香港科技大学（广州）
香港科技大学是亚洲以至全球领先的研究学府之一，并被认为是世界上发展最快的大学之一。在 2022 年，科大位列 QS 世界大学排名第 40 位和泰晤士高等教育世界年轻大学排名第3位。在2022年9月，香港科技大学将启用广州校区，将不会重叠清水湾校园已提供的学科，而将重点发展交叉学科，以相互补足。课程设计将围绕讯息、功能、系统、社会四个枢纽定位，研究范畴涵盖数据科学、机械人与自动化系统、人工智能、先进材料等新兴和前沿领域。在保证两个校区地位平等，学位证、学生待遇一致的前提下，广州校园政策更加灵活。目前香港科技大学（广州）已招收四届学生，2023 Fall 是第五批招生。校园位于广州南沙，生活成本低，博士生提供一个月一万五的奖学金，交通与生活便利舒适。学校为全英文教学环境。校区位于大湾区地理中心，港科大广州校园选址广州南面的南沙区，毗邻广深港高铁的庆盛站。从香港西九龙高铁站出发，仅需30分钟即可到达庆盛站，利于开展两地校园间切实及深具意义的协作。
导师简介
梁宇轩（Yuxuan Liang）博士计划于2023年6月加入香港科技大学（广州），担任助理教授/博士生导师/独立PI，成立时空智能研究组。在此之前，在新加坡国立大学取得博士学位并于2022年11月起任研究员。博士期间师从Roger Zimmermann教授（IEEE Senior Member、ACM Distinguished Member）和David S. Rosenblum教授（ACM/IEEE Fellow）。曾获得SDSC奖学金、院长博士生研究卓越奖、数模美赛O奖。于2020年被新加坡数据科学联合会评为新加坡最具有影响力和创新能力的致力于数据科学的十名博士生之一。
梁博士的研究方向涵盖时空数据科学、城市计算、时间序列、图神经网络等。目前已在AI/DM领域国际顶级期刊（AI、TKDE、TVCG）以及顶级会议（KDD、WWW、NeurIPS、ICLR等）发表42篇高水平同行评议论文，其中CCF A类论文达28篇。根据谷歌学术，其研究成果已被引用2100次，h-Index为21，i10-index为30。3 篇时空人工智能论文入选 Paper Digest 历年最具影响力论文列表。长期担任多个ACM、IEEE期刊常规审稿人（TKDE、TMC、TITS、IMWUT、TRC等），以及KDD、WWW、ICML、NeurIPS、ICLR、IJCAI、AAAI、CVPR、ICCV、ECCV、Ubicomp等国际顶级会议程序委员会成员或审稿人。此外，梁博士与工业界保持紧密联系与合作，曾在微软亚洲研究院、京东、Sea AI Lab开展为期三年的研究实习。他与京东郑宇博士（IEEE Fellow）和张钧波博士一起设计的相关智能城市专有人工智能产品在数个智慧城市项目中应用落地，并荣获第二十三届中国专利优秀奖。
梁博士尊重学生兴趣，倡导高质量、高效率的研究和交流。每周和学生至少进行一次的一对一指导。同时为优秀学生提供去工业界实习（微软、京东、阿里巴巴、腾讯等）和国际一流大学、清水湾校区交流访学的机会。录取学生也可以选择感兴趣的港科大资深教授作为第二导师进行联合指导。
个人主页：
https://yuxuanliang.com/
谷歌学术主页：
https://scholar.google.com/citations?user=n9cODgcAAAAJ&hl=en
招生信息
香港科技大学（广州）系统枢纽梁宇轩老师课题组招收 2023 Fall 入学博士生3名，研究型硕士（MPhil）/ 研究助理（RA）/ 实习生若干，申请考核制，截止日期为7月15日。所有录取研究生均保证全额奖学金——博士生约 1.5 万人民币/月，硕士生约 1 万人民币/月。为 RA 提供具有竞争力的薪资，并根据项目进度提供项目奖金。有意向申请2024 Spring/Fall的同学也可以联系或者先申请RA。博士后待遇丰厚，请单独联系。
主要研究方向（按侧重点排序）：
时空数据科学、时空人工智能、城市计算、智能交通
时间序列分析（预测、插值、异常检测、分类等）
图神经网络、图表示学习、因果图模型
AI4Science, e.g., environment, climate, earth science
计算机视觉+时空：视频理解、视频超分、视频表示学习
招生要求
1. CS、DS、EE、GIS背景优先，也欢迎城市规划、交通工程、土木工程等优秀学生申请。对人工智能和数据科学的基础研究和应用有浓厚兴趣，愿意独立思考，渴望做出有影响力的科研成果；
2. 有较强的数学和编程能力（python优先），愿意学习探索新知识。会操作使用Linux。有热衷于开源、开放、合作的科研精神；
3. 良好的英语发表与写作基础（满足港科大英语招生要求，另外要求雅思写作/口语在6分以上)。需要至少满足以下一个要求，满足多个要求者优先考虑：
有过数据科学、人工智能的相关研究或项目经验，作为主要作者在顶级会议或者期刊发表过论文。申请一般至少需有一篇一作CCF-A/B长文。
在科技公司或研究机构有过实习经历，对AI/DM的应用有系统深刻理解，并在实习阶段取得过突出成果。
在ACM ICPC、MCM/ICM、KDD Cup、Kaggle 等比赛中取得过良好成绩。
有丰富的全栈工程师经验。
申请方式
请发送简历（含教育背景、论文列表、实习经历等）、成绩单、代表性论文或项目到：yuxliang@outlook.com，对于所有投递申请会尽快仔细阅读并进行评估。由于申请人数较多，恕不能一一回复。若通过简历筛选，会有邮件通知面试；若一个月内没有收到任何回复，则没有进入下一轮。硕士生请报名红鸟硕士班，6个月后即可选择导师。
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