导师简介

陈俊龙（C. L. Philip Chen），二级教授、博士生导师、学院院长、欧洲科学院外籍院士、欧洲科学与艺术学院院士、中国自动化学会副理事长，国家重大人才工程引进教授。陈教授是IEEE Fellow，美国科学促进会AAAS Fellow，国际模式识别学会IAPR Fellow，香港工程师学会 Fellow，我国自动化学会的Fellow及常务理事。陈教授在国际重要学术刊物上发表论文1200余篇，其中IEEE Transactions文章800余篇，多次获得最佳论文奖项。目前，谷歌学术引用6万余次， Web of Science引用46000余次。目前，同时有53篇文章被列在Web of Science 1% 的高引用，其中4篇在0.1%的热点引用、获4项美国专利及出版学术专著4部。陈教授获IEEE学会颁发了5次杰出贡献奖，是我国计算机科学学科教指委委员和美国工学技术教育认证会(ABET)的评审委员。2018年获 IEEE系统人机控制论的最高学术奖--IEEE 诺伯特·维纳奖(Norbert Wiener Award)；2018年到2023年连续六年获得科睿唯安（Clarivate Analytics）全球高被引科学家的称号。2021年，荣获IEEE Joseph G. Wohl终身成就奖（IEEE Joseph G. Wohl Outstanding Career Award）和2021年度吴文俊人工智能杰出贡献奖。在斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家榜单（共20万名），入选在“终身科学影响力排行榜（1960-2021）”和“2021年度科学影响力排行榜（全球前1900名）”两个榜单。在“2022年度科学影响力排行榜”名列全球前1123名。

张通，教授、博士生导师、学院副院长，国家优秀青年科学基金和广东省杰出青年基金获得者，入选 2024 年全球前2%顶尖科学家榜单。主要从事情感计算和大模型等人工智能基础算法及相关应用研究，主持国家自然科学基金、广东省自然科学基金和与企业合作项目20余项，发表学术文章140余篇，申请专利90余项，其中PCT专利2项，授权专利28项。担任IEEE Transactions on Affective Computing，IEEE Transactions on Computational Social Systems和Journal of Intelligent Manufacturing的期刊副主编。担任中国自动化学会计算社会与社会智能专委会副主任，青年工作委员会副秘书长；担任健康智能感知与数字平行人教育部工程研究中心副主任，广东省计算智能与网络空间信息重点实验室副主任。曾获广东省科技进步一等奖，第十届“吴文俊人工智能优秀青年奖”，ACM广州新星奖及IEEE SMC学会Franklin V. Taylor最佳论文奖。指导学生获2020年第六届全国互联网+大赛总决赛国家金奖2项。

研究兴趣

1.深度学习、宽度学习算法；2.情感计算；3.大模型技术与应用。

课题组网站： http://www.dsail.vip/TeamBrief.html

项目简介

本课题组在人工智能、深度学习、宽度学习、情感计算、大模型等方向拟招收博士后4名。

1.机器智能算法与情感识别研究：本项目开展不同模态数据间的协同表征及联合概率分布、多模态交互信息提取方法及多模态跨个体算法等研究。研究多模态健康数据的高效感知、分析与利用的机器智能算法与情感识别技术，为典型的精神类疾病构建临床辅助诊断指标及模型提供支持，提高情感状态评估的有效性和可行性，响应“复杂疾病早期预测、早期发现、早期诊断”这一国家战略需求。

2.大规模高效能神经网络模型与算法研究及应用：该项目针对类脑智能关键技术及系统，研究类脑启发的算法和理论，形成新型类脑宽度模型和计算框架、类脑计算可解释性方法与理论和类脑大规模神经网络算法与系统，突破低成本低能耗智能感知、复杂场景多模态数据主动感知、自主学习等技术瓶颈，实现超人感知和高动态、多模式大场景感知。搭建类脑多模态大规模神经网络算法平台，初步对多模态融合协同、深度与宽度神经网络结合等关键技术进行了实验验证，并对多模态模型通用性完成技术方案和系统设计。

目前课题组有64、128导联脑电采集设备、高性能GPU服务器集群和CPU服务器集群、多模态设备、眼动仪、步态采集设备、体3D模型重建系统、裸眼混合现实设备、经颅磁刺激仪设备，可以支撑上述两个项目的开展。

招收对象需具备以下研究经历之一

1.计算机网络/通信/电子工程等专业，具有博士学位，获博士学位3年；

2.具有深度学习、宽度学习、情感计算、大模型等领域科研经验，精通Tensorflow、Pytorch等至少一种框架；

3.在人工智能、情感计算等方面发表过高水平会议、期刊论文。

应聘简历投递及联系方式

有意向者请投递个人简历（包括学习、工作和研究经历、荣誉奖励、发表论文等）和代表性研究成果至课题组联系人电子邮箱：tony@scut.edu.cn，邮件主题命名为：“应聘博士后-本人姓名-研究方向”。