一、學校和學院簡介
01學校簡介
華南理工大學地處廣州，是直屬教育部的全國重點大學，校園分為五山校區、大學城校區和廣州國際校區，是首屆“全國文明校園”獲得單位。學校辦學源遠流長，最早可溯源至1918年成立的廣東省立第一甲種工業學校（世稱“紅色甲工”）；正式組建于1952年全國高等院校調整時期，是新中國“四大工學院”之一；1960年成為全國重點大學；1981年經國務院批準為首批博士和碩士學位授予單位；1993年在全國高校首開部省共建之先河；1995年進入“211工程”行列；2001年進入“985工程”行列；2017年進入“雙一流”建設A類高校行列，2023年躋身上海軟科“世界大學學術排名”前150強。
如今的華南理工大學已經發展為一所以工見長，理工醫結合，管、經、文、法等多學科協調發展的綜合性研究型大學。輕工技術與工程、建筑學、城鄉規劃學、食品科學與工程、化學工程與技術、環境科學與工程、材料科學與工程、機械工程、管理科學與工程、馬克思主義理論等學科整體水平位居全國高校前列；16個學科領域進入國際高水平學科行列，其中，工程學、材料科學、化學、農業科學、計算機科學5個學科領域達到國際領先水平。
建校以來，學校為國家培養了高等教育各類學生64萬人，畢業生就業率多年來位居全國高校和廣東省高校前列，一大批畢業校友成為我國科技骨干、著名企業家和領導干部。學校被譽為“工程師的搖籃”“企業家的搖籃”“新能源汽車界的黃埔軍校”，入選全國大眾創業萬眾創新示范基地。
學校以雄厚的原始科研創新能力推動一流大學建設，建有30個國家級科研平臺、242個部省級科研平臺，數量位居全國高校前列、廣東高校首位。發明專利申請公開量、發明專利授權量、有效發明專利擁有量穩居全國高校前列，2009年以來以第一專利權人獲中國專利獎數量排名全國高校第一。
2017年，廣州國際校區由教育部、廣東省、廣州市和華南理工大學四方簽約共建，這是學校“雙一流”建設的新引擎，也是中國高等教育在地國際化辦學模式又一次新的探索。校區按照“卓爾不凡，臻至一流”的發展定位，扎根中國、融通中外，匯集全球創新要素，助力粵港澳大灣區國際化教育示范區建設，致力于建設成為集聚國際高水平團隊、培養新工科領軍人才、開展深度國際合作、聚焦前沿科學研究、推進高端成果轉化和創新創造創業的高地，率先辦成高水平、國際化、研究型、新工科特色的世界一流示范校區。
在新的歷史發展起點上，學校將秉承“博學慎思 明辨篤行”的校訓，弘揚“厚德尚學 自強不息 務實創新 追求卓越”的精神，以“雙一流”建設和廣州國際校區建設為“雙引擎”，大力推進“學術華工”“開放華工”“善治華工”“幸福華工”“大美華工”建設，向著中國特色、世界一流大學的目標奮勇前進，勇當粵港澳大灣區高等教育發展排頭兵，努力為實現中華民族偉大復興的中國夢貢獻華工智慧和華工力量。
02學院簡介
華南理工大學計算機科學與工程學院現有1個博士后科研流動站、1個一級學科博士學位授權點和1個廣東省一級重點學科：計算機科學與技術;1個工
學院擁有包括歐洲科學院院士、IEEE Fellow、國家杰青、國家優青等高層次人才的專任教師隊伍，教師年齡結構、知識結構合理，后備力量強。擁有教育部工程研究中心1個，省級重點實驗室2個，科技部重點領域創新團隊1個，省級工程中心4個、省級創新平臺1個。近年來先后承擔了國家重點研發計劃、國家自然科學基金重點項目、聯合項目等科研項目，發表了一批高水平學術論文，獲得國家、省、市多項教學科研獎項，已成為國家計算機科學與技術重要的人才培養和科學研究基地。
二、招收要求
1.遵守法律法規，具有良好的思想政治表現和品德修養，身心健康，無違法違紀記錄；具有較強科研能力和學術潛力；
2.年齡在35周歲（含）以下;
3.具有國內外知名高校或科研院所博士學位，獲得博士學位一般不超過3年；或通過博士學位論文答辯的應屆博士；
4.全職在校從事博士后研究工作。
三、崗位待遇
01工作條件：
1.學校為博士后研究人員提供“雙一流”A類高校的國家、部省級高水平科研平臺和科研條件，現有國家級科研平臺29個，部省級科研平臺242個;
2.在站滿18個月或期滿出站后1年內，可參評博士后副研究員;
3.博士出站后，可申請教研、專職等崗位留校工作，學校擇優聘用。
02生活條件：
1.提供具有競爭力的薪酬（稅前最高可達47萬/年），此外，學校鼓勵學院及合作導師另外提供經費支持；
2.享受學校公費醫療待遇，按照規定繳納社會保險和住房公積金；
3.享受博士后公寓或租房補貼；
4.子女可入讀學校優質附屬幼兒園和實驗學校。
四、團隊介紹
01
導師簡介/Instructor Profile
陳俊龍（C.L.Philip Chen），二級教授、博士生導師、學院院長、歐洲科學院外籍院士、歐洲科學與藝術學院院士、中國自動化學會副理事長，國家重大人才工
