮助博士后更快地在学术界崭露头角。生活方面，UF相对较低的生活成本使得博士后能在舒适的环境中进行研究，丰富的文化和娱乐活动以及便利的交通条件为博士后提供了休闲和娱乐的多样选择。
导师简介
方若谷博士是佛罗里达大学J. Crayton Pruitt Family生物医学工程系的终身副教授，专注于医学和医疗领域的人工智能研究。她同时也是电子与计算机工程、计算机信息科学工程、放射学等系的教授。她的工作主要集中在两大方向：一是人工智能赋能的精准大脑健康学（AI-empowered precision brain health），二是生物启发的人工智能（brain/bio-inspired AI）。
方博士在学术界表现出色，荣获了多个重要奖项和荣誉。这些包括IEEE国际图像处理会议最佳论文奖，NSF 研究计划倡议 (CRII) 奖、NSF CISE IIS 奖，橡树岭联合大学 (ORAU) 颁发的Oak Ridge Associated Universities (ORAU)奖的相关奖项。她还被佛罗里达大学的赫伯特沃特海姆工程学院授予了杰出创新奖，以及生物医学工程系杰出科研奖。
方博士的研究影响深远，不仅得到了学术界的高度认可，还引起了主流媒体和公众的广泛关注。她的研究成果曾被《福布斯》杂志、《华盛顿邮报》、ABC和RSNA报道，并发表在《柳叶刀-数字医疗》（The Lancet Digital Health）杂志上。此外，方博士还受邀在全球范围内的顶级研究机构，如斯坦福医学院、康奈尔医学院MRI研究所、英伟达人工智能技术中心等进行演讲和报告。
方博士不仅在研究上表现优异，还在学术组织和会议中扮演了多个重要角色。她目前是医学图像计算和计算机辅助干预(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, MICCAI)协会的Women in MICCA主席，也担任了生物医学工程学会（BMES）年会的多个分会主席，医学影像分析(Medical Image Analysis) 杂志编委，Frontiers in Human Neuroscience 特刊Women in Brain Imaging and Brain Stimulation的专题主编，Computerized Medical Imaging and Graphics客座主编。
实验室介绍和课题组主要研究方向
方博士的实验室是一个多学科、多层次的研究团队，目前团队由博士后、博士研究生以及多位硕士和本科生组成。这个课题组主要专注于医学方向的机器学习和人工智能，具体的研究方向包括但不限于：
  • 个性化治疗结果预测（Individualized Treatment Outcome Prediction）
  • 个性化早期诊断（Personalized Early Diagnosis）
  • 生物/神经科学启发的人工智能（Biology/Neuroscience-inspired AI）
  • 精准脑刺激（Precision Brain Stimulation）
  • 医学图像分析（Medical Image Analysis）
  • 受神经科学启发的人工智能（Neuroscience-Inspired AI）
招聘岗位
博士后1名（初始任期为一年，并有可能再续约 1-2 年）：
  • 实验室：智能医学信息学学习与评估（SMILE）实验室
  • 位置：佛罗里达大学
  • 负责人：方若谷博士
  • 岗位：博士后助理
  • 任期：一年（可续约）
  • 待遇：薪资可面议，与学历和经验相称
工作职责
1. 项目领导和开发：
  • 领导或协同领导多个与机器学习和医学图像分析相关的研究项目
  • 与跨学科团队合作，确保项目目标、时间表和预算的有效实施
  • 对研究方向进行持续的评估和优化
2. 高级数据分析：
  • 负责分析来自不同来源（如MRI、CT、PET扫描、视网膜图像、电子健康记录和基因组学数据）的多模态医学数据
  • 利用先进的数据分析技术，如深度学习、强化学习或图神经网络，提出新的分析方法
  • 与数据科学家和医学专家合作，确保数据准确性和结果的临床相关性
3. 研究方向与内容：
  • 在神经退行性疾病（如阿尔茨海默症、帕金森症等）的预防、诊断、干预和预测等方面进行深入研究
  • 与临床医生、生物统计学家和其他领域的研究人员合作，开展临床试验和数据收集
4. 学术贡献：
  • 在顶级学术期刊和会议上发表研究成果
  • 鼓励和指导实验室内其他研究人员（如博士生、硕士生）进行高质量的研究
  • 与国际合作伙伴进行学术交流和合作，提升实验室的国际影响力
成功的候选人应具备高度的自我驱动性和领导才能，能够为实验室的现有研究做出重要贡献，并有能力领导和实施新的、与大脑健康有关的研究项目。
基本要求
1. 拥有计算机科学、电气与计算机工程、生物医学工程、应用数学、统计学、神经科学或相关领域的博士学位；
2. 精通Python编程；
3. 具备丰富的机器学习、深度学习、图像处理、计算机视觉和数据科学方面的经验；
4. 具备创新研究经验和成功的学术出版记录；
5. 具备出色的书面和口头沟通能力；
6. 能够独立展开研究工作并具备团队合作能力。
加分项
1. 具备医学影像经验者优先考虑；
2. 具备PyTorch、TensorFlow或Keras经验者优先考虑；
3. 具备神经影像、神经影像分析、FSL/FreeSurfer/SPM/MONAI工作经验者将被优先考虑；
4. 具备医学影像数据（如 MRI、CT、X 射线、眼底、OCT）经验者优先；
5. 希望申请者拥有放射组学、医学图像分割、检测、分类、预测等方面的经验。
申请方式
1. 申请信息：访问佛罗里达大学的招聘网站了解更多信息：
https://explore.jobs.ufl.edu/en-us/job/519971/post-doctor-associate
实验室网页：
https://lab-smile.github.io/index.html
2. 发送邮件材料：您需要将以下材料通过电子邮件发送给方若谷博士（[email protected]）
  • 求职信：描述您的研究兴趣、研究经验以及职业目标
  • 包括教育背景、工作经验、发表论文、项目经验等
  • 推荐人：至少三位推荐人的姓名和电子邮件地址
3. 审核：申请将在收到所有材料后开始审核，直到找到合适的候选人；
4. 其他要求：
  • 正式成绩单：如果被选为最终候选人，需要提交正式成绩单。“颁发给学生”的成绩单不被接受；
  • 外国学位认证：如果您的学位是从美国境外的教育机构获得的，您需要通过由国家证书评估服务协会（NACES）批准的专业证书服务提供商进行学位评估。您可以在网站找到这些服务提供商的信息。
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