招生 | HKBU 计算机系 2022年HKPFS博士奖学金申请启动啦！

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[color=rgba(23, 58, 102, 0.83)]追逐科研梦想见证彼此成长

香港浸会大学计算机科学系

2022年HKPFS博士奖学金申请启动啦！

HKPFS博士奖学金介绍

HKPFS是香港政府和大学共同为优异的新招博士生提供的奖学金：Hong Kong PhD Fellowship。四年制奖学金由香港政府提供96万，我系额外奖励同额度96万，总额高达192万港币，这在香港是独一无二的！

此外，HKPFS获得者还可获得最多约45万港币的额外奖励，包括2.5万入学奖学金、3万研究表现奖励、7.5万研究设备资助、约15.6万海外交流资助，以及共四年每年学费豁免4.2万。

具体细节详见下表（其中费用均为港币）:

_	HKPFS博士生
_	政府 提供	学校额外 奖励	总额
奖学金	96万	96万	192万
额外奖励	2.5万	3万	5.5万
学费豁免	NA	豁免每年4.2万学费(注1)
海外交流	15.6万
设备购买	7.5万	_	7.5万

注1：第二、三、四学年的学费豁免将基于研究和学业表现评估决定。

详情请见公众号链接：https://mp.weixin.qq.com/s/vVgMvH2Xayf9nBI4yZXLLA

教授们及其研究领域

由于字数限制，只列出导师的部分项目，详情请见公众号链接：https://mp.weixin.qq.com/s/vVgMvH2Xayf9nBI4yZXLLA

理学院院长

及讲座教授

刘际明教授

现任HKBU理学院院长、浸会大学计算机科学系讲座教授 (Chair Professor)、博士生导师。

刘际明教授是人工智能、数据挖掘、传染病建模、复杂系统与网络智能等领域的国际知名学者。目前已编著出版学术专著20余本，并发表学术论文400余篇，包括TPAMI、TKDE、TNNLS、TCYB、AIJ、Lancet’s、IJCAI、AAAI、EClinicalMedicine等国际顶级期刊与会议论文，并获美国专利二项。

刘教授是网络智能（Web Intelligence）领域的主要创始人之一，2011年因其在网络智能以及多智能体自治计算上的杰出贡献被推选为IEEE Fellow。刘际明教授曾任或现任多个知名国际期刊的主编与编委（如TKDE，TCYB，Web Intelligence等），多次受邀在著名国际学术会议上做主题/特邀报告，并获得2017年中国人工智能学会吴文俊人工智能自然科学二等奖，以及2018年国家教育部高等学校科学研究优秀成果奖自然科学二等奖。

理学院副院长

及讲座教授

阮邦志教授

现任HKBU理学院副院长、浸会大学计算机科学系讲座教授 (Chair Professor)、博士生导师。

阮邦志教授目前的研究兴趣主要包括视频监控、人脸识别、生物安全和隐私、以及医疗信息学。

阮教授曾担任多个国际重要会议的程序委员会联合主席，包括IEEE第五届国际生物识别会议之理论、应用和系统（BTAS 2012）、IEEE国际身份识别、安全和行为分析会议（ISBA 2016）、国际模式识别和人工智能会议（ICPRAI 2018和2020）等。

阮教授是国际模式识别学会(IAPR) Fellow，目前是IEEE信息取证与安全期刊的（TIFS）的编委和模式识别 (Pattern Recognition) 的编辑委员会成员，并于2018年获得TIFS杰出编辑委员会服务奖。阮教授也曾获得广东省颁发的自然科学一等奖和中国教育部颁发的自然科学二等奖。

研究课题一：人脸活体检测

随着社交媒体的流行，人脸生物信息很容易由网络获得，基此制成的图像，视频，甚至是3D面具可被用于欺骗人脸识别系统。为了应对高质量三维面具的挑战，针对普通RGB摄像头，我们提出基于rPPG (远程光电容积描记法)的人脸反欺骗方法，并不断提高它在各种复杂实用场景中的鲁棒性。同时，为增强泛化能力，应对未知类型的攻击，我们基于迁移学习，元学习，联邦学习等技术提出一系列有效方法。