張通，教授、博士生導師、學院副院長，國家優秀青年科學基金和廣東省杰出青年基金獲得者。主要從事情感計算和大模型等人工智能基礎算法及相關應用研究，主持國家自然科學基金、廣東省自然科學基金和與企業合作項目20余項，發表學術文章100余篇，申請專利60余項，其中PCT專利2項，授權專利16項。擔任IEEE Transactions on Affective Computing，IEEE Transactions on Computational Social Systems和Journal of Intelligent Manufacturing的期刊副主編。擔任中國自動化學會計算社會與社會智能專委會副主任，青年工作委員會副秘書長；擔任健康智能感知與數字平行人教育部工程研究中心副主任，廣東省計算智能與網絡空間信息重點實驗室副主任。曾獲廣東省科技進步一等獎，第十屆“吳文俊人工智能優秀青年獎”，ACM廣州新星獎及IEEE SMC學會Franklin V.Taylor最佳論文獎。指導學生獲2020年第六屆全國互聯網+大賽總決賽國家金獎2項。
研究興趣/Research interests
1.深度學習、寬度學習算法；2.多模態情感計算；3.大模型技術與應用。
課題組網站：http://www.dsail.vip/TeamBrief.html
項目簡介/Project Introduction
本課題組在人工智能、深度學習、寬度學習、情感計算等方向擬招收博士后4名。
1.機器智能算法與情感識別研究：本項目開展不同模態數據間的協同表征及聯合概率分布、多模態交互信息提取方法及多模態跨個體算法等研究。研究多模態健康數據的高效感知、分析與利用的機器智能算法與情感識別技術，為典型的精神類疾病構建臨床輔助診斷指標及模型提供支持，提高情感狀態評估的有效性和可行性，響應“復雜疾病早期預測、早期發現、早期診斷”這一國家戰略需求。
2.大規模高效能神經網絡模型與算法研究及應用：該項目針對類腦智能關鍵技術及系統，研究類腦啟發的算法和理論，形成新型類腦寬度模型和計算框架，類腦計算可解釋性方法與理論和類腦大規模神經網絡算法與系統，突破低成本低能耗智能感知、復雜場景多模態數據主動感知、自主學習等技術瓶頸，實現超人感知和高動態、多模式大場景感知。搭建類腦多模態大規模神經網絡算法平臺，初步對多模態融合協同、深度與寬度神經網絡結合等關鍵技術進行了實驗驗證，并對多模態模型通用性完成技術方案和系統設計。
目前課題組有64、128導聯腦電采集設備、服務器、多模態設備、眼動儀、步態采集設備、體3D模型重建系統、裸眼混合現實設備，可以支撐上述兩個項目的開展。
招收對象需具備以下研究經歷之一/Research Experience
1.計算機網絡/通信/電子工程等專業，具有博士學位，獲博士學位3年；
2.具有深度學習、寬度學習、情感計算等領域科研經驗，精通Tensorflow、Pytorch等至少一種框架；
3.在人工智能、情感計算等方面發表過高水平會議、期刊論文。
應聘簡歷投遞及聯系方式/Contact Information
有意向者請投遞個人簡歷（包括學習、工作和研究經歷、榮譽獎勵、發表論文等）和代表性研究成果至課題組聯系人電子郵箱：tony@scut.edu.cn，郵件主題命名為：“
02
導師簡介/Instructor Profile
蔡宏民，二級教授、博士生導師、國家杰出青年科學基金獲得者、華南理工大學未來技術學院行政副院長、計算機學院教授、京都大學客座教授、興華杰出學者，IEEE Senior Member、 CCF杰出會員。國際期刊IEEE Transaction on Emerging Topics in Computational Intelligence、Fundamental Research編委。長期從事生物醫學數據的人工智能分析方法研發和應用研究，相關研究成果發表在IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence、IEEE Transactions on Medical Imaging、Bioinformatics等期刊。主持國自然杰出青年基金、國自然聯合基金重點、科技部重點國際合作等項目10余項，授權專利14項。獲廣東省人工智能產業協會自然科學一等獎、互聯網+創新創業大賽金獎、廣東教育教學成果二等獎等。
項目簡介/Project Introduction
本課題組在生物醫學信息挖掘、人工智能與機器學習方向擬招收博士后2名。
課題組長期從事基因-細胞-組織全鏈條全生命周期生物醫學數據智能解析技術研究，分析基因、轉錄、蛋白和代謝等分子層面微觀變化和影像下組織結構變化，比較不同組學測量下高維樣本的差異表達，尋找多視角測量結果的一致性信息，建立從生命組序列異常到影像組結構改變等多尺度組學數據之間的時空關聯，實現疾病發生發展多維度的全景式精準描述。研究興趣包括生物信息學、醫學影像分析和人工智能。
具體研究方向：
1.單組學測序數據高維聚類：微觀單組學數據，如基因測序數據、單細胞轉錄組學數據等，通常呈現幾萬到幾十萬維的特征，提升高維樣本聚類準確率，為疾病精準分型、癌癥轉移模式發現、細胞發育軌跡推斷、差異基因挖掘等提供切實可行的分析工具。
