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[国内985】【数据科学】

【简介】Nina导师，国内985高校数据科学方向博士，本科毕业于985高校，具有数据科学、人工智能、机器学习、自然语言处理及金融科技等交叉学科背景。长期从事数据驱动的人工智能研究，研究内容涉及大语言模型、知识图谱、生成式人工智能、自然语言处理、智能信息分析与数据挖掘等方向，具备较扎实的科研设计、数据分析、算法实现及论文写作能力。在科研指导方面，尤其擅长帮助学生完成从“研究选题—文献综述—研究问题设计—方法设计—数据处理—实验实现—结果分析—论文写作”的完整研究流程，能够结合学生的专业背景和目标期刊，制定针对性的科研方案。

【国内高校985】【表现遗传学】

【简介】 Iris导师，清华大学生物学博士，博士期间主要从事表观遗传学、分子生物学、生物化学、细胞生物学与结构生物学相关研究，聚焦组蛋白修饰介导的染色质调控以及SP蛋白的结构与功能。具有较系统的分子生物学、表观遗传学及蛋白质结构研究背景，长期围绕“蛋白质结构—分子机制—染色质调控—生物学功能”开展研究，在组蛋白修饰、染色质状态调控及转录调控等方向具有较深入的科研积累。博士期间参与多项科研课题，并完成SP转录调控相关第一作者研究。

【国内985】【计算机科学与技术】

【简介】 985高校计算机专业博士，长期从事计算机科学与技术、人工智能交叉学科方向的前沿研究，研究场景涵盖农业AI、工业智能、医学影像分析等，并在自然语言处理、视觉检测等任务上深耕多年。凭借扎实的理论功底与丰富的学术写作、论文辅导经验，在深度学习、时序数据建模与多模态特征融合方面形成了系统积累。该导师拥有多年本硕博论文辅导与学术写作指导经验，累计指导50余名学生完成学位论文及期刊投稿，其中独立指导硕士生30余人，善于从选题构思、实验设计到论文成稿、返修答复进行全流程指导。近年来，研究方向进一步拓展至网络安全、大模型数据挖掘与RAG知识库、具身智能与智能驾驶视觉等前沿方向，能够将前沿AI方法与具体研究问题、行业应用紧密结合。

【国内985】【多模态融合】

【简介】 YHYILMS老师，国内985高校计算机视觉方向博士。长期做多模态融合、目标重识别、高效多模态大模型与端侧智能体，成果覆盖多模态目标重识别、多模态分割、多模态大模型高效推理与落地应用。曾在海外高校实验室访学，从事多模态大模型高效推理研究。担任过ICLR、ICML、NeurIPS、WACV等会议，以及IEEE TPAMI、TMM、TCSVT、TETCI等期刊审稿人。

【国内高校985】【流行病学】

【简介】 Anne导师，QSTOP20大学流行病与卫生统计学博士毕业，从事健康大数据挖掘的前沿研究。凭借扎实的理论功底与丰富的科研实践，多次在国际顶级会议和核心期刊上发表高水平论文。主要致力于传染病流行病、老年流行病学中多病预防和流行监测预警等领域研究。

【国内985】【信号处理与机器学习】

【简介】本硕博C9，现任职于国内985高校，从事教学与科研工作，长期深耕信号处理与机器学习方法在生物医学与人机交互场景中的应用研究，具备扎实的理论基础与丰富的工程实践经验。【科研成果】以第一作者/通讯作者发表学术论文10余篇，研究成果发表于国内外相关领域核心期刊与会议，聚焦医工交叉、信号处理与机器学习相关方向，学术成果兼具理论深度与实践价值。

【国内985】【光学工程】

【简介】光研导师，国内高水平工科高校电子信息专业博士毕业，现于粤港澳大湾区高校从事博士后研究。研究背景横跨材料物理、光学工程与电子信息，长期开展低维材料、非线性光学、超构表面、固体激光器及光电器件研究。具备从材料制备与器件加工、光学平台搭建到数值仿真和数据分析的完整科研经验，熟悉分子束外延、磁控溅射、热蒸镀及多类微纳表征手段，并能够使用 Lumerical FDTD、Lumerical DEVICE、COMSOL Multiphysics、MATLAB 与 Origin 开展建模和分析。

【国内985】【凝聚态物理理论与计算机】

【简介】 Steven导师，QS前100本科+博士，长期从事凝聚态物理的理论与计算专业研究，包括拓扑超导体、强关联量子多体、非厄密系统等相关研究。凭借扎实的理论与编程能力与敏锐的物理素养，在Physical Review Letters(PRL)、Physical Review X(PRX)等一区top期刊发表多篇论文。主持国家自然科学基金博士生项目（全国一年约1000人），具有完整科研执行与指导经验。多次参加国内外顶尖学术活动，被邀请在凝聚态理论全国年会、全球高层次博士生学术论坛等国际顶尖会议上做邀请报告。受邀在香港科技大学、德国马克思普朗克研究所等国际单位进行学术访问合作。

【QS Top 20】【人工智能】

贝叶斯机器学习

生成式建模

可解释性机器学习

QS Top 20 大学人工智能博士在读，研究方向聚焦可解释性机器学习、生成式模型、贝叶斯统计与计算机视觉。自2015年起深耕人工智能领域，对技术演进与学科发展具有系统性认知。研究成果多次发表于国际顶级会议及核心期刊，在模型可解释性与不确定性建模方向形成了扎实的理论积累。

