第 1002 期
澳大利亚国立大学
Qing Wang教授
招收全奖博士
图深度学习和路径优化方向
unsetunset研究方向
Qing Wang教授的研究主要集中在图机器学习、图算法、数据管理和数据分析。她领导的Graph Research Lab专注于探索图理论与机器学习之间的新联系。
具体研究方向包括：
1.图深度学习模型的开发与优化。
2.图数据的高效处理与分析。
3.路径优化算法的研究，结合深度学习技术提升路径规划的效率和准确性。
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招收要求
学术背景：申请者需具有计算机科学、数据科学或相关领域的硕士学位，成绩优秀，平均分数通常需要在80分以上。
研究能力：具备图深度学习、机器学习或相关领域的研究经验，熟悉Python、PyTorch等编程工具。
语言能力：具备良好的英语听说读写能力，能够流利地进行学术交流和撰写论文。
其他要求：有发表高质量学术论文或参与相关项目经验者优先。
奖学金信息
奖学金金额：博士生奖学金为每年28,854澳元，免税，资助期限最长为3.5年。
学费：奖学金包括学费减免。
申请材料
个人简历：包括教育背景、研究经历、发表论文、获奖情况等。
研究计划：详细说明对图深度学习和路径优化的研究思路和方法。
推荐信：至少两封，推荐人需为您的导师或相关领域的专家。
成绩单：本科和硕士阶段的成绩单。
语言成绩：如TOEFL或IELTS成绩。
unsetunset申请流程unsetunset
联系导师
发送个人简历、学术成绩单和研究计划草案给Qing Wang教授，邮箱为：qing.wang@anu.edu.au。
在邮件中简要介绍自己的研究兴趣和为什么对Qing Wang教授的研究方向感兴趣。
提交申请
通过澳大利亚国立大学的在线申请系统提交正式申请。
申请截止日期因项目而异，建议尽早联系导师并准备申请材料。
1.准备投稿材料：
将招生或招聘信息保存于Word文档中，内容主要包含招生或招聘单位介绍、岗位信息介绍、教授介绍（可选）和联系方式等，中文或英文材料均可。
Word文档的标题格式：学校+院系（或课题组）+招生方向+招生数量（可选）。
例如：“英国伦敦玛丽女王大学袁善欣老师课题组招收全奖博士生及合作者”
注意：
a.如果是全奖项目，请明确标明哈。
b.Word文档可以不用进行细致排版只进行内容分段即可，编辑收到稿件后会进行精排。
2.投稿方式：
扫码下方“寄托依米姐”企业微信二维码，加好友，备注“博士投稿”，投稿即可。