2.多組學網絡數據融合分析：現代多種組學測量工具能定量觀測細胞的生命過程，但是細胞調控網絡數據，如基因調控網絡、蛋白互作網絡等，通常存在尺度不一、對應微弱的問題，導致現有的網絡分析方法難以對齊多組學網絡。研發新型網絡分析方法，助力分子調控機制研究、神經病理傳播通路識別、腫瘤微環境分析、細胞通訊機理研究等任務。
3.多模態影像數據協同分析：多模態醫學影像數據，如病理圖像、MRI圖像、CT圖像等，通常面臨多視角特征強弱不一、分布不同的問題。研發多模態醫學影像分析方法，實現多視角協同分析，助力臨床實證和基礎科學研究，應用于影像病灶檢測、影像靶區勾畫、疾病輔助診斷、疾病預測預后等。
4.研究成果反哺產業應用：實驗室長期與廣州金域醫學檢驗有限公司開展合作，聯合建立金域醫學-華南理工大學智能醫療大數據聯合實驗室，合力開發鼻咽癌云端診療分析系統；和廣州愛孕記公司共建聯合實驗室，合作研發產前超聲人工智能輔助診斷系統；和中山腫瘤防治中心、廣東省人民醫院、廣州醫科大學附屬腫瘤醫院等各大醫院建立長期合作關系，大力推動自主研發技術在醫療場景中實現真正應用落地。
招收對象需具備以下研究經歷之一/Research Experience
1.生物學，計算機，生物信息學等相關專業，具有博士學位；
2.具有濃厚的前沿科學探索興趣，有較強的獨立科研能力，在國際學術期刊發表過高質量研究論文；
3.具備良好的學術道德和團隊合作精神；有上進心 ，能適應多課題、快節奏的工作環境；
4.協助 PI 領導生物信息方面的工作和運營，并指導研究生完成相關研究工作；
5.優先考慮能熟練使用 R/Python 等軟件工具進行生物信息學數據分析，能利用各類計算和統計學技術開發新的數據分析方法，進行信息和基因組學研究，撰寫分析報告和 SCI 研究論文；
6.優先考慮具有醫學、物理 、數學、生物學專業背景并熟悉主流計算機程序設計語言的應聘者。
應聘簡歷投遞及聯系方式/Contact Information
有意向者請投遞個人簡歷（包括學習、工作和研究經歷、榮譽獎勵、發表論文等）和代表性研究成果至課題組電子郵箱：hmcai@scut.edu.cn，郵件主題命名為：“
03
導師簡介/Instructor Profile
許勇，華南理工大學副校長、卓越工程師學院院長、計算機科學與工程學院/未來技術學院二級教授、博士生導師、“廣東省計算機多模態大數據智能分析重點實驗室”主、“廣東省大數據分析與處理工程技術研究中心”主任、“人體數據感知教育部工程研究中心”副主任。1993、1996和1999年分獲南京大學學士、碩士
主要研究方向是：人工智能、大數據、計算機器視覺、模式識別、圖像處理等。近年來，主持和承擔了32項國家自然科學基金和省部級科研項目，發表科研論文170余篇。獲廣東省科技進步二等獎和廣東省計算機學會科學技術獎一等獎等、第七屆中國國際“互聯網+”大學生創新創業大賽產業命題賽道金獎(第一指導老師)及第六屆中國國際“互聯網+”大學生創新創業大賽國際賽道金獎(第一指導老師)。
研究興趣/Research interests
1.無監督圖像/視頻生成、復原與增強關鍵技術；
2.面向智慧城市的多模態大數據關聯分析關鍵技術；
3.主動健康第三方連續服務平臺。
學者網主頁：https://www.scholat.com/scutyxu
學院官網主頁：https://www2.scut.edu.cn/cs/2017/0629/c
項目簡介/Project Introduction
本課題組在人工智能、計算視覺和大數據分析等方向擬招收博士后4名，專攻主動健康和智慧城市等領域相關關鍵技術。
1.研究弱/半監督條件下的高保真數據生成技術，以及無監督圖像/視頻復原與增強技術，結合成像過程的物理機理，挖掘高質量成像的共性特征和結構分布特性，以及預訓練模型的先驗信息，探索模型的跨域復用策略。
2.面向智慧城市應用，實現對多模態數據的關聯分析及預測其未來發展趨勢，探索多模態大模型的訓練范式和決策機制，提升決策過程的自主性和智能化水平，優化城市管理、為居民提供便利服務。
3.構建集多源異構健康數據和多機構醫療資源為一體的“需求方-供給方-第三方”的主動健康管理和連續服務平臺，為實現危險因素自主管理和專業醫護管理等提供有效的智能支持。
招收對象需具備以下研究經歷之一/Research Experience
1.獲得計算機科學與技術、計算機網絡和電子信息等相關專業博士學位；
2.在人工智能、計算視覺和大數據分析等方面發表過高水平會議、期刊論文；
3.申請者需具備較強的科研能力和創新潛力，能夠獨立開展研究工作，同時也需具備良好的團隊合作精神和溝通能力，能夠與導師和團隊成員有效協作，共同推進科研工作。
應聘簡歷投遞及聯系方式/Contact Information
有意向者請投遞個人簡歷（包括學習、工作和研究經歷、榮譽獎勵、發表論文等）和代表性研究成果至課題組聯系人電子郵箱：yxu@scut.edu.cn，郵件主題命名為：“
04
導師簡介/Instructor Profile