[国内985】【数据科学】

【简介】Nina导师，国内985高校数据科学方向博士，本科毕业于985高校，具有数据科学、人工智能、机器学习、自然语言处理及金融科技等交叉学科背景。长期从事数据驱动的人工智能研究，研究内容涉及大语言模型、知识图谱、生成式人工智能、自然语言处理、智能信息分析与数据挖掘等方向，具备较扎实的科研设计、数据分析、算法实现及论文写作能力。在科研指导方面，尤其擅长帮助学生完成从“研究选题—文献综述—研究问题设计—方法设计—数据处理—实验实现—结果分析—论文写作”的完整研究流程，能够结合学生的专业背景和目标期刊，制定针对性的科研方案。

【国内高校985】【表现遗传学】

【简介】 Iris导师，清华大学生物学博士，博士期间主要从事表观遗传学、分子生物学、生物化学、细胞生物学与结构生物学相关研究，聚焦组蛋白修饰介导的染色质调控以及SP蛋白的结构与功能。具有较系统的分子生物学、表观遗传学及蛋白质结构研究背景，长期围绕“蛋白质结构—分子机制—染色质调控—生物学功能”开展研究，在组蛋白修饰、染色质状态调控及转录调控等方向具有较深入的科研积累。博士期间参与多项科研课题，并完成SP转录调控相关第一作者研究。

【国内985】【计算机科学与技术】

【简介】 985高校计算机专业博士，长期从事计算机科学与技术、人工智能交叉学科方向的前沿研究，研究场景涵盖农业AI、工业智能、医学影像分析等，并在自然语言处理、视觉检测等任务上深耕多年。凭借扎实的理论功底与丰富的学术写作、论文辅导经验，在深度学习、时序数据建模与多模态特征融合方面形成了系统积累。该导师拥有多年本硕博论文辅导与学术写作指导经验，累计指导50余名学生完成学位论文及期刊投稿，其中独立指导硕士生30余人，善于从选题构思、实验设计到论文成稿、返修答复进行全流程指导。近年来，研究方向进一步拓展至网络安全、大模型数据挖掘与RAG知识库、具身智能与智能驾驶视觉等前沿方向，能够将前沿AI方法与具体研究问题、行业应用紧密结合。

【国内985】【多模态融合】

【简介】 YHYILMS老师，国内985高校计算机视觉方向博士。长期做多模态融合、目标重识别、高效多模态大模型与端侧智能体，成果覆盖多模态目标重识别、多模态分割、多模态大模型高效推理与落地应用。曾在海外高校实验室访学，从事多模态大模型高效推理研究。担任过ICLR、ICML、NeurIPS、WACV等会议，以及IEEE TPAMI、TMM、TCSVT、TETCI等期刊审稿人。

【国内高校985】【流行病学】

【简介】 Anne导师，QSTOP20大学流行病与卫生统计学博士毕业，从事健康大数据挖掘的前沿研究。凭借扎实的理论功底与丰富的科研实践，多次在国际顶级会议和核心期刊上发表高水平论文。主要致力于传染病流行病、老年流行病学中多病预防和流行监测预警等领域研究。

【国内985】【信号处理与机器学习】

【简介】本硕博C9，现任职于国内985高校，从事教学与科研工作，长期深耕信号处理与机器学习方法在生物医学与人机交互场景中的应用研究，具备扎实的理论基础与丰富的工程实践经验。【科研成果】以第一作者/通讯作者发表学术论文10余篇，研究成果发表于国内外相关领域核心期刊与会议，聚焦医工交叉、信号处理与机器学习相关方向，学术成果兼具理论深度与实践价值。

【国内985】【光学工程】

【简介】光研导师，国内高水平工科高校电子信息专业博士毕业，现于粤港澳大湾区高校从事博士后研究。研究背景横跨材料物理、光学工程与电子信息，长期开展低维材料、非线性光学、超构表面、固体激光器及光电器件研究。具备从材料制备与器件加工、光学平台搭建到数值仿真和数据分析的完整科研经验，熟悉分子束外延、磁控溅射、热蒸镀及多类微纳表征手段，并能够使用 Lumerical FDTD、Lumerical DEVICE、COMSOL Multiphysics、MATLAB 与 Origin 开展建模和分析。

【国内985】【凝聚态物理理论与计算机】

【简介】 Steven导师，QS前100本科+博士，长期从事凝聚态物理的理论与计算专业研究，包括拓扑超导体、强关联量子多体、非厄密系统等相关研究。凭借扎实的理论与编程能力与敏锐的物理素养，在Physical Review Letters(PRL)、Physical Review X(PRX)等一区top期刊发表多篇论文。主持国家自然科学基金博士生项目（全国一年约1000人），具有完整科研执行与指导经验。多次参加国内外顶尖学术活动，被邀请在凝聚态理论全国年会、全球高层次博士生学术论坛等国际顶尖会议上做邀请报告。受邀在香港科技大学、德国马克思普朗克研究所等国际单位进行学术访问合作。

【QS Top 20】【人工智能】

贝叶斯机器学习

生成式建模

可解释性机器学习

QS Top 20 大学人工智能博士在读，研究方向聚焦可解释性机器学习、生成式模型、贝叶斯统计与计算机视觉。自2015年起深耕人工智能领域，对技术演进与学科发展具有系统性认知。研究成果多次发表于国际顶级会议及核心期刊，在模型可解释性与不确定性建模方向形成了扎实的理论积累。

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