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本文转载自：机器之心
如今，又到了博士招生的季节，我们整理了海内外多所实验室的招生信息。
希望这些消息能对正在立志在学界深造的你有所帮助（排名不分先后）。
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Feng Yan（颜枫）博士是内华达大学的助理教授。他于 2011 年和 2016 年获得美国威廉玛丽大学的硕士和博士学位，2013 年和 2014 年分别在硅谷的惠普研究院和西雅图的微软研究院实习。2016 年加入美国内华达大学任助理教授，主导内华达大学大数据的研究和教育工作，任内华达大学智能数据和系统实验室的主任。
他主导的大数据项目于 2018 年获得美国 NSF BIGDATA 研究项目的资助（共 134 万美元，其中接近 98.4 万美元来自 NSF，35.8 万美元来自亚马逊云计算）。他主导的深度学习项目于 2018 年获美国 NSF CRII Award (17.5 万美元)。他和他的学生曾在 NIPS、KDD、SC、USENIX ATC、EuroSys 等国际顶级会议上及 IEEE 和 ACM 的顶级期刊上发表过文章。他和学生的研究成果于 2018 年获得 IEEE CLOUD 的最佳学生论文奖，于 2019 年获得 CLOUD 的最佳论文奖。
个人主页：https://www.cse.unr.edu/~fyan/index.html
内华达大学智能数据和系统实验室目前有博士研究生 8 人、硕士研究生 4 人、本科生数人。实验室非常强调与工业界的互动合作以发现和解决重要的实际科研问题。目前工业界的紧密合作伙伴包括：微软研究院、Google Brian、亚马逊、惠普实验室、IBM 研究院、贝尔实验室、百度研究院、NetApp ATG 和 EMC。
实验室的研究领域主要集中在对大数据、机器学习、云计算的算法、应用、系统的设计与优化，特别是提高性能、效率、扩展性、稳定性、安全性等。实验室拥有丰富的计算资源来支持机器学习和系统方面的研究，包括总计近 40 万美元的亚马逊云计算资金、学校的超算中心（超过 2400 个 CPU 及 44 个 Nvidia P100 GPU、1PT 的存储设备和 100G/s 的网络速度）和实验室的 GPU 计算群（44 个高性能 Nvidia GPU）。
对机器学习系统和云计算相关的方向感兴趣，尤其是 MLaaS、联邦机器学习、神经结构搜索和无服务器计算等课题。
电子邮箱：fyan@unr.edu (mailto:fyan@unr.edu)
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张拳石是上海交通大学副教授。他于 2009 年在北京大学获得机器智能学士学位，之后进入日本东京大学空间信息科学中心就读，并于 2011 年和 2014 年获得硕士和博士学位。从 2014 年到 2018 年，他在美国加州大学洛杉矶分校担任博士后研究员。
他的研究兴趣涵盖计算机视觉和机器学习，在深度学习、图论、无监督学习、目标检测、三维重建、三维点云处理、知识挖掘等四个领域发表过顶级期刊和会议论文。目前，他的研究重点包括但不限于提升神经网络的可解释性、无监督或弱监督学习、神经网络表达向语义图模型表达的转化、探索神经网络的内在表达对人类行为的反馈指导、解决构建全能型分布式神经网络在效率和模块化表达方面的瓶颈等。他是 AAAI-19 网络可解释性研讨会的联合主席，也是 CVPR-19 可解释性 AI 研讨会的联合主席。
张拳石教授领导的实验室目前拥有四名博士生、一名硕士生和大约 20 名本科生，研究方向为可解释的 AI。
招收一名博士生和一名硕士生，2021 年 9 月进入上海交通大学就读。
联系方式
强烈建议所有申请者先在实验室进行短期（如三个月）实习，以展示自己的科研能力并发表研究论文。申请者的住宿费会得到实验室的部分资助。
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张弥教授本科毕业于北京大学，博士毕业于美国南加州大学，现任密歇根州立大学电子与计算机工程系（ECE）和计算机科学与工程系（CSE）助理教授。