陳偉能，教授、博士生導師、學院副院長，國家優青、廣東省杰青獲得者，擔任IEEE廣州分會副主席、IEEE SMC廣州分支主席，IEEE Trans.on Neural Networks and Learning Systems、Complex & Intelligence Systems副主編，大數據與計算智能粵港聯合創新平臺負責人。在科研任務承擔方面，作為項目首席主持國家首批“科技創新2030——新一代人工智能”重大項目“群智涌現與演化計算方法”（總經費1345萬，2019-2022，已通過項目綜合績效評價）；主持國家自然科學基金企業創新聯合基金重點支持項目（256萬，在研）、國家重點研發計劃“戰略性科技創新合作”重點專項項目（400萬，在研）。此外，還先后主持國家優秀青年科學基金項目、國家自然科學基金面上項目、國家自然科學基金—英國皇家學會國際合作交流項目及省市級、企業橫向項目等10余項，在研項目總經費1000萬元以上。已發表學術論文200余篇，包括在IEEE Trans.on Evolutionary Computation，IEEE Trans.on Cybernetics等權威IEEE匯刊發表長文70余篇，在AAAI、GECCO等權威會議發表論文60余篇；已出版演化計算相關著作2部；入選斯坦福大學發布的全球前2％“生涯影響力”和“年度影響力”頂尖科學家榜單。
研究興趣/Research interests
課題組主要研究興趣為進化計算與群體智能理論研究及應用，涵蓋數據驅動進化優化、分布式共識優化、隱私安全進化優化、進化強化學習、交通電力雙網融合優化、社交網絡傳播預測與優化等。團隊依托華南理工大學計算機科學與工程學院，實驗設備包括浪潮大數據平臺、浪潮云計算平臺、IBM-S390主機、AS/400服務器、RS6000服務器、IBM z900、SUN Enterprise大型服務器系列、SUN Ultra工作站、網絡交換機、硬件實驗儀器等設備。計算機終端總數已超過一千臺，擁有華南地區最大最完備的數據中心。
課題組網站：https://www.scholat.com/team/scutci
項目簡介/Project Introduction
本課題組在人工智能擬招收博士后2名。
本研究團隊承擔國家重點研發計劃戰略性科技創新合作項目“雙網平衡的低碳交通流系統智能調度研究”、國家自然科學基金企業創新聯合基金重點支持項目，”開放動態環境下多AI能力組合優化理論與方法研究”、自然科學基金面上項目，“代理模型融合與遷移的分布式數據驅動進化計算方法“、廣東省區域聯合基金重點支持項目，“協同進化的分布式大規模多智能體深度學習模型構建方法”等，申請人可根據自身研究背景和興趣與導師商討決定研究課題。
招收對象需具備以下研究經歷之一/Research Experience
1.獲得計算機科學與技術相關專業博士學位
2.在IEEE transactions系列或人工智能頂會發表過高質量文章
3.熟悉各種主流深度學習、進化計算等機器學習算法原理，精通至少一類人工智能子領域研究；
應聘簡歷投遞及聯系方式/Contact Information
有意向者請投遞個人簡歷（包括學習、工作和研究經歷、榮譽獎勵、發表論文等）和代表性研究成果至課題組聯系人電子郵箱：eleanore9091@163.com，郵件主題命名為：“
05
導師簡介/Instructor Profile
杜廣龍，教授、博士生導師、智能主動康復聯合實驗室主任。近年來發表Nature Communications論文一篇、IEEE Transactions 論文二十余篇。主持承擔國家自然科學基金、廣東省重點研發計劃、省農創團隊及其它縱橫項項目等10多項，總經費超2000萬元；是國家重點研發計劃項目子課題負責人（2023），廣東省優秀博士學位論文獲得者(2014)，廣東省重點領域研發計劃項目課題負責人，廣東省現代農業產業技術體系創新團隊專項課題負責人，廣東省現代農業產業技術體系創新團隊的崗位專家。
研究興趣/Research interests
近年來的突破性成果包括:與龍之杰科技有限公司共同成立校企聯合實驗室，共同研發經顱磁刺激導航系統，以智能性、精準性和交互友好性為特色，有效治療腦功能障礙患者;研發智能超聲掃查機器人，實現全自動智能掃查與結果分析，該成果已在Nature Communications發表。研究成果一方面已成功應用于軍工航空領域的特殊機器人遙操作系統中，并獲得軍隊科技進步一等獎;另一方面，部分成果已成功應用于醫療機器人、工業機器人、農業機器人、零售藥業、工業制造以及軟件測試領域中。
課題組網站：https://www2.scut.edu.cn/duguanglong/
項目簡介/Project Introduction
本課題組在計算機方向擬招收博士后2名。
