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点击蓝字 关注我们  IVYNUE 情况介绍 TOGETHER  Ting Dang老师是墨尔本大学的高级讲师，同时也是新南威尔士大学的访问研究员。此前，她曾担任诺基亚贝尔实验室（英国）的高级研究科学家、剑桥大学的高级研究助理，以及新南威尔士大学（UNSW）的研究助理，并在UNSW获得了博士学位。她的研究主要集中在人本导向的人工智能（AI）和健康服务的感知技术上。具体而言，她开发基于移动和可穿戴传感器的AI模型，利用音频信号（如语音和呼吸）和生理信号（如PPG和EEG）来检测和监测健康状况。Ting Dang老师目前担任IEEE《Pervasive Computing》杂志的编辑、ICASSP的领域主席以及AAAI的资深程序委员会委员。 研究兴趣： • 移动健康中的机器学习：致力于开发适用于多种健康应用的机器学习算法，以提高机器学习在筛查、诊断和监测中的可靠性和有效性。 • 语音和音频处理：研究语音及相关应用的高级信号处理和机器学习技术。 • 时间序列建模：增强在实际问题中时间序列的表示学习能力。 • 可信赖的深度学习（DL）：提升深度学习模型的可解释性和泛化能力，以实现更可靠的健康结果预测。 • 可穿戴传感：探索使用新型资源受限的物联网（IoT）可穿戴设备进行健康监测的新型传感机会。 招生信息： Ting Dang老师目前正在招收博士生，研究方向为健康领域的机器学习和可穿戴传感。符合条件的候选人可申请奖学金。她也欢迎来自中国国家留学基金管理委员会（CSC）的学生申请。RiTuaL：移动健康领域时间序列建模中的可靠和可信赖的机器学习 [1个职位] 联合博士项目 墨尔本大学 - 伯明翰大学 移动健康（mHealth）应用正在通过持续监测环境因素（如光强）和个人属性（如心率、运动、位置）来提供健康相关的预测（如诊断）和分析，彻底改变医疗服务。这项技术支持长期的院外监测，无需用户主动参与。这些应用需确保以下安全性： • 不同情境下健康预测的准确性 • 预测结果的置信度 尽管机器学习在mHealth中备受关注，确保其安全性仍是一个开放性问题，因为数据分布在真实环境中自然变化。这种数据分布的变化在mHealth中更加复杂，因为数据是连续的。 在此项目中，我们将增强mHealth预测的准确性和可靠性，长远目标是将研究成果转化为临床实践。主要研究问题包括： • 量化数据分布变化：如何量化mHealth传感模式中的数据分布变化？开发方法，将实证进展与理论理解联系起来。 • 构建稳健的mHealth模型：如何创建即使在分布变化下仍能保持准确性的mHealth模型？探索表示学习和领域自适应，以增强模型的稳健性。 • 可靠的置信估计：如何确保mHealth模型即使在数据变化下也能产生可靠的置信估计？整合先进的置信量化方法以提升模型的可靠性。 该项目结合时间序列建模、移动传感和机器学习可靠性领域的专业知识，以解决mHealth中的关键挑战。 导师：Ting Dang博士（墨尔本大学）和Abhirup Ghosh博士（伯明翰大学） 预计开始时间：2025年初 备注：该联合博士项目主要基于墨尔本大学，且要求至少在伯明翰大学待满12个月。 要求： • 计算机科学或相关领域的硕士学位 • 加权平均分（WAM）> 85/100（墨尔本大学学生82分） • 在顶级期刊或会议上有相关发表 如何申请： 申请此职位，请将以下文件发送给Ting Dang博士（ting.dang@unimelb.edu.au）和Abhirup Ghosh博士（a.ghosh.1@bham.ac.uk）： • 简历 • 学术成绩单 • 简短的研究兴趣陈述（1-2页） • 已发表论文的样本 健康监测中的可穿戴传感 研究领域 Ting Dang老师正在寻找对健康监测中的可穿戴传感和计算高度感兴趣的PhD学生。 要求 • 计算机科学、电气工程或相关领域的扎实背景 • 墨尔本大学学生GPA至少82分，外校学生至少85分 • 具有数据采集、硬件、传感和计算的经验 • 良好的编程技能，包括Python和C++ • 在UbiComp、HotMobile等顶级会议或期刊上有相关发表 如何申请 请查看墨尔本大学PhD申请的申请流程和入学要求。对于学术成绩优秀的国内外学生可申请奖学金。更多详情请查看奖学金信息。 联系方式 如果你感兴趣，请将简历、成绩单及其他相关文件发送至ting.dang@unimelb.edu.au。请注意，由于询问量大，可能无法回复所有邮件。请查看我的近期发表，以确定是否有重叠兴趣。提交与你的研究兴趣重合的研究提案或潜在项目将非常有帮助。 利用人工智能进行连续血糖监测和糖尿病管理 [1个职位] 连续血糖监测（CGM）在1型糖尿病管理方面取得了突破性进展。结合电子病历中的其他生理和生化数据，持续获取的血糖读数提供了对日常血糖波动及相关生理变化的广泛且详细的见解。人工智能（AI）正越来越多地被用于分析这些健康数据集，为糖尿病患者提供个性化护理，并帮助调整应对复杂临床表现的治疗方法。 本博士项目旨在研究AI在分析血糖信号方面的应用，以识别高风险个体并诊断可能发展成严重低血糖或其他糖尿病并发症的患者。具体而言，本项目目标为： • 为CGM数据开发AI算法，以识别高风险个体并改善糖尿病管理 • 集成多模态数据以增强糖尿病监测 • 开发用于糖尿病管理的个性化模型 导师：Elif Ekinci教授和Ting Dang博士，墨尔本大学 预计开始时间：2025年初 备注：此奖学金仅考虑本地学生。 要求 • 计算机科学或相关领域的硕士学位 • 加权平均分（WAM）> 85/100（墨尔本大学学生82分） • 在顶级期刊或会议上有相关发表 • 必须是本地学生（澳大利亚公民或永久居民） 如何申请 申请此职位，请将以下文件发送给Ting Dang（ting.dang@unimelb.edu.au）： • 简历 • 学术成绩单 • 简短的研究兴趣陈述（1-2页） • 已发表论文的样本  Ivynue谈申PhD如何选择项目 1. 去你感兴趣的研究领域看看有多少老师。有些老师名字在，人却不在那里（on leave）。真正在那儿的老师才能帮你写论文。而且，很多人后来会换研究方向，所以你最好再看看其他你可能喜欢的领域。 2. 看看有多少老师你对他们的研究感兴趣。但是，有些老师现在可能不收学生。只有真正能当你导师的才算。 3. 感受一下系里的气氛。是大家互相竞争还是互相帮助？大家是做自己的事情还是愿意交叉合作 4. 跟系里的博士生聊一聊，看看他们精神状态如何。最重要的是，他们经常能见到自己的导师吗？跟你可能想合作的老师的学生聊聊，他们对自己做的研究感兴趣吗？导师对他们好吗？他们跟其他学生关系怎么样？ 5. 多少想读博士的人真的读完了，而不是只拿了硕士就走了（master out）？ 我们以更高的质量，更专业的水准， 为你提供深度定制、高度个性化的服务。 欢迎咨询。   点击蓝字 ｜关注我们 |
