本科生
欢迎参与创新研究项目、毕业设计与科研实习；可先邮件简述年级、技能栈与希望参与的课题方向。
招聘类型
研究生
欢迎计算机、人工智能、电子信息、自动化等相关背景考生报考，关注计算机视觉、时序预测、大模型医学检测等方向。
博士生
常年招收博士生，欢迎附简历、代表作进行联系
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在开始科研之前，不妨先思考：你更想让AI完成什么任务？实验室的研究主要围绕以下四类展开。
我想让AI赋能医疗，实现智能预后与辅助决策
Build a Medical Intelligent Prognosis & Decision-Support System
如果你对AI+医疗、大模型临床应用、肿瘤（如肺癌）智能预后感兴趣，可以从医学影像处理与多组学智能分析开始。
建议体验
- 第一次处理医学影像：CT/fMRI图像预处理、骨骼三维分割；推荐 3D Slicer、SimpleITK
- 第一次接触组学数据：VCF变异解读、临床表型数据集构建
- 第一次尝试大模型微调：医学领域Prompt工程、语义对齐与证据建模；推荐 LLM微调框架
- 进阶挑战：搭建一套可自动排序、自动解读的肿瘤智能辅助预后系统
我想让无人机听懂语言，自主完成智能导航
Build UAV Vision-Language Navigation Agent
如果你想探索视觉感知与自然语言交互、智能体自主规划，可以从视觉语言对齐与无人机控制入门。
建议体验
- 第一个视觉语言任务：图文匹配、场景语义理解、语言指令解析
- 第一次无人机仿真：环境建模、路径规划、避障飞行；推荐 Gazebo、ROS2
- 第一次自主导航实验：基于场景感知的智能决策与动态轨迹生成
- 进阶挑战：让无人机听懂指令，从仿真飞向真实世界
我想让AI读懂时序数据，预测未来态势
Build Spatio-temporal Forecasting System
如果你热爱数据挖掘、时序建模与智能预测，想赋能能源电力，可以从时序数据处理与智能建模开始。
建议体验
- 第一次时序分析：风电、光伏等时序数据清洗、趋势拟合、异常检测
- 第一次时序模型训练：时空特征提取、长序列预测；推荐 Transformer、时序预测框架
- 第一次特征优化实验：高维时序数据轻量化、特征筛选与表示学习、算力优化
- 进阶挑战：构建适配能源与工业/医疗感知场景波动特性的高精度、低延迟智能预测系统
我想让AI看懂复杂场景，实现高精度感知
Build Multi-modal Perception System
如果你关注多模态融合、恶劣场景目标检测、图像特征学习，可以从视觉数据处理与跨模态模型训练入手。
建议体验
- 第一个多模态程序：可见光与红外图像融合、特征互补增强（如隧道、道床、SAR等）
- 第一次训练检测模型：复杂场景缺陷检测、小目标识别；推荐 YOLO、Transformer检测框架
- 第一次数据优化：图像降噪、数据增强、小样本学习训练
- 进阶挑战：设计一套适配工程巡检与遥感探测中恶劣天气、弱光照环境的高鲁棒性多模态检测算法
Laboratory Toolbox
这些工具在实验室项目中经常出现。
AI & Algorithm
- PyTorch
- Transformers
- Ultralytics YOLO
Computer Vision
- OpenCV
- Open3D
Medical Imaging & Omics
- 3D Slicer
- SimpleITK
Data Processing
- Pandas
- NumPy
- 时序数据预处理库
Model Compression & Efficiency
- sklearn（PCA、特征选择、降维）
- UMAP / t-SNE
- QLoRA、知识蒸馏（轻量化部署）
Data Compression & Efficiency
- 特征压缩算法
- 高维数据降维
Before You Apply
我们更看重对人工智能与交叉学科研究充满热情、主动交流、积极实践、用于探索、愿意为梦想而努力的你。
- ✓ 对AI大模型、计算机视觉、智能时序预测、医疗智能领域有浓厚兴趣
- ✓ 愿意自主学习、精读文献、迭代优化实验
- ✓ 能独立完成代码复现、模型训练、数据分析等小任务
- ✓ 心态踏实、乐于沟通、敢于探索跨学科创新
如果你有代码开发、模型训练、视觉项目、数据分析、科创竞赛相关经历，欢迎主动联系我们。