关于光明实验室2024年硕士研究生预调剂信息的通知
  • 发布时间:2024-04-02
  • 作者:光明实验室
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(中国研招网院校代码:10590-深圳大学)

人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)(以下简称光明实验室)为省政府批准筹建的第三批广东省实验室之一,由深圳大学作为牵头建设单位,光明实验室主要围绕区块链与金融科技、智能传感与精准医疗、机器学习与智能系统、泛在感知与智慧城市四个方向展开研究,紧紧围绕国家重大战略,服务国家和全省经济社会发展,致力于将深圳打造成全国乃至世界重要的人工智能与数字经济创新研究基地和产业集聚高地。

光明实验室学术委员会主任由梅宏院士担任,主任由中国工程院院士李清泉教授担任,执行主任由加拿大工程院院士于非教授担任,另外还有多名中国科学院院士、中国工程院院士、国家万人计划“领军人才”、国家杰青领衔团队。光明实验室研究方向侧重于产业化及落地化的研究成果产出,与华为、微众银行、腾讯、富士康、深智城、元戎启行、大数据系统计算技术国家工程实验室、深圳市国电科技、深职院、平安产险等10余家行业领先的企事业单位达成战略合作协议,展开实质性产学研合作,为研究生未来实习就业提供机会与资源。

光明实验室于2022年2月15日入驻广东省深圳市光明区玉塘街道科润大厦A栋17楼临时场地,2022年6月1日入驻科润大厦B栋,毗邻深圳湾实验室,未来将一起入驻在【光明科学城】。

【光明科学城】一个聚集大湾区所有科研之力的粤港澳大湾区国际科技创新中心(怀柔、张江、合肥、大湾区四个综合性国家科学中心)。光明实验室未来将搭载人工智能与数字经济的东风,与深圳湾实验室、深圳医学科学院、深圳计量院、深圳超算中心、鹏城云脑、南科大高等研究院、深圳理工大学、中山大学深圳分校、中科院深圳先进院、北大深研院、哈工大深圳分校等科研单位一起坐落在光明科学城。


二、【光明实验室】2024年拟接收调剂专业与需求

专业类型 专业名称 专业代码 初试科目 拟接收调剂复试人数(大于或等于)
专业型硕士 计算机技术 085404 [101]思想政治理论[201]英语一[301]数学一[408]计算机学科专业基础综合 14个
专业型硕士 人工智能 085410 [101]思想政治理论[201]英语一[301]数学一[408]计算机学科专业基础综合 10个

备注:以上专业均归属深圳大学联合培养,授予深圳大学学位。

1、考生科目调剂要求:英语(一)或英语(二)、数学(一)或数学(二)、【408】计算机学科专业基础综合或计算机专业课。

2、最终调剂信息以深圳大学研究生招生办公室发布为准,所有调剂均须通过全国研招网调剂系统填报。

3、调剂系统开通时间以研招网公布为准。

4、调剂名额以实际下达名额为准。

*复试录取人数将按照上级招生指标下达情况来执行,确定拟录取名单,并报深圳大学研究生院审核后对外公布。

三、调剂条件

根据深圳大学加快创建世界一流综合性大学目标,深圳大学硕士研究生招生接收调剂生工作应坚持按需招生、全面衡量、择优录取和宁缺毋滥的原则。调剂基本条件说明如下:

1、须符合《深圳大学2024年硕士生招生简章》中规定的报考条件。

2、全日制专业不接收报考非全日制专业的考生调剂。

3、初试成绩(含加分,下同)符合第一志愿报考专业A类考生的《国家初试成绩基本要求》。

4、原则上,调剂考生第一志愿专业与调入专业相同相近,或初试科目与调入专业初试科目相同相近。

5、报考工商管理、公共管理、旅游管理、工程管理、会计、图书情报、审计专业学位硕士的考生,在满足调入专业报考条件、且初试成绩同时符合调出专业和调入专业在调入地区的全国初试成绩基本要求的基础上,可申请相互调剂,但不得调入其他专业;报考其他专业的考生不得调入以上专业。