研究课题二：标注样本高效学习在医学图像分析中的应用

在医学图像领域，数据和标注的获取是困难且昂贵的。为了应对这些挑战，提出了多种标注样本高效学习的方法，包括结合医学领域知识，弱监督学习等，从而设计出高效可靠的医学图像分析模型用于协助临床医生的日常工作，帮助缓解他们的工作负担。

徐建良教授

现任HKBU计算机科学系系主任、教授、博士生导师。

徐教授目前的主要研究兴趣包括数据库、区块链、移动计算、大数据安全及隐私。已发表200余篇论文，其中近100篇发表在CCF推荐的A类期刊和会议，包括SIGMOD、VLDB、KDD、ICDE、TKDE等，获WISE 2019最佳论文、CIKM 2020候选最佳论文。目前H-Index指数为52，论文总引用次数超过10000次。

徐教授的研究获国家自然科学基金、香港研究资助局、香港创新科技署等机构资助40余项，总研究经费超过2500万元。担任IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering  (TKDE)、Proceedings of VLDB Endowment (PVLDB)等一流国际期刊的Associate Editor及多个重要国际会议的程序委员会主席。已获授权国际专利3 项，相关研究被中新社、凤凰卫视、文汇报、The Standard 等多家媒体报道70 余次。

徐教授作为指导教授入选首届“香江学者计划”。其培养的学生不少在知名高校和IT公司工作并担任重要职位，包括香港理工大学、香港浸会大学、Facebook、Google、微软、华为、腾讯等。更多详情可参见徐教授的主页：https://www.comp.hkbu.edu.hk/~xujl/.

研究课题一：联邦数据分析

联邦数据分析旨在不侵犯隐私的情况下对分散的敏感数据进行协作分析。例如，谷歌使用联邦分析支持 GBoard 的单词建议，英特尔用来帮助银行打击跨境洗钱活动。然而，为防止侧信道攻击，现有联邦数据分析技术需要巨大的计算和通信开销。我们将研究基于英特尔SGX硬件的联邦数据分析技术，结合数据索引、差分隐私等手段提高数据分析的效率。

研究课题二：区块链系统

区块链技术已经成为许多去中心化应用的基石。然而，现有区块链系统的高存储和计算要求给区块链节点带来了沉重的负担（比如，当前完整的比特币账本大小约为345 GB，完整的以太坊账本大小约为7.6 TB），不仅限制了系统的可扩展性，而且会导致网络趋向于集中化而破坏系统的安全性和稳定性。我们将研究一系列的数据管理技术，包括无状态设计、链上链下数据融合、可验证计算、分片等，来提升区块链系统的性能。

蔡冠球博士

现任HKBU计算机科学系系副教授、副系主任、博士生导师。

蔡博士是ACM、IEEE、TCDE会员，获得香港科技大学计算机系一级荣誉学士学位，美国宾夕法尼亚大学计算机信息与科学硕士和博士学位。

加入香港浸会大学前，2005至2008年间在南洋理工大学计算机科学与工程学院担任助理教授。2005年在爱丁堡大学担任研究助理。2003年曾在香港科技大学做访问学者。主要研究兴趣包括图结构化数据库、增量维护算法、数据库视图更新、数据库安全以及时间序列分析。迄今于数据库/数据挖掘与人工智能领域的国际顶级会议与期刊TKDE、VLDBJ、SIGMOD、VLDB、ICDE、AAAI与IJCAI等发表100余篇论文。香江学者2020年度合作导师、SIGMOD2021委员会杰出成员、VLDB2019杰出审稿人。曾获得香港浸会大学2016年度杰出青年研究学者奖、香港浸会大学计算机系2018与2020年度最佳服务奖、2015年度最佳教学奖与2014年度最佳研究奖。2015年担任裘槎基金会高等研究院（ASI）主任并主持题为“大图数据前沿研究”的研讨会。2014年担任奥地利科学基金（FWF）评审人。1999年获得IEEE（香港分会）奖励。

