【全奖】University of Florida 城市人工智能实验室 2024年博士生招收

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美国佛罗里达大学Dr.Wang城市人工智能实验室招收2024年全奖博士生

University of Florida 佛罗里达大学

招收职位：博士，两位或以上

奖学金：全额奖学金（包含学费和生活费）

招生时间：2024年秋季入学；2023年秋季申请

教授信息：Dr. Shenhao Wang

• 联系信息：shenhaowang@ufl.edu

• 个人资料：https://dcp.ufl.edu/urp/people_wang_s/

• Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=01AmQ8wAAAAJ&hl=en&oi=ao

  
  

学校介绍：

• 佛罗里达大学（UFL）是位于美国佛罗里达的一所公立研究型大学，被誉为美国“公立常春藤”之一。

• 被华尔街时报评为全美公立学校第一 (the Wall Street Journal named the University of Florida the No. 1 public university in the country in its “2024 Best Colleges in the U.S.” report)，2022-23年美国世界报道大学排名（US News）将其排至美国大学中第29名，公立大学第5名。2023-24年度QS全球排名168，北美排名38。

• University of Florida在积极推动全方位的人工智能相关研究，旨在在未来十年将其塑造成以人工智能为标杆的世界级研究性大学。

  
  

导师介绍：

• Dr. Shenhao Wang现任佛罗里达大学城市与区域规划系的人工智能助理教授（AI assistant professor），领导城市人工智能实验室（Urban AI laboratory: check https://urbanailab.github.io/）。

• 本科：清华大学建筑学和法学的学士学位（2011），北京大学经济学学士学位（2014）

• 硕士：MIT 城市规划硕士学位（2017），交通科学硕士学位（2017）

• 博士：MIT计算机与城市科学博士学位（2020），获得了MIT有史以来的第一个计算机与城市科学（Computer and Urban Science）联合博士学位。

• Lab：与大量实验室有深入合作，其中包括麻省理工学院媒体实验室（MIT Media Lab），城市交通实验室（MIT Urban Mobility Lab），以及伯克利交通研究所（Berkeley Institute of Transportation Studies)。

  
  

研究内容：

• 利用最新的人工智能方法，包括深度学习，计算机视觉，复杂网络模型，来重新建构城市的基本理论。

• 主要研究对象是城市交通系统，出行行为分析，以及基于移动性网络的经济发展建模。

• 集中于以下三大研究方向：

  
  

（1）结合统计建模和深度神经网络研究城市空间中的个人出行行为；

（2）利用图神经网络以及复杂网络模型研究交通需求和经济发展；

（3）城市人工智能算法中的公平性，解释性，以及合乎伦理的人机合作

招收学生要求：

• 应具有长期的学术理想，博士期间致力于出版和展示研究成果，在过去具有一定的发表经验；

• 知识背景：城市规划，交通工程，地理信息系统，计算机科学，经济学，建筑与景观设计（任选其一）；

• 建模能力：数据科学，机器学习，统计建模（任选其一）；

• 基础数学：有对线性代数，统计和机器学习有较深了解；

• 编程技能：Python，R；

• 有较强的英语写作和沟通能力

  
  

提前联系：

请发送您的简历和求职信给 (shenhaowang@ufl.edu)，请在简历中描述GPA，研究经验，发表经验和托福成绩。在求职信中描述您的申请动机，研究意向，以及您过去的经历为何适合这个位置。如果对Dr. Wang的研究感兴趣，请务必在申请文书中明确说明有意与其合作，并说明具体可能的研究兴趣。

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Research Focus Areas:
Urban Artificial Intelligence, Urban Spatial Analysis, Transportation Demand Analysis, Economic Development, Smart Cities
Google Scholar Profile:
https://scholar.google.com/citations?user=01AmQ8wAAAAJ&hl=en

Research Themes:
(1) Travel Decisions: Integrating the theoretical foundation of discrete choice models and computational power of deep learning to examine individual travel decisions, such as the choices of travel modes, routes, and urban activities;
(2) Urban Networks: Analyzing the risk and uncertainty of the urban networks by synergizing the classical network theory and graph neural networks, thus promoting resilience in the transportation system and economic growth.
(3) Urban Theory and Machine Intelligence:  Focusing on the normative urban theory by enhancing the transparency, accountability, and fairness of urban machine intelligence to achieve broad social impacts

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Urban AI Lab 城市人工智能实验室
Website: https://urbanailab.github.io/
Urban AI Lab的研究致力于利用最新的人工智能方法来分析研究和重新建构与城市发展有关的基本理论，并以此创新技术来解决社会城市相关的痛点问题。加入Dr. Shenhao Wang的Urban AI Lab，将有机会接触行业最前沿的学术创新和研究项目，与多领域教授专家学者学习交流。

Urban AI Lab的PhD和研究员们会参与到顶级研究实验室、世界知名高校、和业界领头企业的项目中，并作为项目主要成员进行深入长期的合作交流，包括麻省理工学院的媒体实验室和交通实验室、加州大学伯克利分校的交通研究所、纽约大学、芝加哥大学、苏黎世联邦理工、政府机构、Uber、Lyft、Google、咨询企业MBB等。实验室文化注重工作生活平衡，支持工作弹性，成员氛围友好融洽有活力。我们鼓励团队协作共同进步，同时依据个人的能力和兴趣定制化培养自主创新和职业可能性。依托我们强大的平台和资源，为实验室成员提供多学科跨领域合作成长、探索自我和展现自我的机会。


Urban AI Lab at UF
Website: https://urbanailab.github.io/
The research conducted at the Urban AI Lab is dedicated to utilizing cutting-edge artificial intelligence methods to analyze, study, and reconstruct fundamental theories related to urban development. Through innovation in technology, the lab aims to address critical societal urban issues.

Joining Dr. Shenhao Wang's Urban AI Lab provides an opportunity to engage with the latest academic innovations and research projects at the forefront of the industry. You will have the chance to learn and collaborate with experts from various fields. PhD students and researchers at Urban AI Lab actively participate in extensive and long-term collaborative projects with top research labs, renowned universities, and leading industry enterprises, including MIT Media Lab, MIT Mobility Lab, UC Berkeley Transportation Research Institute, New York University, the University of Chicago, ETH Zurich, government agencies, Uber, Lyft, Google, and consulting firm MBB, among others.

The lab culture places emphasis on work-life balance, supports flexible work arrangements, and fosters a friendly and dynamic atmosphere among its members. We encourage teamwork for collective progress while also customizing individual training for independent innovation and career possibilities. Leveraging our strong platform and resources, we provide opportunities for interdisciplinary collaboration, self-exploration, and self-expression to lab members.

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To apply successfully, complete your application and submit required materials on [UF Grad Online Application Portal] (https://www.applyweb.com/uflgrad/index.ftl) before January 31st, 2024 (Priority for funding: December 20th, 2023).

Application review is on a rolling basis. When you apply, please explicitly state your interest in collaborating with Dr. Shenhao Wang and outline specific research interests in your research statement.