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cuibishu銀蟲(chóng) (小有名氣)
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誠(chéng)聘生物信息方向博士后-香港中文大學(xué)（深圳）
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【招聘單位】 香港中文大學(xué)（深圳）—— 丁宏強(qiáng) 教授 【主要研究方向】 1、ai 藥物研發(fā)：利用人工智能技術(shù)（如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)）挖掘生物大數(shù)據(jù)，加速藥物發(fā)現(xiàn)流程，包括藥物靶點(diǎn)識(shí)別、藥物分子設(shè)計(jì)、藥物篩選及藥效預(yù)測(cè)等。 2、分子診斷技術(shù)研發(fā)：開(kāi)發(fā)基于生物信息學(xué)的分子診斷工具，通過(guò)分析基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組等多組學(xué)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)疾病的早期診斷、精準(zhǔn)分型和個(gè)性化治療方案制定。 3、疾病機(jī)制研究：運(yùn)用生物信息學(xué)方法解析復(fù)雜疾病的發(fā)病機(jī)制，構(gòu)建疾病相關(guān)的生物網(wǎng)絡(luò)模型，探索疾病發(fā)生發(fā)展的關(guān)鍵分子標(biāo)志物和信號(hào)通路 【應(yīng)聘條件】 1、在海內(nèi)外高水平大學(xué)即將獲得博士學(xué)位，或獲得博士學(xué)位一般不超過(guò)3年的優(yōu)秀博士/博士生，生物信息學(xué)、醫(yī)學(xué)影像學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等專(zhuān)業(yè)，科研成果突出。 2、品學(xué)兼優(yōu)、身心健康；年齡一般不超過(guò) 35 歲。 3、熟練掌握至少一種編程語(yǔ)言（如 python、r、c++等），具備良好的生物信息學(xué)數(shù)據(jù)分析能力，能夠獨(dú)立完成基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)等多組學(xué)數(shù)據(jù)的處理和分析。 4、對(duì)人工智能技術(shù)（機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等）有深入理解和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，熟悉常用的深度學(xué)習(xí)框架（如 tensorflow、pytorch 等），能夠?qū)⑵鋺?yīng)用于生物醫(yī)學(xué)問(wèn)題的研究中。 5、具備良好的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，能夠運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)生物數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和解釋。 6、具有較強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)合作精神，進(jìn)站研究計(jì)劃需與合作導(dǎo)師的科研課題或者研究專(zhuān)長(zhǎng)相關(guān)；具有較高科研熱情、較強(qiáng)英文讀寫(xiě)與交流的能力。 【教授簡(jiǎn)介】 丁宏強(qiáng) —— 校長(zhǎng)講座教授 教育背景 哥倫比亞大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)博士，1984-1987 哥倫比亞大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)碩士，1981-1984 安徽大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)士，1977-1981 研究領(lǐng)域 機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘、生物信息學(xué)、信息檢索、網(wǎng)絡(luò)鏈接分析、高性能計(jì)算 丁宏強(qiáng)教授現(xiàn)任香港中文大學(xué)（深圳）數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院校長(zhǎng)講座教授一職。此前，丁教授曾在加州理工學(xué)院、加州大學(xué)勞倫斯伯克利國(guó)家實(shí)驗(yàn)室和德克薩斯大學(xué)阿靈頓分校任職。丁教授曾入選中美聯(lián)合培養(yǎng)物理類(lèi)研究生計(jì)劃（cuspea）項(xiàng)目并赴哥倫比亞大學(xué)深造，獲得理論物理和計(jì)算機(jī)科學(xué)雙博士學(xué)位 (點(diǎn)擊查看g2r排名）。 丁教授的研究興趣包括機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘、生物信息學(xué)、信息檢索、網(wǎng)絡(luò)鏈接分析和高性能計(jì)算。他與多位合作伙伴致力于研究多類(lèi)蛋白質(zhì)折疊預(yù)測(cè)，這是目前蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)。丁教授團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)主成分分析（pca）為k-means聚類(lèi)算法提供了解決方案。他們還證明了非負(fù)矩陣分解等價(jià)于k-means均值（譜聚類(lèi)）。丁教授和同事將主成分分析法推廣到二維奇異值分解，用于一組二維矩陣的降維。他們?yōu)榧煞植际絻?nèi)存架構(gòu)上的多組件可執(zhí)行程序研發(fā)出mph技術(shù)（軟件），并被許多用于預(yù)測(cè)長(zhǎng)期氣候的先進(jìn)大型模型所采用。丁教授還開(kāi)發(fā)了可證明最優(yōu)的原位多維數(shù)組索引重組的空位跟蹤算法。 丁教授曾任職于多所院校機(jī)構(gòu)，包括加州理工學(xué)院超立方體研究中心，為材料科學(xué)和計(jì)算生物學(xué)開(kāi)發(fā)并行算法；美國(guó)國(guó)家航空航天局噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室，研究氣候數(shù)據(jù)同化、稀疏矩陣線性解算和并行圖形劃分的算法；勞倫斯伯克利國(guó)家實(shí)驗(yàn)室，研發(fā)高性能計(jì)算、用于氣候模型的算法、應(yīng)用基準(zhǔn)測(cè)試，同時(shí)教授hpf和mpi等課程，并不斷探索新領(lǐng)域，探索矩陣在聚類(lèi)算法、指令、等級(jí)、嵌入方面的妙用，以及二分圖對(duì)系統(tǒng)表達(dá)蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)、序列、結(jié)構(gòu)域、復(fù)合體、功能模塊和路徑的作用。 此外，丁教授在氣候數(shù)據(jù)同化并行算法和使用支持向量機(jī)進(jìn)行超新星探測(cè)領(lǐng)域獲得了四項(xiàng)最佳論文獎(jiǎng)，在美國(guó)宇航局噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室獲一項(xiàng)團(tuán)體成就獎(jiǎng)，在勞倫斯伯克利國(guó)家實(shí)驗(yàn)室獲兩項(xiàng)杰出成就獎(jiǎng)。他曾擔(dān)任美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)的評(píng)審小組成員，以及愛(ài)爾蘭、以色列國(guó)家科學(xué)基金會(huì)和香港研究資助局的研究計(jì)劃評(píng)審。他還在bioinformatics期刊、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和生物信息學(xué)領(lǐng)域的主要會(huì)議的項(xiàng)目委員會(huì)任職。他多次聯(lián)合組織了以使用矩陣和張量進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘?yàn)橹黝}的年度研討會(huì)。他的研究成果發(fā)表在《科學(xué)》(pdf)、《自然》(pdf)、美國(guó)工業(yè)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)會(huì)（siam）及美國(guó)國(guó)家研究委員會(huì)報(bào)告中。 【有意向者請(qǐng)將簡(jiǎn)歷發(fā)送至郵箱：18946994405@163.com】 [ 來(lái)自版塊群 廣東 ] |
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