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小豬蓋被45新蟲 (正式寫手)
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全獎博士招生，荷蘭艾因霍芬理工大學
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因平臺限制，聯(lián)系方式見頭像 基于有限數(shù)據(jù)的缺陷檢測：transformer模型適配博士項目 簡介 加入荷蘭科學研究組織 (nwo) perspectief find 項目，開發(fā)適配基于transformer的基礎模型的方法，以應對數(shù)據(jù)稀缺且未標注的情況，實現(xiàn)缺陷檢測。探索少樣本學習、自監(jiān)督自適應和合成數(shù)據(jù)生成等技術(shù)，為半導體和印刷系統(tǒng)打造穩(wěn)健、可擴展的人工智能。與佳能等行業(yè)領先伙伴合作，助力下一代高科技設備的質(zhì)量檢測轉(zhuǎn)型！ 職位描述 半導體制造、工業(yè)印刷系統(tǒng)、汽車雷達、智能移動攝像頭和醫(yī)療科技等領域的工業(yè)邊緣部署，需要設備端人工智能來確保低延遲、隱私性和可靠性。目前的transformer模型擴展性差，且依賴于豐富的云資源。find研究項目旨在實現(xiàn)架構(gòu)和算法上的突破，使基礎模型能夠在嵌入式處理器和加速器上高效、可預測地運行。 find 是由荷蘭政府和業(yè)界共同資助的研究項目，匯集了 5 所大學、11 家公司（涵蓋初創(chuàng)企業(yè)到跨國公司）和 2 個知識機構(gòu)，旨在為荷蘭高科技產(chǎn)業(yè)開發(fā)基礎模型（大型人工智能模型），重點關(guān)注邊緣部署、隱私保護和及時決策。合作伙伴包括 asml、nxp、佳能生產(chǎn)印刷、asmpt、technolution、signify、殼牌、stryker、tno 等。find 項目將招收 12 名博士生，研究課題涵蓋基礎模型預訓練、多模態(tài)自適應、邊緣部署架構(gòu)和壓縮等，并致力于在醫(yī)療科技、智能工業(yè)和自動駕駛等領域進行實際驗證。 該博士職位專注于調(diào)整和微調(diào)基于 transformer 的基礎模型，以用于高科技制造環(huán)境中的缺陷檢測。在這樣的環(huán)境中，可用的缺陷數(shù)據(jù)有限且大多未標注。當前解決方案通常依賴于基于大型標注數(shù)據(jù)集訓練的監(jiān)督式卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（cnn）模型，但當缺陷罕見、因機器而異或標注成本過高時，這些模型便會失效。這些方法缺乏靈活性和泛化能力，因此不適用于數(shù)據(jù)稀缺且不平衡的動態(tài)工業(yè)環(huán)境。 您還將探索少樣本學習、自監(jiān)督自適應和多模態(tài)融合技術(shù)，以克服數(shù)據(jù)稀缺性并提高模型的魯棒性。與依賴詳盡標注或手工特征的現(xiàn)有方法不同，本研究將利用基礎模型的豐富表征，并開發(fā)零樣本或少樣本自適應策略。您將研究領域自適應、合成數(shù)據(jù)生成和跨模態(tài)學習，以實現(xiàn)能夠泛化到不同缺陷類型和機器配置的模型。這確保了即使在資源匱乏的工業(yè)環(huán)境中也能實現(xiàn)可擴展且準確的缺陷檢測。 最終模型將與一家領先的高科技公司合作進行驗證，展示基礎模型如何通過減少對標注數(shù)據(jù)的依賴并實現(xiàn)對新缺陷模式的快速適應來變革質(zhì)量檢測，從而彌合人工智能能力與實際制造限制之間的差距。 研究團隊及公司 該職位隸屬于埃因霍溫理工大學 (tu/e) 電氣工程系移動感知系統(tǒng) (mps) 實驗室和電子系統(tǒng) (es) 小組。mps 實驗室和 es 小組在合作研究項目方面擁有豐富的經(jīng)驗，并取得了諸多具有實際應用價值的成果。 該博士項目與佳能生產(chǎn)印刷公司緊密合作開展。佳能生產(chǎn)印刷公司是高端數(shù)字印刷領域的全球領導者，致力于為專業(yè)和工業(yè)規(guī)模的印刷環(huán)境提供先進的硬件、軟件和服務。 職位要求 計算機科學、電氣工程、人工智能或相關(guān)專業(yè)的碩士學位（或同等大學學位）。 扎實的機器學習、計算機視覺和深度學習基礎。 熟悉 transformer 架構(gòu)和基礎模型。 具備少樣本學習、自監(jiān)督學習或領域自適應經(jīng)驗者優(yōu)先。 精通 python 和深度學習框架（pytorch、tensorflow）。 具備跨學科團隊合作能力。 積極主動，渴望提升教學技能并指導學生。 英語口語和寫作流利（c1水平）。 申請 我們誠邀您點擊“申請”按鈕提交完整的申請。申請材料應包括： 求職信，請闡述您申請該職位的動機和資質(zhì)。 個人簡歷，包括您的出版物列表和三位推薦人的聯(lián)系方式。請注意，我們可能會在招聘流程的任何階段聯(lián)系您的推薦人。我們建議您在提交申請時通知您的推薦人。 請確保提交所有要求的申請材料。我們將優(yōu)先考慮完整的申請。 我們期待收到您的申請，并將盡快進行審核。該職位空缺將一直保留，直至招到合適人選為止。 發(fā)自小木蟲手機客戶端 |
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