报考临床医学类专业学位硕士研究生的考生可按相关政策调剂到其他专业,报考其他专业(含医学学术学位)的考生不可调剂到临床医学类专业学位。

报考法律(非法学)专业学位硕士的考生不得调入其他专业,其他专业的考生也不得调入该专业。

招生学院(部)可视专业情况提出学业水平要求,也可适当提高调剂生初试成绩(单科或总分)要求。

四、调剂程序

1、研究生院于2024年4月8日在中国研究生招生信息网的调剂系统公布生源缺额信息及调剂要求。

2、有调剂需求并符合调剂条件的考生可登录调剂系统浏览深圳大学发布的生源缺额信息,按中国研究生招生信息网要求填报调剂至本校的志愿。不通过调剂系统调剂的考生将无法录取。

3、有调剂需求的招生学院(部)须在规定时间内通过调剂系统对遴选的考生发放复试通知。

4、接到网上复试通知的考生必须在系统上确认同意参加本校复试。

5、招生学院(部)及时给出复试结果和确定调剂生是否被拟录取。

6、拟录取的调剂生须在规定时间内登录调剂系统确认深圳大学拟录取通知,否则视为放弃。

五、专业培养目标

培养一批具有交叉学科背景,运用计算机技术的理论与方法,解决产业实际问题的计算机技术交叉型人才,更好的服务于社会经济的发展。

六、培养特色及优势

1、师资力量雄厚

光明实验室引进海内外具有计算机科学与技术、计算机技术、人工智能学科研究背景的知名学者,旨在为学生提供系统性理论教学与产业创新应用指导,有利于提升学生运用先进交叉学科技术解决问题的综合能力。

目前,光明实验室现已形成以两院院士、外籍工程院院士、科研杰出人才、行业杰出代表为首的创新型人才梯队。截至2023 年12月,光明实验室人员总规模327人,院士9人,高层次人才51人,11人入选全球前 2% 顶尖科学家榜单。博士学历占比58%,拥有境外学习工作背景超过40人。

2023年,光明实验室主任李清泉教授当选中国工程院院士,执行主任于非院士、智慧医疗方向带头人张学记教授、智能光纤传感方向带头人王义平教授、大数据智能处理与分析方向带头人黄哲学教授等带头人入选全球前2%顶尖科学家榜单(World’s Top 2% Scientists),实验室在人工智能领域的科研能力得到广泛认可。

2、侧重学科交叉

光明实验室注重计算机科学与技术、计算机技术、人工智能、泛在感知与智能检测、自主机器智能、智能推荐与智能调度、智慧城市、智慧医疗、智能感知与计算成像、城市三维创新、智能光纤传感、工业视觉与智能系统、大数据智能处理与分析、未来智能互联网络、生成式大模型、基础智能研究、媒体智能、智能飞行与安全控制等方向的交叉融合,培养一批具有交叉学科背景,运用计算机技术理论与方法,解决产业实际问题的交叉型人才,更好的服务于我国社会经济的发展。


  1. ①泛在感知与智能检测

该方向带头人为中国工程院院士国际欧亚科学院院士李清泉教授,以时空信息泛在感知理论、方法与技术为核心,探索人工智能与地理信息的深度融合与交叉,重点围绕现代城市与基础设施建设及安全运维涉及的空间定位与导航技术、动态精密测量技术、时空大数据融合与解译技术以及空间智能技术的理论方法与装备应用等方向开展研究。


  1. ②自主机器智能

该方向带头人为加拿大工程院院士、加拿大工程研究院院士于非教授,致力于围绕信息和人工智能领域,通过先进的技术解决产业痛点,助力数字经济高质量发展。研究涵盖了自主机器智能、信息通信、区块链、智能体和智慧环境等多个领域,旨在提供数智化决策和服务,推动产业数字化和智能化转型。