研究课题之一：图数上关键词查询的语义索引

近年来大量的知识网络被创建出来，例如开源知识库（YAGO）、维基百科的结构化数据（DBpedia）、协作知识库（Freebase）以及谷歌知识图谱。其中本体（Ontology）信息通常通过实体（Entity）之间的定义和语义关系进行编码，附带在知识网络。近年来，很多新兴的应用都建立在本体信息之上。在此项目，我们提出首个利用本体语义通用的索引图数据的模型，从而提升查询性能。本项目有以下四个任务：

• 提出一个基于本体信息的语义索引结构创建。
• 将最前沿的关键词查询算法整合于语义索引当中。
• 面向探索性数据分析，设计关键词查询的高效算法。
• 在特定领域的知识库上的高效关键词查询。
  

张国威教授

现任HKBU计算机科学系教授、博士生导师。

张国威 (William K. Cheung) 教授於1999年获香港科技大学计算机科学获得博士学位。他目前的研究兴趣包括人工智能、数据挖掘、协同信息过滤、社交网络分析和医疗保健信息学。

他曾担任多个国际会议和研讨会的联合主席和程序委员会成员，以及人工智能、网络智能、数据挖掘、网络服务、电子商务技术和健康等领域期刊的客座编辑。信息学。从 2002 年到 2018 年，他是 IEEE Intelligent Informatics Bulletin 的编委。他目前是 Web Intelligence Journal 的 Track Editor 和 Journal of Health Information Research 以及 Network Modeling and Analysis for Health Informatics 和 Bioinformatics 的副主编。

研究课题一: 使用深度生成模型

实现临床准确的医学图像报告生成

医学图像很复杂，到目前为止，我们仍然依靠医学专家对其进行检查以进行诊断。然而，有时医学影像报告容易出错，尤其是在人员短缺和工作量过高的情况下。因此，计算机辅助报告系统显然是有帮助的，特别是如果报告可以自动生成以供医生核实。与其他文本生成应用程序相比，生成医疗报告的关键问题是报告的临床准确性。最近，使用精心构建的知识图谱和采用混合检索-生成模型被发现很有前景，同时也带来了新的研究挑战，包括构建的知识图谱可能是次优的，检索模块响应捕获句子语义的有效性。在这个项目中，我们开发算法来解决潜在的挑战，目标是提高临床准确性并将它们集成为一个完整的医学图像报告生成系统。我们采用深度生成模型方法，目的是总体上实现良好的泛化性能。

梁耀荣教授

现任HKBU计算机科学系教授、博士生导师。

在研究方面，梁教授一直致力于网络（包括无线网络、Internet和云计算、多媒体网络和光网络）和系统工程（包括进化计算和优化）等方面的研究。梁教授在这些领域发表了100多篇研究论文，其中一些论文被高度引用。

梁教授在教学方面也拥有丰富的经验，曾获得三项教学奖，包括校长所颁发的杰出表现教学奖。

研究课题

The demand for cloud computing services is ever increasing and consequently the number of data centers is increasing rapidly all over the world. With more data centers, the energy consumption is larger and hence the pollution problem becomes more serious. It is estimated that data centers will consume 780 TWh per year by 2030 (compared with 205 TWh in 2018), causing 420 million tons of carbon emission. It is important to optimize the energy consumption for saving energy and reducing pollution. In this project, we investigate diversified methods to reduce energy consumption and carbon emission and optimize the resulting data center systems.

