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香港科技大学（广州）
港科大广州校区正在积极地建设当中，计划于 年 9 月正式开放校园。建立在港科大清水湾校区现有的科研及教学结构的基础之上，港科大广州校区将进一步践行培养跨学科复合型领军人才的办学方针。广州校园将不会重叠清水湾校园已提供的学科，而将重点发展交叉学科，以相互补足。广州校园政策灵活（提供双导师制、双博士学位制度），交通便利，生活舒适。所有于 /23 年录取的博士研究生将加入广州校区先导计划，毕业后颁发港科大（本部）文凭。对于录取的 PhD 学生，我们将提供非常有竞争力的全额奖学金，并积极围绕学生订立连接两座校园和跨学科的合作与培养方案。
更多项目介绍和申请流程详见：
/prospective-students/admissions/HKUST-Guangzhou-Pilot-Scheme/GZ-Pilot-Scheme
导师简介
陈绎泽博士，将于 年 7 月入职香港科技大学（广州）信息枢纽人工智能学域（Information Hub, AI Thrust）担任助理教授。他 年本科毕业于浙江大学控制系/竺可桢学院， 年博士毕业于华盛顿大学-西雅图（University of Washington）电子与计算机工程系，目前在加州大学伯克利实验室（Berkeley Lab）从事博士后研究。
他的主要研究方向是数据驱动的智能决策理论与应用，并研究于开发可持续的智能能源系统。在博士与博士后研究期间，在 IEEE Transactions on Power Systems, IEEE Transactions on Control of Network Systems 等电力系统和自动控制领域国际学术期刊和 ICLR, Power Systems Computation Conference (PSCC), SmartGridComm 等机器学习/智能电网会议发表论文多篇，获得领域旗舰会议 PSCC 与 ACM e-Energy 杰出论文奖与最佳论文奖，期刊文章曾登上 BioEssays 封面，研究成果曾被 VentureBeat, UW News 等媒体报道。
他曾在哈佛大学医学院，微软北美研究院，洛斯阿拉莫斯国家实验室，新加坡科技设计大学担任过研究岗位，并保持长期合作交流。陈博士注重研究中的交流与合作，关注有创新性的想法和科研细节，希望能通过未来与学生和合作者的共同研究，在亟待解决的智能决策算法与可持续能源发展的关键问题上寻求突破。
个人主页：
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学术主页：
/citations?user=9ikvqkIAAAAJ&hl=en
招生要求
1. 已获得计算机科学、自动化与控制、电力系统、系统工程等相关专业学士或硕士学位；
2. 有机器学习、控制优化、智能电网等相关领域专业背景，有扎实的数学功底和编程基础，具有较强科研和探索未知世界兴趣的申请者优先。
申请方式
申请人请将您的简历、成绩单和一份简短的自我介绍发送至yizechen@ust.hk，标题请注明“PhD Application + Name”。
有相关科研兴趣和背景的科研助理、研究型硕士（mPhil）也请将简历发送至yizechen@ust.hk。对于相关领域和具体问题感兴趣的同学也欢迎邮件交流讨论。
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