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zhouqp631 · Sep 19, 2024 · 5fb9d9b · 5fb9d9b
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 # 加入我们
 
-每年招收1~2名硕士生 (**2024年名额已满**)  
+每年招收1~2名硕士生  
 
 热烈欢迎 <em>主动性强、有成长型思维和团队合作精神</em> 的同学加入我们
 
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-我们是**UQ-AI4Science**团队(Uncertainty Quantification & Artificial Intelligence for Science Group)， 致力于统计学、数学和深度学习领域的交叉研究。常用的基础知识包含贝叶斯统计(最大似然、MCMC采样算法等)、DGM先验、经典优化方法(正则化、近端梯度下降、牛顿法等)、PDE(热传导方程、Darcy flow等)。主要研究非线性反问题的数值方法和贝叶斯计算方法:
-- 数值方法主要探索传统优化算法和深度学习方法的有效融合，比如深度展开网络(deep unrolling networks), 分析目前融合算法的优势和不足, 提出新的算法。
+我们是**UQ-AI4Science**团队(Uncertainty Quantification & Artificial Intelligence for Science Group),  致力于统计学、数学和深度学习领域的交叉研究。常用的基础知识包含贝叶斯统计(最大似然、MCMC采样算法等)、DGM先验、经典优化方法(正则化、近端梯度下降、牛顿法等)、PDE(热传导方程、Darcy flow等)。主要研究非线性反问题的数值方法和贝叶斯计算方法:
+- 数值方法主要探索传统优化算法和深度学习方法的有效融合,  比如深度展开网络(deep unrolling networks),  分析目前融合算法的优势和不足,  提出新的算法。
 
-- 贝叶斯计算方法主要研究深度生成网络(deep generative models, DGM)在反问题中的应用，特别是不确定性的高效计算方法和实现端到端的不确定性量化方法。
+- 贝叶斯计算方法主要研究深度生成网络(deep generative models,  DGM)在反问题中的应用,  特别是不确定性的高效计算方法和实现端到端的不确定性量化方法。
 
-此外，还关注应用不确定性量化方法解决生物信息学领域的关键难题，例如开发不确定性引导的药物筛选策略，设计新方法以提高分子性质预测的准确性和泛化能力。
+此外,  还关注应用不确定性量化方法解决生物信息学领域的关键难题,  例如开发不确定性引导的药物筛选策略,  设计新方法以提高分子性质预测的准确性和泛化能力。
 
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-| 2021-2023 |   |     |     |     | 刘志康 |      |     |     |     | 材料科学与工程 |      |     |     |     | Master in [Department of Statistics, Rice University](https://statistics.rice.edu/) (QS 100) |     |     |     |     |
+| 2021-2023 |   |     |     |     | 刘志康 |      |     |     |     | 材料科学与工程 |      |     |     |     | Master in [Department of Statistics,  Rice University]
+(https://statistics.rice.edu/) (QS 100) |     |     |     |     |
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+# 学生培养
+## 学术活动
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+凌煜哲, 第二十四届国际电阻抗成像生物医学应用会议, 浙江杭州, 2024
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+钱嘉宇, 上海中医药大学交叉科学研究中心访问, 上海,  2024
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+许贵贤, 北京大学研究生应用数学专题讲习班, 北京, 2023
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+王慧慧, 南方科技大学访问, 深圳, 2023
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+钱嘉宇\&杨婧雅, 第十九届工业与应用数学年会, 安徽合肥, 2021
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+## 科研项目/奖励
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+许贵贤, 中南大学数学与统计学院研究生高水平科研成果奖(二等奖),  2024
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+钱嘉宇, 中南大学数学与统计学院研究生高水平科研成果奖(三等奖),  2024  
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+杨婧雅, 湖南省研究生科研创新项目,  2022