澳大利亚新南威尔士大学智能算法及应用研究组（Huadong Mo and Daoyi Dong）现招收多名全奖博士研究生
澳大利亚新南威尔士大学（University of New South Wales）工程信息技术学院智能算法及应用研究组（Huadong Mo and Daoyi Dong）现招收相关领域全奖博士研究生及访问学者。最近5年，该组的多名博士毕业生或者博后获得了中国国家级人才计划。
1.新南威尔士大学（University of New South Wales）简介
新南威尔士大学，简称UNSW，创立于1949年，主校区坐落于南半球金融、贸易与旅游中心——澳大利亚新南威尔士州首府悉尼，是一所公立研究型大学 ，为澳大利亚八校联盟、环太平洋大学联盟、丝绸之路大学联盟、国际科技大学联盟、Universitas 21和英联邦大学协会成员。
新南威尔士大学现有9个学院，1个大学院，共75个系。其工程学院和商学院享有盛誉，在工程与计算机领域具有极强实力。
UNSW工程学院是全澳规模较大的工程学院，2015年有22名研究人员和校友入选了全澳年度最具影响力百强工程师榜单。学院设有量子计算及通信技术实验室和最大的电力电子和驱动研究实验室，曾参与研发世界第一款纯硅量子计算机芯片、2014年世界最高效率光伏太阳能电池、2017年，空间工程研究中心在此基础上建造了澳大利亚的第一颗EC0卫星。
2016年，中国科技部与新南威尔士大学达成合作协议，两国将在校园内共建火炬创新园，推进两国在能源技术、先进材料等高科技领域合作。
2.博士生项目简介
a.入选学生为澳大利亚新南威尔士大学（University of New South Wales）全日制博士生，获得澳大利亚新南威尔士大学博士学位
b.学制为3.5~4年
c.奖学金申请：新南威尔士大学全额奖学金35,000 AUD/year
3.导师简介
a.Huadong Mo，澳大利亚新南威尔士大学（University of New South Wales）高级讲师，系统工程方向负责人。2012年于中国科学技术大学自动化系（USTC）获得学士学位。2016年于香港城市大学（City University of Hong Kong）获得博士学位（师从谢旻教授，IEEE Fellow, Member of European Academy of Sciences and Arts）。曾于2016到2019年在瑞士苏黎世联邦理工学院担任博后研究员。于2019年作为讲师加入新南威尔士大学并于2021年升任高级讲师。主要研究电力系统等关键基础设施的智能维修、弹性调控及网络安全。在Automatica, INFORMS Journal on Computing, IEEE Transactions 等期刊发表SCI论文20多篇，导师详细信息见：https://research.unsw.edu.au/people/dr-huadong-mo.
b.Daoyi Dong，澳大利亚新南威尔士大学（University of New South Wales）副教授，ARC Future Fellow, IEEE Fellow。分别于2001年和2006年获得中国科学技术大学学士学位和博士学位。曾在美国新泽西州普林斯顿大学、日本理化学研究所、德国杜伊斯堡-埃森大学和香港大学担任访问学者。获得了德国亚历山大·冯·洪堡基金会的洪堡研究奖学金、亚洲控制协会颁发的首届 ACA 淡马锡青年教育家奖、国际合作奖、发现国际奖和澳大利亚研究委员会的澳大利亚博士后奖学金和 K.C.中国科学院黄博士后奖学金和院长奖学金。第34届中国控制大会关兆智奖和第11届世界智能控制与自动化大会最佳理论论文奖的共同获得者。曾经是/现在是 IEEE 的高级会员和多个期刊的副主编，包括 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 和 IEEE/ASME Transactions on Mechatronics。研究方向为量子控制、机器学习、系统识别、可再生能源，发表了超过100篇高水平SCI论文。
4.招生方向介绍
a.Quantum computing in power systems (1 to 3 openings with the highest priority)
b.Robust optimal power flow for power systems (1 opening)
c.Detecting solar cell faults with UAV (1 opening)
d.UAV application for ultrasonic non-destructive testing of wind turbine rotor blades (1 opening)
e.Intelligent maintenance of renewable energy assets (1 opening)
f.Unsupervised anomaly detection for multivariate time series based on adversely trained autoencoders (1 opening)
5.申请者要求
a.学习或从事专业为数学、控制、统计、机械或相关学科；
b.全日制高校获得（或即将获得）相关专业的本科或硕士学位，并取得优秀的成绩/科研成果；
c.UNSW对博士生入学的最低英语要求为：TOEFL (IBT) 90 overall (min. 23 in writing, 22 in reading, listening, and speaking) or IELTS (Academic) 6.5 overall (min. 6.0 in each subset);
d.GPA 80+，有一作文章优先
6.联系方式
有意向者请将简历、成绩单及英语成绩证书发送至huadong.mo@unsw.edu.au
转自：“科研doge”微信公众号
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