  1. ③智能推荐与智能调度

该方向带头人为俄罗斯工程院外籍院士、鹏城学者特聘教授明仲教授,致力于研究元宇宙、机器学习与人工智能、知识图谱与自然语言处理、AI 算法部署、自动驾驶及无线网络、区块链与金融科技等方向。


  1. ④智慧城市

该方向带头人为中国工程院院士、欧亚科学院院士郭仁忠教授, 以地理空间信息技术为基础,以服务城市、服务政府、服务大众为目标,利用智能感知和高效处理技术,开展智慧城市发展建设中的基础理论、创新方法、技术示范等方面的研究,实现城市信息的实时感知、高效处理和深度应用,打造涵盖智慧城市建设顶层设计、制度规范、核心理论、关键技术、系统平台、应用示范、产业转化等环节的全创新链条,实现智慧城市技术在国家新型城镇化发展中的全方位应用。重点研究领域涵盖泛地图理论与表达理论、可视化城市空间信息平台技术、虚拟城市环境构建理论技术、国土空间开发格局优化、智慧交通理论与仿真等。研究成果已成功应用于深圳市可视化城市空间信息平台, 包揽平台顶层规划设计及多项平台关键技术研究。


  1. 智慧医疗

该方向带头人为国家特聘教授、美国医学与生物工程院院士、欧洲科学院院士张学记教授,致力于研究复杂样品中低丰度标志物的富集与高灵敏检测,同时开发适用于健康监测和疾病诊断的功能多样化、微型化、集成化和智能化生物传感系统,以期开发出一批具有独立知识产权、临床应用价值的智能医疗诊断技术、平台、工具,构建成广东省智能诊断标准化体系,搭建多源疾病智能诊断平台;同时,通过使部分产品达到产业化或者可供临床推广应用的程度,从而实现智能医疗诊断数据采集、诊断和分析能力,构建成广东省标准化的病理病历库,在智能医疗标准化、智能精准医疗和临床智能治疗等研究提出智能诊断方案。方向带头人主持设计了世界第一台智能化自由基分析仪,研发了纳微控制分析系统用于航天器上,提出了智能生物传感新理论和概念。


  1. ⑥智能感知与计算成像

该方向带头人为中国科学院院士、光测图像技术专家于起峰教授,重点围绕基础设施安全智能感知、多物理场检测与智能控制和光智能学习与计算成像三个方向开展研究。

(1)基础设施安全智能感知方向,主要研究大型结构形貌、变形、挠度、运动高精度摄像测量方法,以及结构缺陷、损伤、故障智能图像分析方法,多源图像增强、优化、融合及目标检测识别定位方法,并形成各类测量系统。

(2)多物理场检测与智能控制方向,以关键器件制造过程和使用过程的全生命周期为研究对象,研究复杂过程中的多物理场测量与数据融合的基础理论与关键技术,并结合人工智能算法,实现复杂场景下的动态全过程的智能感知与优化控制。

(3)光智能学习与计算成像方向,主要研究结合智能算法的新型计算光学成像理论与技术,结构光场成像与测量理论与技术,以及三维数字成像技术的开发和应用。


⑦城市三维创新

该方向带头人黄惠教授为国家领军人才、国家自然科学优秀青年基金获得者、英国皇家牛顿高级学者、广东省杰出人才、广东省自然科学基金研究团队负责人、深圳市高层次人才创新团队带头人。致力于融合计算机图形学、计算机视觉、机器学习、人机交互、虚拟现实、人工智能和地理信息技术,形成新一代支撑智慧城市应用的三维构建体系,突破传统测绘遥感固定精度成图的作业模式,提出从原始数据采集到高层语义赋能的一体化解决方案,释放大量三维应用需求,解决建设城市有机综合体的基础瓶颈问题,助力数字中国从二维到三维,从平面到立体的跨越式发展。该方向研制的全新“优视摄影测量”技术,以无人机为载体,实现了智能感知三维目标的全自动贴近式三维重建数据采集,将现有面向场景的厘米级三维数据采集方式提升为面向对象的毫米级三维数据采集,极大扩展了实景三维的使用范畴和价值,有效降低了在复杂环境下施行高精细度采集与重建的操作门槛和人力成本。以数据为驱动,团队进一步研发的多层级三维数字模型智能重构技术,主要用于大规模三维城市级别几何还原、智能压缩和语义关联,可满足各种城市级海量数据的加载需求、优化计算和管理应用。


