博士申请 | 香港科技大学（广州）张永祺老师招收图学习/通用机器学习方向全奖博士生
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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2023年，科大位列QS世界大学排名第 40 位。2022年9月，香港科技大学启用广州校区，重点发展交叉学科，以与清水湾校区相互补足。课程设计将围绕信息、功能、系统、社会四个枢纽定位，研究范畴涵盖数据科学、机器人与自动化系统、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。校园位于广州南沙，生活成本低、便利舒适，交通便捷，气候宜人。人工智能学域依托港科大雄厚的科研背景，致力于开展人工智能基础及应用研究，积极实现“人”才培养，“工”学新用，“智”慧创新，“能”赋未来。导师简介
张永祺博士将于2024年7月加入香港科技大学（广州）数据科学与分析学域，担任助理教授一职。在此之前，曾于AI上市公司第四范式任职算法科学家，2020年他博士毕业于香港科技大学计算机系，2015年本科毕业于上海交通大学计算机系，具有丰富的学术和产业经验及合作伙伴。主要研究方向为关系图学习、通用机器学习，并热衷于探索交叉学科如生物医药等领域研究。发表高水平论文20篇，其中以第一作者身份发表论文于Nature Computational Science、TPAMI、VLDB-Journal等高水平期刊，及NeurIPS、KDD、ACL等国际会议上。
个人主页：
https://yzhangee.github.io/
研究方向
1. 关系图学习，尤其是知识图谱等关系型结构数据，捕捉事物间联系和潜在性质。
2. 通用机器学习，关注通用模型设计、超参数搜索、大模型推理等通用学习技术。
3. 交叉学科研究，关注基于AI技术进行药物、基因、疾病等相关场景预测。
近期代表作
1. Yongqi Zhang, Quanming Yao*, Ling Yue, Xian Wu, Ziheng Zhang, Zhenxi Lin and Yefeng Zheng. (EmerGNN) Emerging Drug Interaction Prediction Enabled by Flow-based Graph Neural Network with Biomedical Network. Nature Computational Science. 2023.
2. Yongqi Zhang, Quanming Yao* and James T. Kwok. (AutoBLM) Bilinear Scoring Function Search for Knowledge Graph Learning. IEEE TPAMI. 2023.
3. Yongqi Zhang and Quanming Yao*. (RED-GNN) Knowledge Graph Reasoning with Relational Directed Graph. The WebConf. 2022.
招生要求
1. 申请者需满足学校规定的招生要求，具有良好英语应用能力；
2. 毕业于知名大学（985或同等级别）计算机、电子信息、数学统计、人工智能等相关专业，也欢迎有交叉学科背景的同学申报；
3. 有扎实的数理基础、算法储备和编程能力，熟练掌握至少一种编程语言；
4. 有较强的自主研究热情和优秀的自驱力，能独立思考和解决问题，渴望做出有影响力的科研成果；
5. 满足一项或多项以下要求者优先考虑：
具有一定的科研、工作经验，硕士申请者需至少有一篇A类论文；
成绩优异，有较高的GPA/年级排名；
深度参与贡献过有影响力的机器学习相关开源项目。
学生福利
1. 课题组将为全日制博士提供18万元/年的全额奖学金，以保障你的生活需求；
2. 课题组会充分尊重你的研究兴趣，并引导探索新的领域和思路，在科研中共同成长和进步；
3. 为你提供多元化的发展支持，例如适时赴香港清水湾校园交流、推荐海内外知名院校/企业交流合作等。
申请方式
如果你想申请DSA博士项目、加入张永祺老师的团队，请将个人简历（含教育背景、论文列表、实习经历等）、成绩单（本科生）、代表性论文或项目等发送至邮箱 yongqizhang@hkust-gz.edu.cn, 标题注明【申请年份-PhD -姓名-毕业院校】，并在港科大（广州）申请系统提交申请。开放2025 Spring, 2025 Fall的PhD申请，特别优秀的申请者，也可在7月15日之前提交2024 Fall的PhD申请。
实习内推
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高校招生
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