吴其彦教授

现任HKBU计算机科学系普适计算研究中心主任、教授、博士生导师。

吴教授于伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校分别获得计算机科学学士学位（1986）、硕士学位（1988）以及博士学位（1993）。

目前的研究方向包括实时嵌入式系统、信息物理系统、物联网、无线网络、普适计算、位置感知计算、普适性移动健康管理及并行分布式计算等。

在国际期刊、会议上已发表论文190余篇，获得国际专利两项。 多次担任国际会议技术委员会总主席、分会场主席且为多个国际期刊的副编辑和编辑委员会成员、IEEE高级会员、IEEE通信学会会员、ACM会员、香港工程师学会Fellow、香港电脑学会Fellow及香港互联网协会创会成员、执委会成员、司库、副主席。

吴教授曾任计算机科学学位课程主任并首次将医疗信息技术与卫生信息学引入香港浸会大学本科及研究生课程大纲。曾任IEEE Computer Society Region 10活动委员会执委、IEEE Computer Society杰出访问学者项目（亚太地区）执委、IEEE HK Section Computer Society Chapter执委会成员、秘书长、副主席及前任主席。 他还是香港互联网注册管理有限公司（HKIC）董事会成员，并在任期内获得了香港董事学会（HKIOD）年度杰出董事奖（2012）。为了奖励其为ICT行业做出的杰出贡献，他曾多次获得来自IEEE、IEEE Region 10、IEEE Computer Society、IEEE HK Section Computer Society Chapter 的各项奖项及认证。

研究课题

实时嵌入式系统、信息物理系统、物联网、无线网络、普适计算、位置感知计算、普适性移动健康管理及并行分布式计算等。

陈黎博士

现为HKBU计算机科学系副教授，博士生导师。

陈博士在瑞士洛桑联邦理工大学（EPFL）获得计算机科学博士学位，在北京大学获得计算机方向的学士和硕士学位。

陈黎博士的研究方向主要是结合人工智能、人机交互、用户建模和用户行为分析等方面的理论和实践设计个性化的网络系统，并应用在社交媒体、电子商务、在线教育和心理健康等多个领域。

陈黎博士在多个重要会议和期刊发表论文上百篇，文章被引用总计超过6100多次（h-index 38），并获得多个最佳论文奖。陈黎博士被斯坦福大学列入全球前2%顶尖科学家榜单。陈黎博士现在是ACM高级会员、ACM推荐系统会议（RecSys）指导委员会成员、用户建模和用户适应性交互期刊（UMUAI）的编辑委员会成员、ACM交互式智能系统Transactions（TiiS）的副编委。陈黎博士曾担任ACM推荐系统会议(RecSys 2020)和ACM用户建模、适应和个性化会议（UMAP 2018）的程序委员会联合主席。

研究课题：

设计和实现用户可信和可控的对话式系统

此项目是基于先进的自然语言处理和对话生成模型，设计以用户为中心的个性化对话式推荐系统。通过加入解释和用户反馈提取机制，以增强用户对系统的可信度和可控性，从而实现更透明和有益的推荐服务。

陈杰博士

现为HKBU计算机科学系助理教授，博士生导师。

陈博士在新加坡南洋理工大学（NTU）获得信息工程学博士学位，在华中科技大学光电信息学院获得学士和硕士学位。在加入浸会之前，他曾在Omnivision Technologies担任高级图像算法工程师。陈杰博士的研究方向是计算摄影学以及计算机视觉。陈杰博士在多个重要会议和期刊发表论文四十余篇（包括TPAMI,TIP,TCSVT,TGRS,CVPR,ECCV等），同时担任多个国际学术会议的PC/AC 职责（ACM Multimedia, IEEE ICME, IEEE VCIP, etc.）陈杰博士现在是The Visual Computer Journal, Springer期刊的副编委。