⑧智能光纤传感

该方向带头人为特聘教授、国家杰青王义平教授,主要开展光纤传感技术研究,面向物联网技术底层(传感器技术),专注新型光子器件和传感系统应用基础研究,重点研究微纳光子器件制备、极端环境光纤传感、生命健康光纤传感的机理、方法及应用。


⑨工业视觉与智能系统

该方向带头人为俄罗斯工程院外籍院士、国家“创新人才推进计划”中青年科技创新领军人才、广东省“特支计划”科技创新领军人才吴宗泽教授,面向制造业智能化转型升级过程中对工业视觉在定位、导航、检测的重大需求:以新一代人工智能理论、自动控制关键技术和机器视觉为核心基础理论,构建环境自适应的高精度光学成像方案;研究自主学习增强学习的人工智能理论,并形成视觉智能计算方法;同时深入研究智能控制和高速高精度运动控技术;建立面向工业视觉应用的基础理论体系和核心技术框架,面向新型显示行业的缺陷检测、高端加工装备研究自主的工业视觉装备,面向行业龙头企业生产线提供核心装备,推进成果转化。


⑩大数据智能处理与分析

在国务院印发的《新一代人工智能发展规划》(以下简称《规划》)中,对作为新一代人工智能基础理论体系重要组成部分的“大数据智能”的战略目标和重点任务进行了明确地规定和详细地部署。为迎合人工智能发展进入新阶段的战略需求,该方向带头人为深圳大学大数据技术与应用研究所所长、大数据系统计算技术国家工程实验室副主任、广东省领军人才、深圳孔雀计划高层次人才黄哲学教授,将围绕提高计算扩展性这一主旨,以跨域存储大数据为着力点,开展大数据智能计算、近似计算和绿色计算等方面的研究工作,力求到2025年在大数据智能基础理论和核心技术上实现重大突破,对标《规划》“三步走”战略目标的第二阶段目标。目前主攻的研究方向包括跨域大数据智能计算、多样本统计分析理论、面向大数据的数据挖掘和机器学习算法及其应用等。


⑪未来智能互联网络

该方向带头人为国家级青年人才、广东省青年珠江学者、粤港现代信息服务省部共建协同创新中心副主任、人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)主任助理崔来中教授,主要开展未来智能互联网络基础理论与核心技术相关研究,面向未来互联网体系结构,专注互联网路由、传输和新型网络方面的应用基础研究,力求在未来互联网的大规模互联互通基础理论和核心技术上实现重大突破, 推动新型智能路由器、传输机制及边缘网络平台和相关新业务形态的产业化, 促进国家在互联网体系结构研究、网络运营部署和安全管理方面的领先地位。


⑫生成式大模型

该方向带头人为香港理工大学博士、深圳市海外高层次人才、光明实验室首位“天才新星”姜文浩研究员,曾任职腾讯AI Lab、腾讯数据平台部。致力于大模型在落地方面的研究,以及为了提升落地应用效果所需要突破的关键技术研究。主要研究如何针对应用场景优化大模型的使用;如何提升模型的推理能力和代码方面的能力;如何提升插件使用能力;构建更好的大模型网络结构以及自主产权的预训练大模型;提升大模型多模态理解和生成的能力。通过攻坚大模型应用中出现的技术瓶颈,为实验室培养大模型方面的人才,将大模型技术更好的服务于深圳的产业,提高产业生产力,为深圳经济发展做出应有的贡献。