1.經顱磁導航機器人：由于經顱磁刺激(TMS)的治療區域無法直接觀察，傳統的經顱磁治療無法精準走位腦部靶區，導致治療欠佳。課題組計劃開發具備腦狀態監測的經顱磁導航機器人，將產生巨大的社會效益。研究內容主要包括基于視覺伺服的靶點配準技術、基于刺激仿真的經顱磁個體化靶向技術、基于腦功能成像動態反饋的刺激優化技術。本研究受到國家重點研發項目:老年運動、認知功能障礙“預警-評測-干預-管理”一體化云平臺建立及應用課題三(課題編號2023YFC3603803)支持。
2.認知訓練輔助機器人：針對認知障礙患者設計的認知訓練通常要求每周進行20小時以上，然而家人難以長時間陪護，專業護工雇傭成本高昂，認知訓練往往由于時長不足效果欠佳。課題組計劃開發認知訓練輔助機器人。研究內容主要包括基于雙臂協同的輔助訓練、基于多模態融合的感知決策、基于強化學習的機器人控制。本研究受到國家重點研發項目:老年運動、認知功能障礙“預警-評測-干預-管理”一體化云平臺建立及應用課題三(課題編號2023YFC3603803)支持。
3.近紅外腦功能成像設備：功能性近紅外光譜(fNIRS)是一種無創的腦成像技術，相較于EEG、fMRI等腦部成像技術具有以下優勢:采集過程中不會嚴格限制被試的動作，適用范圍廣;運動偽跡不敏感;具有較好的時間分辨率。非侵入性、非電離，以及便攜性的特點，設備使用方便、易于移動、靈活性強。但當前的近紅外設備難以與非侵入式神經調控耦合，致使調控技術缺乏神經環路與機制的指導。因此，開發輕薄型近紅外腦功能成像設備，對評估干預閉環調控研究具有重大價值。研究內容主要包括高效信號采集模塊、智能分析與可視化模塊、刺激耦合模塊。
目前研究院和課題組有UR3機器人、UR5e機器人、經顱磁刺激治療儀、超聲圖像采集設備、Kinect深度相機、雙目相機等設備，且與中山大學附屬第三醫院、中山大學附屬第六醫院等建立臨床方面的合作，與廣州龍之杰醫療科技有限公司建立聯合實驗室，可以支撐上述三個項目的開展。
招收對象需具備以下研究經歷之一/Research Experience
1.機器人相關研究，包括機器視覺、路徑規劃等；
2.深度學習相關研究，包括強化學習、圖像分割；
3.三維模型可視化交互相關研究；
4.多模態數據融合相關研究；
5.腦科學相關研究，了解腦科學基礎知識。
應聘簡歷投遞及聯系方式/Contact Information
有意向者請投遞個人簡歷（包括學習、工作和研究經歷、榮譽獎勵、發表論文等）和代表性研究成果至課題組聯系人電子郵箱：csgldu@scut.edu.cn，郵件主題命名為：“
06
導師簡介/Instructor Profile
高英，教授、博士生導師、研究生院副院長、計算機學會會員，IEEE會員。主要的學術研究方向包括：軟件開發環境與信息集成、人工智能應用技術、網絡空間安全等。曾獲廣東省科技進步獎一等獎、三等獎，中國爆破協會科技進步獎特等獎、一等獎。主持和參與國家自然科學基金、國家重點研發計劃、工業互聯網創新發展工程項目、公安部科技計劃、公安部重點實驗室開放課題、廣東省重點研發計劃、廣東省自然科學基金、廣東省重點研發計劃、廣東省重點實驗室、廣東省省部產學研、廣州市重點研發計劃、產業技術重大攻關計劃、廣州市民生科技攻關計劃等 30 多項科研項目，承擔 30 多項大型企事業單位委托的大型項目的研究與開發工作。發表SCI或EI收錄的學術論文90多篇，申請國家發明專利和軟件著作權 70 多項，授權國家發明專利29項。
項目簡介/Project Introduction
本課題組在情感計算方向擬招收博士后1名。
課題組致力于解決異常情緒檢測和精神疾病輔助預測的挑戰，通過對圖像視頻信息如宏表情、微表情、面部運動單元，以及信號信息如語音、腦電圖對目標情感進行深入分析。本課題組擬開發單模態情感識別模型，通過結合前沿的技術和情感計算領域的先驗知識，提高此類模型的識別精準度。此外，本課題組擬設計算法，例如結合變分信息瓶頸技術，挖掘多模態數據關鍵信息，并通過注意力機制等方式，有效融合不同模態的關鍵特征。為了推動本課題組研究的開展，誠摯邀請1名博士后科研人員，共同開展相關領域的研究工作。
招收對象需具備以下研究經歷之一/Research Experience
1.具有人工智能、計算機與自動化等學科背景和科研經驗；
2.熟悉圖像、視頻、語音、腦電數據的預處理手段，具備數據收集和分析經驗，有相關科研實踐經驗；
3.編程基礎扎實，掌握C++、python編程語言，掌握至少一種深度學習框架，具有良好的代碼框架開發經驗；
4.熟悉主流的深度學習算法原理，精通至少一類人工智能子領域研究，從事情感計算子方向的研究者優先考慮；
5.熟悉多模態數據分析，在相關領域有實踐經驗。
應聘簡歷投遞及聯系方式/Contact Information
有意向者請投遞個人簡歷（包括學習、工作和研究經歷、榮譽獎勵、發表論文等）和代表性研究成果至課題組聯系人電子郵箱：gaoying@scut.edu.cn，郵件主題命名為：“
07龔月姣教授團隊
導師簡介/Instructor Profile