张弥教授的主要研究领域包括移动端及分布式深度学习模型和系统、自动化机器学习以及深度学习在计算机视觉和语音识别中的应用。他和他的学生在相关国际顶级会议及期刊发表学术论文 50 余篇，学术成果被国内外顶级媒体（如时代周刊、连线杂志、MIT 科技评论、CNN、机器之心等）报道 100 余次。
张弥教授先后获得 2015 年 ACM UbiComp 会议最佳论文奖提名、2018 年 IEEE CNS 会议最佳论文奖、2019 年 ICCV Neural Architects Workshop 最佳论文奖提名。此外，张弥教授及其研究团队在 2017 年 NSF Hearables Challenge 全美竞赛中获得第三名，在 2016 年 NIH Pill Image Recognition Challenge 全美竞赛中获得冠军。
个人主页：https://www.egr.msu.edu/people/profile/mizhang
张弥教授所领导的机器学习系统实验室主要从事深度学习算法和系统的研发以及在虚拟现实设备、无人驾驶汽车/飞机、智能移动和可穿戴设备、物联网中的应用。实验室和多家世界著名高科技公司有着紧密的合作关系，包括微软、谷歌、三星、英特尔、贝尔实验室、福特等。这些合作关系为实验室的博士生提供了大量的实习和就业机会。
博士生 3 名，全额奖学金。2020 年 1 月或者 9 月入学均可。
机器学习系统；
设备上机器学习
移动和物联网 AI
以人为本的 AI
个人主页：http://www.egr.msu.edu/~mizhang
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Rose Yu（虞琦）是美国东北大学计算机学院助理教授。她本科毕业于浙江大学，2017 年在美国南加州大学拿到博士学位，后曾在加州理工学院担任博士后研究员。她曾获南加州大学计算机学院最佳博士论文奖等。
她主要致力于图神经网络、强化学习/模仿学习的理论和应用研究，尤其是大规模时空数据，研究兴趣包括优化、深度学习、时空推理。其中，她最感兴趣的是物理学与机器学习之间的交叉研究。她的工作已经应用于动态系统的学习、运动分析、智能交通及气候信息学。
波士顿东北大学人工智能方向全美排名 13 (http://csrankings.org/)。全新实验室位于波士顿市中心 177 Hungtington Ave 大厦 22 层。现有博士研究生三人，硕士研究生和本科生多名。
图神经网络、强化学习/模仿学习的理论和应用
动态系统
基于物理的机器学习
联系方式
招生页面：http://roseyu.com/prospective.html
路易斯维尔大学 Roman V. Yampolskiy 教授
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Roman V. Yampolskiy 是路易斯维尔大学的副教授和终身教授，是该校网络安全实验室的创始人和负责人，博士毕业于美国纽约州立大学布法罗分校。
Yampolskiy 教授的主要研究方向包括 AI 安全、通用人工智能、行为生物识别、网络安全、数字取证、遗传算法、模式识别等。他出版的论文、书籍超过 100 多部，其研究成果被 1000 多位研究者引用，以 22 种语言被多家媒体报道 250 多次。
个人主页：http://cecs.louisville.edu/ry/
路易斯维尔大学的网络安全实验室创建于 2008 年，旨在成为计算机及网络安全、生物识别、数字取证领域的领先研究中心。该实验室欢迎所有对安全相关课题研究感兴趣的学生。在该实验室从事研究的学生非常自豪，因为他们是首批致力于 Artimetrics 研究的研究者。Artimetrics 是一个研究领域，旨在识别、分类和验证用于安全、定制或其他用途的机器人、软件和虚拟现实智能体。
实验室页面：http://cecs.louisville.edu/security/
AI 安全
通用人工智能
技术
技术奇点
网络安全
生物识别
电子邮箱：roman.yampolskiy@louisville.edu
如果您的实验室也正在招收博士生，且希望通过我们的平台进行招募，可以通过以下邮箱联系我们：liyazhou@jiqizhixin.com。
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