本帖最后由 Xee 于 2024-7-12 22:16 编辑
申请截止日期：招满 专业领域：计算机科学、电气工程
苏黎世联邦理工学院（英语: ETH或ETH Zurich; 德语: Eidgenössische Technische Hochschule Zürich），由瑞士联邦政府创建于1854年，与姊妹校洛桑联邦理工学院一起组成瑞士联邦理工学院，是瑞士联邦经济事务、教育与研究部的一部分，坐落于瑞士苏黎世。ETH作为IDEA联盟、全球大学高研院联盟、国际研究型大学联盟、全球大学校长论坛等一系列联盟成员， 专注于工程技术、自然科学与建筑学的教育与研究，被誉为“欧陆第一名校” 。
阿尔伯特·爱因斯坦、X射线发现者伦琴、泡利不相容原理发现者泡利、现代计算机之父约翰·冯·诺伊曼、鸟巢设计师雅克·赫尔佐格、北京大学前校长周培源等都是ETH校友。截至2019年11月，ETH走出了32位诺贝尔奖得主、2位菲尔兹奖得主、2位普里兹克奖得主和1名图灵奖得主。2024QS排名第7位。
1、职位介绍
苏黎世联邦理工学院的传感、交互与感知实验室正在招聘另一名博士生。我们的研究重点是基于学习的输入解码的多模态信号处理。信号将来自可穿戴设备上的嵌入式传感器，包括IMU（运动传感器）、眼球凝视、麦克风、EMG（肌电图）和PPG（光学心率传感器）。我们将在此基础上建立基于学习的新型识别器和交互技术，并在使用这些新型界面进行交互时对用户进行研究。
2、任务
- 有关信号和时间序列分析（特别是 IMU、EMG、PPG、麦克风、凝视）的机器学习技术的文献综述，包括多变量时间序列分析、序列建模、降维、异常检测、时态模式识别、特征提取和工程以及预测模型。
- 基于机器学习的信号处理方法开发，包括预测编码、对比学习、增强方法以及从辅助输入进行多模态学习。
- 计算交互方面的技术开发（输入解码、贝叶斯解码、隐马尔可夫模型、组合优化）
- 回顾并进一步发展主动学习、具有用户特定微调功能的迁移学习和在线学习方面的最新成果。
- 验证方法的实验设计，基于数据集的离线验证和经验验证的在线验证。
- 在学术会议和研讨会上介绍研究成果，与更广泛的科学界进行反馈和知识交流。
- 与研究团队的其他成员合作，将开发的方法融入更广泛的项目目标中，促进共同目标、跨学科学习以及涉及最终用户和患者的应用。
- 以后： 探索新方法在增强现实和移动场景中的实际应用（例如，与微软 Hololens 或苹果 Vision Pro 结合使用）
3、资格
- 英语书写和口语流利
- 计算机科学或电气工程方面的优秀硕士学位（理学硕士、工程硕士或同等学历）。
- 较强的人际交往和沟通能力
- 具有信号处理或时间序列机器学习方面的经验
- 了解多模态数据处理
- 可选：具有传感/电气工程背景，可用于（IMU、肌电图、凝视、PPG、麦克风）信号采集的任何组合
- 可选： 计算交互/贝叶斯输入解码
- 可选但有用：3D 编程经验（Unity/C#、虚幻引擎......）。
- 有用户评估经验者优先，但并非必须。
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发表于 2024-4-12 11:11:51
