博士申请 | 美国特拉华大学彭曦老师招收机器学习方向全奖博士/博后/访问学生
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特拉华大学
R1: Doctoral Universities – Very high research activity 38 (US News: Top Public Schools) 45 (US News: Best Graduate Engineering Schools) 73 (CSRankings: Computer Science Rankings)
200-301: ARWU Academic Ranking of World Universities 351-400: THE World University Ranking
导师简介
Dr. Xi Peng (彭曦) joined UD in 2019. He is holding three positions at UD:
- Assistant Professor, Department of Computer & Information Sciences (CIS)
- Resident Faculty, Data Science Institute (DSI)
- Affiliate Faculty, Delaware Environmental Institute (DENIN)
Dr. Peng is working on Machine Learning, Deep Learning, and Computer Vision. His research has yielded more than 30 top conference papers (NeurIPS, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, AAAI, IJCAI, KDD), leading journal articles (TPAMI, TIP, IJCV, THMS), and multiple US patents. His work won the best paper award at the NeurIPS’21 MLPH workshop and the best student paper runner-up award at the ECCV’16. His research received awards and supports from NSF, CDC, Google Research, Snap Research, and multiple internal sponsors. Dr. Peng is ranked as the No.1 scholar at UD according to csrankings.org.
Dr. Peng is leading Deep-REAL (Deep Robust & Explainable AI Lab) and supervising 7 PhD students at this moment. We are interested in interdisciplinary research. Our mission is to develop robust, explainable, and flexible ML methods that address grand challenges in science and engineering domains. Our research topics include:
- Machine Learning: (Robust Optimization; Explainable ML)
- Scientific Machine Learning: (AI/ML + Climate Change)
- Human-centered Computer Vision: (AI/ML + Biomechanics)
实验室主页:
https://deep-real.github.io/
We are looking for 2 strong PhD students to work on the following areas:
- Out-of-distribution generalization
- Explainable machine learning
- Computer vision: Pose Estimation, Action Recognition
1. 招收2名博士研究生,全额奖学金;
2. 对优秀同学降低托福GRE要求;
3. 2023秋季申请截止:2023年2月1日。
1. 浓厚科研兴趣(Self-motivated is highly prefered);
2. CS相关专业本科学历(硕士加分);
3. 良好的GPA记录(前10%加分);
4. 相关科研或项目经历(如有相关论文发表加分)
有兴趣同学请发送下列材料:
1. CV;
2. 本科与研究生成绩单,以及专业排名情况;
3. 托福或雅思成绩,GRE成绩;
4. 其他材料比如已(将)发表论文,GitHub主页等。
实验室欢迎访问学生,学者,博士后。访问时间6个月或以上。
欢迎感兴趣的同学投递材料到 [email protected] 邮件标题格式为:[PhD Application] Your Name + Institution Name + Qualification (Bachelor/Master/PhD)。如有其它问题欢迎邮件咨询。
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