龔月姣，教授、博士生導師、廣東省高層次人才，入選斯坦福大學全球前2%頂尖科學家榜單。發表國內外學術期刊和會議論文100余篇，其中IEEE/ACM Transactions系列期刊長文50余篇、NeurIPS/ICLR/GECCO等會議論文50余篇。
研究興趣/Research interests
1.基于群體智能、深度學習、強化學習的優化方法；
2.機器學習和優化方法在智慧城市、智能交通中的應用。
課題組網站：http://www2.scut.edu.cn/cs/2017/0129/c
項目簡介/Project Introduction
本課題組在人工智能方向擬招收博士后1名。
1.基于學習的優化環境理解與算法自動設計：本項目致力于通過數據驅動的方法，結合機器學習技術，實現優化環境的理解建模和優化算法的自動設計。項目的核心研究內容包括兩個互補的方向：優化環境理解建模和優化算法自動設計。
2.自動問題求解器在實際中的應用：本項目致力于針對實際應用問題開發自動問題求解器。例如智慧交通、工業設計等領域，通過先進的人工智能優化技術，為各行業提供高效、智能的解決方案。
招收對象需具備以下研究經歷之一/Research Experience
1.進化計算、群體智能、貝葉斯優化相關理論及應用研究；
2.深度學習、強化學習相關理論及應用研究。
應聘簡歷投遞及聯系方式/Contact Information
有意向者請投遞個人簡歷（包括學習、工作和研究經歷、榮譽獎勵、發表論文等）和代表性研究成果至課題組聯系人電子郵箱：gongyj@scut.edu.cn，郵件主題命名為：“
08
導師簡介/Instructor Profile
呂建明, 教授、博士生導師、學院副院長、國家重點研發計劃項目負責人。研究領域包括多模態機器學習、數據挖掘、計算機視覺及交叉學科。在CVPR、MM、TPAMI、IEEE Transactions on Affective Computing等重要期刊和會議發表60余篇論文。近年來，主持了20余項科學研究項目。
研究興趣/Research interests
1.多模態信息融合；
2.腦啟發計算。
課題組網站：www.so-link.org
項目簡介/Project Introduction
本課題組在腦啟發計算、多模態機器學習方向擬招收博士后2名。
1.腦啟發彈性記憶網絡：傳統的基于梯度優化的深度模型往往存在過擬合、模型臃腫、泛化能力不足等核心挑戰問題。針對上述問題，本課題受人腦記憶機制啟發，另辟蹊徑，提出彈性記憶網絡模型，通過分布式記憶的方式實現輸入和輸出信號的關聯記憶，達到高精度、可伸縮、適應性強的非線性信號辨識和回歸目的。本項目受國家重點研發計劃項目資助（項目總經費940萬），和華為圍繞
2.多模態疼痛評估：研究基于多模態差異化學習的兒童術后疼痛分析系統，實現融合多模態生理信號和視覺信的號自適應優化智能疼痛評估方法，對術后疼痛的處理能提供更全面、及時的反饋。項目組與廣州市婦幼等醫療機構建立長期合作機制，受廣州市重點研發計劃項目資助，在多個院區開展多中心協同研究。
招收對象需具備以下研究經歷之一/Research Experience
1.腦啟發計算；
2.時序分析與預測；
3.多模態信息融合。
應聘簡歷投遞及聯系方式/Contact Information
有意向者請投遞個人簡歷（包括學習、工作和研究經歷、榮譽獎勵、發表論文等）和代表性研究成果至課題組聯系人電子郵箱：
jmlv@scut.edu.cn，郵件主題命名為：“應聘博士后-本人姓名-研究方向”。
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導師簡介/Instructor Profile
林偉偉，教授、博士生導師、學院黨委委員、先進計算體系結構團隊負責人、鵬城國家實驗室雙聘博導、CCF杰出會員、IEEE高級會員、《計算機科學》期刊執行編委。2021-2023年連續入選斯坦福大學全球前2%頂尖科學家榜單，與國際知名學者(IEEE Fellow)美國李克勤 (歐洲科學院院士) 、澳洲Rajkumar Buyya (歐洲科學院院士) 和Albert Y.Zomaya (澳大利亞科學院院士)等教授開展長期學術科研合作；作為第一指導老師指導學生獲中國國際大學生創新大賽（2023）產業命題賽道總決賽金獎；主持科研項目30余項，包括3個國家自然基金、多個省部級重大項目和華為公司委托合作研究項目4項；發表SCI論文100余篇，授權發明專利近40件，撰寫著作5本，作為唯一的高校參與人參與起草了國家標準《塔式和機架式服務器能效限定值及能效等級》（標準號為GB 43630-2023），項目成果“云計算調度優化技術”獲2020年廣東省科技進步獎二等獎（排名第一），并將科研成果應用到華為、OPPO、廣電運通、云宏信息、廣州鼎甲等公司開展推廣應用取得了良好的經濟和社會效益。
研究興趣/Research interests
1.云計算：云計算調度優化、數據中心能效優化、算力優化
2.大數據：大數據系統性能預測建模、學者大數據分析技術
3.AI應用技術：邊緣智能、聯邦學習、大模型優化技術