研究课题：

3D动态采集、重建与跨模态生成技术研究

此研究基于分布式多传感器融合，结合AI算法，对复杂场景以及动态三维模型进行低成本、高效采集与重建。尤其针对特定目标（比如人体）进行深度模拟建模。并在一些新颖的跨模态生成技术方向（3D模型、摄影艺术、舞蹈、音乐等），进行科学与艺术结合的探索。

韩波博士

现为HKBU计算机科学系助理教授，博士生导师，日本理化研究所人工智能项目梅峰访问科学家。

韩博士2019-2020年在日本理化研究所人工智能项目做博士后，师从Masashi Sugiyama教授。2019年在悉尼科技大学大学（UTS）获得计算机科学博士学位，师从Ivor W. Tsang教授和陈琳教授。2018-2019年在日本理化研究所人工智能项目做研究实习，与Masashi Sugiyama教授，牛罡博士和周名远教授一起工作。韩波博士的研究方向主要是机器学习和深度学习，特别是可信赖深度学习。韩波博士是机器学习顶级会议NeurIPS和ICLR的领域主席，人工智能顶级会议AAAI和IJCAI的高级程序委员会成员，机器学习顶级期刊MLJ的客座编辑和JMLR的编委会审稿人。

研究课题：针对开放污损数据的可信深度学习

此项目的目标是开发针对开放污损数据的可信深度学习，在此方向上设计模型，算法和原型系统，以部署到金融和医疗领域。此项目主要研究的内容为在开放无损数据条件下，针对不确定情况的可靠性，针对对抗条件的鲁棒性，以及针对新情况的自适应性。

黄欣博士

现为HKBU计算机科学系助理教授、博士生导师。

黄博士是CCF数据库专委会海外委员。2010年本科毕业于厦门大学，2014年获得香港中文大学博士学位。

研究方向包括海量图数据管理、图数据挖掘和可视化、社交网络分析及隐私感知计算。在相关领域的顶级期刊和会议上发表学术论文40多篇，包括SIGMOD、VLDB、WWW、ICDE、AAAI、IJCAI、VLDBJ、TKDE等，论文被引用次数超过1,000次，获香港研究资助局和香港浸会大学颁发杰出青年研究学者奖。曾应邀担任50多个国际会议程序委员会委员、顶级期刊的同行评审。黄老师对学生悉心指导，已助力学生赢取多个学界奖项，包括WISE 2019最佳论文奖、IEEE ICSC 2017最佳学生论文奖，以及ACM CIKM 2020最佳论文提名。

研究课题：面向有向图的社区搜索

本项目计划针对大规模有向图上社区搜索问题，旨在提出了新颖模型和高效社区搜索算法，以快速查找包含查询顶点的紧密连接子图，包括属性社区搜索和交互式社区搜索, 从而实现提高社交网络分析和推荐服务的质量。

刘泱博士

现任HKBU计算机科学系助理教授、香港浸会大学健康信息学中心副主任、博士生导师。

刘博士于国防科技大学获得工学学士与硕士学位，于香港理工大学获得博士学位。受De la Torre教授邀请，刘博士于2010年间在美国卡内基梅隆大学进行了为期半年的访问。此后，于2011-2012年在耶鲁大学进行了博士后阶段的研究。

研究方向包括人工智能、机器学习、复杂/海量数据挖掘、计算流行病学等，目前已在相关领域国际顶级期刊与会议（如Lancet子刊EClinicalMedicine、TNNLS、TCYB、TIP、TAC、PR、NeuroImage、AAAI、IJCAI、SIGIR、ACMMM等）上发表论文80余篇。在积极开展科学研究的同时，刘博士还与各国卫生部门（如中国疾病预防控制中心、柬埔寨卫生部等）紧密合作，将理论成果转化为行之有效的疾病防控策略。