  1. ⑬基础智能研究

该方向带头人为新加坡国立大学博士、光明实验室“天才新星”舒瑶研究员,曾任职腾讯技术大咖。致力于通过统一理论框架的构建、生成数据的可用性研究以及高效可靠的生成模型算法设计丰富生成模型的理论基础;在计算资源受限的情况下构建高效可靠的零阶优化算法以推动深度学习和其他优化问题的高效求解;定制化 LMMs 算法的设计, 解决数据匮乏、隐私和安全问题,实现持续学习算法的开发。通过攻坚大模型的理论瓶颈,推动LMMs技术发展和应用,构建更加智能、安全和适应性强的人工智能系统,为用户提供更加个性化和高质量的服务。


⑭媒体智能

该方向带头人为清华大学博士、光明实验室“天才新星”马飞研究员,曾任职华为云高级工程师。致力于从2D及3D两个方向研究媒体内容理解与生成,通过构建多模态学习方法提供感知理论基础,并结合情感智能,推动人与机器的智能交互;考虑2D数据如图片、视频和3D数据如点云、网格(Mesh)等上的感知任务,为内容生成和编辑提供识别、检测与分割等能力模块;通过构建相关能力,使得生成与编辑的过程可控、灵活、生动。为学术界与工业界进一步提升媒体内容理解与生成水平,实验室构建面向未来社会服务的“多模态自主智能”体系做出应有的贡献。


⑮智能飞行与安全控制

该方向带头人为香港科技大学博士、深圳市鹏城孔雀计划C档人才、光明实验室“天才新星”刘洲研究员。致力于提高无人机在旋翼失效下的安全性,解决四旋翼飞行器旋翼失效下的 “数据驱动下的系统执行器故障预测、未知扰动下,欠驱动系统的鲁棒控制律的设计、和多目标,非线性约束下的轨迹参数优化问题”三个核心科学问题,探索无人机在旋翼受损下的系统策略、认知和理解新技术,产生一批有影响的科研成果,培养出在国际国内有较大影响力的团队;另一方面也为无人机在旋翼失效下如何保障系统的安全提供先进的技术支撑,从而更好地服务低空经济。



七、光明实验室人才培养
2022年9月光明实验室委托深圳大学计算机与软件学院招生,联合培养与管理计算机技术专业硕士研究生38人。
2023年依托深圳大学独立招生,联合培养计算机科学与技术(学硕)、计算机技术(专硕)及人工智能(专硕)三个专业硕士研究生60人。



八、奖助体系
(一)联合培养单位深圳大学奖助体系


*表中国家助学金、学业奖学金、推免生学院奖学金等可以累加。
*表中二年级、三年级学业奖学金等,不再区分推免生、调剂生等。
*表中各类奖助学金仅面向全日制非定向硕士研究生评选,评选细则以学校相关文件及通知为准。
*非全日制奖助的标准及评选办法以相关招生简章及学校或学院的有关文件规定为准。
*定向生不享受奖助学金,如有特殊情况,以单位、学校、个人三方所签订的定向协议所规定内容为准。
*表中具体内容如有调整,以学校更新通知为准。


(二)、光明实验室联合培养研究生津贴:
1、1000元/人/月基础津贴;

  1. 科研团队结合实际科研工作表现发放津贴。


九、光明实验室报考问答环节

1.学习环境与住宿环境

深圳大学粤海校区授课与住宿:研究生就读期间共享深圳大学校园资源。

  1. 学历证、学位证授予

学费、住宿费、考试费等相关费用缴纳同深圳大学研究生一致。

3.科研项目实践

研一课程学习结束后,研二、研三前往光明实验室跟从导师开展科研实践活动:深圳大学----光明实验室的往返路程,早晚安排大巴车接送。

4.科研补助发放

国家与深圳大学奖助学金(具体以深圳大学公告为准)+1000元/月基础补贴(实验室)+打卡补贴(项目团队结合实际科研工作表现发放补贴)。

5.报考信息咨询与查询

联系人:光明实验室研究生秘书刘老师

电话:0755-33691814

邮箱:yjs-service@gml.ac.cn

光明实验室师资官方网站:https://www.gml.ac.cn/ys

深圳大学研究生招生网:公告-深圳大学研究生招生网 (szu.edu.cn)

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