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香港中文大学（深圳）
香港中文大学（深圳）是一所经国家教育部批准，传承香港中文大学的办学理念和学术体系的大学。目前，来自世界各地的 8000 多名优秀学子正在港中大（深圳）求学。经过七年的发展，大学学科建设已逐步完善，已面向全球招聘引进了 400 余名国际知名优秀学者和研究人员，其中包括诺贝尔奖得主 5 名，图灵奖得主 2 名，菲尔兹奖 1 名，各国院士近 30 名（其中全职 10 名），国家级特聘专家近 60 名，ACM/IEEE 等协会会士近 40 名。目前引进的教师 100% 具有在国际一流高校执教或研究工作经验。大学已经连续六年成为广东省内院校中录取分数最高的大学，毕业生颁发香港中文大学的学位证。香港中文大学（深圳）数据科学学院专注于数据科学方向的人才培养与科学研究。学院在运筹学、统计学、计算机科学等基础领域以及机器学习、运营管理、决策科学等应用领域有着系统的教学体系，为学生提供完整且前沿的理论与实践相结合的教育。
导师简介
张瑞茂，现任香港中文大学（深圳）数据科学学院的研究助理教授，深圳市大数据研究院研究科学家、深圳市模式分析与感知计算重点实验室（筹）固定成员（张大鹏院士领衔），深圳市孔雀计划海外高层次人才。分别于2011年和2016年在中山大学数据科学与计算机学院获得学士与博士学位。2017年到2019年间，在香港中文大学多媒体实验室（mmLab）担任博士后研究员，后加入商汤科技有限公司研究院，任高级研究员至2021年2月。主要的研究领域集中在计算机视觉、深度学习以及相关的智能媒体应用上，所涉及的具体研究内容包括但不限于场景内容的理解分析与推理、以人为中心的视觉建模与表达、跨域跨模态数据下的弱监督与自监督学习、基于扩散模型的视觉内容生成、异质医疗数据的深度表达学习与分析等。与国内外多个计算机视觉核心科研机构有着长期且深入的合作。在相关领域顶级期刊和会议上发表论文40余篇，其中IEEE T-PAMI论文3篇，ESI高被引论文2篇。
个人主页：
http://zhangruimao.site/
招生信息
香港中文大学（深圳）数据科学学院招收计算机视觉、智能多媒体、医学影像分析等方向的硕士、博士、研究助理。课题组和多个国内外知名计算机视觉研究机构保持长期、密切的合作关系，相关的访学、实习、工作机会多多。
岗位设置：
1. 博士研究生：具体申请流程请参考下方链接，更多细节可以直接邮件与我沟通：
https://sds.cuhk.edu.cn/phd-programmes-CSE/applications
2. 硕士研究生：学术硕士请直接与我邮件沟通；授课硕士请参考下方链接，可以进入硕士项目之后通过面试进入实验室参与科研：
https://mscds.cuhk.edu.cn/
3. 研究助理：提供具有竞争力的薪资待遇和住房补贴，第一期工作合同3个月，后续根据课题需求和工作情况进行续期。更多信息请直接邮件联系。
研究方向
1. 场景内容的理解分析与推理：现阶段主要侧重面向于无人驾驶场景的3D视觉内容解析及其相关的上下文内容推理；后续将开展基于RL的自动驾驶或机器人场景下的决策分析；
2. 以人为中心的视觉建模与表达：现阶段侧重人体内容的2D、3D识别、解析与分析；基于跨模态联合学习的人体视觉内容生成与应用；人与场景内容的交互理解与生成；
3. 跨域跨模态数据下的弱监督与自监督学习：面向于跨域数据或跨模态数据条件下的语义一致性学习，涉及算法设计与深度神经网络架构设计；
4. 基于扩散模型的视觉内容生成：侧重于基于扩散模型（Diffusion Model）的，细粒度的、内容可控的、长时序的视觉内容生成。医学数据的深度表达与分析：跨模态医学影像分析、弱标注情况下的医学影像分割与检测、医学数据生成与大规模预训练；
5. AI4Science：基于2D形态的天气时序数据分析与预测、基于扩散图模型的分子3D构象生成。
申请要求
1. 背景要求：申请博士和硕士研究生的同学，需在入学时于海内外知名大学取得学士学位；申请研究助理的同学，需要至少取得海内外知名大学取得学士学位，或同等知名院校本科4年纪在读；
2. 专业技能：要求就读于计算机科学、大数据科学等相关专业，具有扎实的数学基础和编程能力；
3. 工作语言：良好的英语沟通、阅读和写作能力，经考察能够独立撰写学术论文者优先；
4. 求学目标：对计算机视觉及其相关研究具有极大热忱、敢于挑战自我，力求自我突破，不断去学习吸纳新的知识；有志于成为技术领袖；
5. 科研经历：有计算机视觉、深度学习、计算机图形学、人工智能等课程或者科研项目经历者优先。
在实验室所得
1. 发表顶级论文的机会：包括但不限于CVPR，ICCV，ECCV，NeurIPS，ICLR等；
2. 系统的科研训练与全面的科研视野：我将借助我在多个研究机构学习和工作的经历，帮助大家构建适合自身现状与职业诉求的成长体系。给予大家在不同科研体系下研究内容、思维模式以及成长路径的指导，并以此开展更为系统的科研训练；
3. 国际化合作与广泛交流：推荐至国内外多个顶尖的计算机视觉、深度学习研究机构、院所进行实习、交流访问。
申请方式
请将个人简历、成绩单、已发表或者在投论文、研究计划（可选）等发送至 [email protected] 或 [email protected]。
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