課題組網站：https://www.scholat.com/linweiwei
項目簡介/Project Introduction
本課題組在數據中心能效優化、算力優化、大模型相關方向擬招收博士后2名。
1.集群能效建模優化與應用：利用前期在服務器能效建模和節能技術積累的基礎上，進一步深入開展數據中心和超算中心的集群能效建模方法和調優技術創新研究，研發集群能效建模方法和實現技術、基于PUE仿真模型的集群能效建模和調優、面向混合負載的多分類調參服務器能效調優方法、基于強化學習的業務感知節能技術、集群能效基準等，并通過Green500打榜驗證提出的模型和技術方法，進一步結合超算實際應用開展相關節能技術工具研發和應用推廣。
2.異構算力管理系統和調度優化研究：研究CPU、GPU、NPU等異構算力的納管系統，支持算力資源的隊列調度（單任務獨占單個資源）和切分共享分配調度（多任務共享單個資源），支持算力能效監控管理和算力使用計費功能；研究面向場景（大模型應用、高性能應用、大數據應用等）的異構算力調度優化算法（性能優化、能效優化、多目標優化）。
3.大模型優化關鍵技術和垂直應用研發：研究大模型微調、提示工程、搜索增強生成和LLM編程框架LangChain等技術，研發基于大模型的地方志垂直應用；研究大模型輕量化（端側大模型）、大小模型協同技術、大模型安全技術、大模型性能能效評測優化和計算效率優化等。
以上項目目前正與華為、潤建股份(股票代碼:002929)等公司開展聯合研發項目合作，參與的博士后有機會到相關企業開展項目合作研究，進入企業博士后工作（雙薪）；而且實驗室為每個課題組配置一定數量的博士生和碩士生給博士后聯合指導。
招收對象需具備以下研究經歷之一/Research Experience
1.云計算調度與節能相關技術研究；
2.大模型相關的人工智能算法研究。
應聘簡歷投遞及聯系方式/Contact Information
有意向者請投遞個人簡歷（包括學習、工作和研究經歷、榮譽獎勵、發表論文等）和代表性研究成果至課題組聯系人電子郵箱：linww@scut.edu.cn，郵件主題命名為：“
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導師簡介/Instructor Profile
陸璐，教授、博士生導師、深圳鵬城國家實驗室訪問教授，從事異構算力加速與性能優化、軟件質量可靠性保障、互聯網用戶行為分析等領域。申請發明專利30余項；發表SCI/EI學術論文50余篇；軟件著作權30余項；承擔國家基金，廣東省，廣州市重大科技專項及華為，字節跳動，南方電網，OPPO，銀之杰等企業委托開發項目80余項，榮獲“2024年華為技術最佳合作獎”，以第一完成人獲廣東省科技進步二等獎二項。
研究興趣/Research interests
1.AI算力基準評測方法與工具：AI算力基準測試主要用于評估和比較不同硬件和軟件平臺在執行AI任務時的性能。通過標準化測試評價手段，為智算中心硬件選擇和系統優化提供評估選型依據。
2.異構計算平臺性能優化及并行加速：針對異構尤其國產算力平臺，GEMM優化和并行加速是提升性能的關鍵。通過算法優化和硬件特性的深度融合研究提高計算速度和處理效率。
3.HPL/HPL-AI異構算法加速與優化：HPL和HPL-AI是衡量高性能計算系統浮點計算能力的基準。在異構計算平臺上，通過極致算法和并行調度策略優化，提升算法的執行速度和穩定性。
4.智能化軟件質量可靠性保障：使用基于AI的軟件評估優化方法通過自動化測試、缺陷預測和行為分析等技術手段，提升軟件的可靠性和安全性。
課題組網站：http://www2.scut.edu.cn/cs/2017/0629/c
項目簡介/Project Introduction
本課題組在異構算力并行加速與性能優化方向擬招收博士后1名。
1.人工智能基準評測與算子庫研發技術研究
本項目旨在開發一套全面的人工智能基準評測工具和算子庫，研究基于人工智能的異構計算平臺硬件與軟件協同優化策略，增強訓推一體智算中心計算效率。
2.構建面向昇騰MLIR的表達能力
本研究針對昇騰芯片，基于開源MLIR生態構建算子抽象，覆蓋計算、內存、同步等細節，實現算子層編譯優化。推動算子編程的抽象化與自動融合，提升智能計算效率。
3.Cutlass模版庫性能優化
在NPU上的算子開發面臨諸多挑戰，為滿足不同應用場景需求，構成一個靈活且高性能的計算庫，通過支持多數據類型的模板參數、統一的數據排布表示和自定義的tile粒度融合計算邏輯，簡化了高性能算子的自定義開發。
硬件平臺與算力資源/Hardware Platform and Computing Resources
目前課題組有包括Atlas 800服務器（ARM鯤鵬處理器+Ascend昇騰國產化自研NPU芯片）、AMD 芯片的MI210、NVIDIA芯片的A800高性能服務器等計算資源。
招收對象需具備以下研究經歷之一/Research Experience