研究课题一：解密深度学习

近年来，深度学习技术在多个领域的应用中取得了令人难以置信的成功。然而，由于其复杂性与多样性，深度学习模型通常被大家认为是黑箱模型。在许多学习任务当中，什么样的深度学习模型以及相应的参数配置能够取得优越的性能？为什么这些模型与配置会有其优越性？我们需要如何找到这样的模型与配置等问题？以上这些未解之谜使得深度学习更像是一门随性的艺术，而非严谨的科学。为从科学的角度揭示深度学习的内在运作机制，为深度学习模型设计与参数配置提供客观有效的指引，并提供相应的理论支撑与可解释性，我们将系统地创建与展示一个深度学习模型设计和信息论分析的全面框架。

马晶博士

现为HKBU计算机科学系助理教授，博士生导师。

马博士在香港中文大学（CUHK）获得博士学位，在北京邮电大学获得计算机方向的学士和硕士学位。

马晶博士的研究方向主要是自然语言处理、文本理解、社会媒体分析、谣言与假消息识别等方面的理论和实践进行深入研究。马晶博士在多个重要会议和期刊发表论文20余篇，其中包括IJCAI，ACL，WWW，TIST，CIKM等国际期刊和会议。发表在IJCAI和CIKM的论文单篇引用分别570余次和360余次，文章被引用总计超过1600多次。马晶博士曾担任自然语言处理会议(COLING 2020)的程序委员会联合主席，并担任AAAI，ACL，EMNLP，WWW等会议的程序委员会成员，以及负责审稿IEEE/ACM期刊（如TKDE，TOMM等）。

研究课题：假新闻的识别与传播对抗系统

此项目是基于社会媒体用户发布文本信息与传播拓扑之间的相互关系提供了一个新的视角，通过深度学习“自动捕获”虚假信息传播模式。通过分析社会媒体网络上虚假信息的扩散过程，发现了扩散过程中所存在的局部结构和相对观点。该项目的研究成果已经被应用到电子商务自动问答等重要相关应用任务中。

张璐博士

现为HKBU计算机科学系助理教授，博士生导师。

张博士分别在香港城市大学和香港大学获得计算机科学博士学位和生物信息学硕士学位，在天津大学获得软件工程方向的学士学位。在加入香港浸会大学之前曾在斯坦福大学计算机科学系和加州大学伯克利分校数学系从事研究工作。

张璐博士的研究方向主要是利用人工智能，深度学习和计算机算法对基因组，健康和药物大数据进行建模和数据挖掘。我们相信将AI赋能于生物医药研究并致力于攻克疾病将是未来计算科学非常有潜力的研究方向。项目组现在主要研究方向集中在三个领域：1. 深度学习在人类和胃肠道微生物基因组中的应用；2. 深度学习在单细胞组学中的应用；3. AI在适配子药物发现中的应用。

张璐博士在多个重要会议和期刊发表论文超过50篇，文章被引用总计超过2000次，包括PNAS, Nature communications, Nature genetics, Microbiome等顶级期刊。项目组长期与斯坦福大学，范德比尔特大学，卡耐基梅隆大学，加州大学伯克利分校，香港大学，香港城市大学，粤港澳大湾区适配子药物研发平台密切合作，优秀学生将获得到国际知名研究组交流学习的机会。

张璐博士曾担任国际生物信息学研究和应用会议（ISBRA2020, 2021），IEEE生物信息学和生物医学国际会议（ BIBM 2020, 2021）的程序委员会成员。BIBM 2021 workshop of “ Computational methods and their applications on single cell multiomic data”的程序委员会主席。Frontiers in Genetics, Frontiers in Molecular Biosciences等杂志的特邀编委。

研究课题一：利用深度学习分析单细胞数据

单细胞测序作为新兴的测序技术，可以实时反映人体单个细胞的活动状态，对于研究癌症，药物靶点的发现有着不可替代的作用。本研究课题结合深度学习算法，对基因和细胞在多个层面进行统计建模分析，预测其活动轨迹和状态，为进一步理解疾病和药物的作用机理铺平道路。

申请流程

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