1.基本條件：
具有計算機或相關專業的博士學位，良好的編程基礎，在國際一流期刊或會議發表過科研論文至少三篇以上；
2.滿足以下條件優先考慮：
（1）具有基于Nvidia、AMD或國產算力平臺進行GEMM優化及并行加速的開發或研究經驗；
（2）從事人工智能及高性能計算（HPC）的典型應用、HPL或HPL-AI異構算法的加速與優化研究經驗；
（3）具有項目申報和結題申請資料準備經驗，有一定溝通交流能力。
應聘簡歷投遞及聯系方式/Contact Information
有意向者請投遞個人簡歷（包括學習、工作和研究經歷、榮譽獎勵、發表論文等）和代表性研究成果至課題組聯系人電子郵箱：lul@scut.edu.cn，郵件主題命名為：“
11徐雪妙教授團隊
導師簡介/Instructor Profile
徐雪妙,教授、博士生導師、副院長、廣州國際校區峻德書院副院長、廣東省大模型與生成式人工智能工程技術研究中心主任、國家重點研發計劃首席科學家、廣東省卓越青年團隊牽頭人，廣東省特支計劃科技創新青年拔尖人才。在TOG、TIP、TVCG、SIGGRAPH、CVPR等人工智能、視覺和圖形的國際重要期刊和會議發表論文70余篇。
研究興趣/Research interests
人工智能視覺技術，圖形圖像處理，機器學習，及其在智能交通、智能生活、智能制造等領域的應用。
項目簡介/Project Introduction
本課題組在計算機方向擬招收博士后1名。
1.知識注入神經網絡方法研究：課題組針對視覺智能技術在交通、制造、藝術等領域應用中面臨的三大挑戰：視覺數據缺失、場景復雜多變、天氣復雜多變，構建了基于“數據+知識”雙輪驅動的視覺智能理解新理論和新方法體系，有效地提升了視覺智能技術在交通安全場景中的感知準確度、魯棒性和計算性能。
2.面向非遺文化傳承的元宇宙4D內容生成與智能交互關鍵技術研究：非遺文化的數字化保護和傳承是國家文化戰略的重要方向。課題組針對現有技術面臨三大挑戰：逼真度不夠高，關注靜態3D重建而缺乏大規模動態4D重建，關注重現而缺乏智能化交互，擬通過突破元宇宙和人工智能技術在該領域的技術瓶頸，包括大模型垂域優化技術、可控擴散模型智能生成技術、4D稠密場景緊湊式表達技術等，為實現非遺文化在虛擬空間中的重現和重生。
招收對象需具備以下研究經歷之一/Research Experience
1.視覺智能領域研究；
2.圖形圖像處理領域研究。
應聘簡歷投遞及聯系方式/Contact Information
有意向者請投遞個人簡歷（包括學習、工作和研究經歷、榮譽獎勵、發表論文等）和代表性研究成果至課題組聯系人電子郵箱：xuemx@scut.edu.cn，郵件主題命名為：“
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導師簡介/Instructor Profile
張幸林，教授、廣東省杰出青年基金獲得者、入選廣東特支計劃科技創新青年拔尖人才和廣州珠江科技新星。在IEEE TMC, IEEE TPDS, ACM TOSN, IEEE INFOCOM, IEEE SECON等學術刊物和會議上發表論文70多篇。主持了4項國基和6項省部級項目。
研究興趣/Research interests
1.邊緣智能；2.群智感知計算；3.人工智能+物聯網。
課題組網站：https://www2.scut.edu.cn/cs/2017/0129/c
項目簡介/Project Introduction
本課題組在計算機科學與技術方向擬招收博士后1名。
1.面向聯邦學習的智能邊緣網絡服務關鍵技術研究：課題組主要研究基于動態多維感知的聯邦學習激勵機制、聯邦學習的邊緣網絡資源優化、以及面向聯邦學習的網絡資源調度等內容，已實現高效的邊緣聯邦學習。需要招收邊緣計算、聯邦學習、機器學習等相關方向即將畢業的博士生或近期畢業的博士。
2.群智感知計算研究：課題組在群智感知方面有很強的研究基礎，希望招收對結合無人機、無人車等多種感知模態的新型群智感知方法有興趣的即將畢業的博士生或近期畢業的博士，和課題組現有研究優勢相結合，開展新型群智感知的前沿課題。
招收對象需具備以下研究經歷之一/Research Experience
1.邊緣計算研究；
2.群智感知計算研究；
3.人工智能算法研究。
應聘簡歷投遞及聯系方式/Contact Information
有意向者請投遞個人簡歷（包括學習、工作和研究經歷、榮譽獎勵、發表論文等）和代表性研究成果至課題組聯系人電子郵箱：csxlzhang@scut.edu.cn，郵件主題命名為：“
五、學院聯系方式
通信地址：廣州大學城華南理工大學計算機科學與工程學院B3-208
郵政編碼：510006
電子郵箱：x2js@scut.edu.cn
聯系老師：
聯系電話：020-39380282轉3611，020-39380252
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