1）事情中的人机协作团队(萨里大学）

1.概述：人工智能 (AI) 正在改变我们在各种组织和行业中的事情办法。
人工智能系统的履行是为了取代许多以前由人类员工承担的低技能和非技能事情，以减少事情量、提高效率并帮忙员工做出决策。
随着机器智能水平的提高，人类员工和人工智能系统之间的协作变得更加普遍和相互依赖。
因此，人工智能的角色发生了变革，从一种用尴尬刁难象的技能转变为完全的团队成员。
与全人类团队比较，人类员工和人工智能系统之间的团队协作可能会以不同的办法展开。
员工正逐渐面临竞争更加激烈的事情环境，不仅与其他人类事情同事竞争，还与 AI 系统作为新的团队成员竞争。

2.项目详情：为了在组织环境中成功履行人类人工智能团队，理解员工如何适应新的协作环境以及如何保护人类员工免受人工智能增强事情场所的影响至关主要。
该博士项目旨在研究如何支持人类员工与 AI 一起事情或在算法管理的事情场所事情，以促进他们的职业发展。
该项目于 2022 年 7 月开始向英国和国际学生开放。
理解更多关于 萨里以人为本人工智能研究所 (PAI)的信息。

3.录取条件：所有申请人都应拥有（或期望得到）数学学科（数学、科学或工程）的一流学位或具有精良成绩（或均匀 70%）的理学硕士，并且对该领域的研究有浓厚的兴趣。
与研究领域干系的额外履历也是有利的。
英语措辞哀求：雅思学术，6.5或以上（或同等水平），每个单独种别6.0。

4.资金解释：21/22 的津贴为 15,609 英镑，将根据英国研究与创新 (UKRI) 的费率每年增加，加上 4,500 英镑的家庭费津贴（每年自动增加 UKRI 费率）。
奖学金期限为 3 年。
对付精良的国际候选人，有可能得到奖学金以支付外洋用度。

2）可持续 6G 网络中的语义通信：从设计到履行（伦敦大学国王学院）

1.概述：大约 70 年前，喷鼻香农和韦弗将通信定义为三个层次：（i）符号传输（技能问题）；(ii) 传输符号的语义交流（语义问题）；(iii) 语义信息交流的效果（有效性问题）。
第一层次的通信，即符号的传输，已经在传统的通信系统中得到了很好的研究和实现。
然而，如何在可持续的 6G 网络中设计语义通信系统仍旧是一个巨大的寻衅。

2.项目详情：该项目旨在办理 6G 中的语义通信寻衅，并在能源垂直和净零计策下与行业互助伙伴进行潜在的业务运用，例如，可扩展的 uRLLC 以连接大规模可再生系统并利用一群无人机进行能源根本举动步伐检讨即时的。
候选人将与东芝布里斯托尔研究与创新实验室进行广泛互助。
该项目于 2022 年 10 月开始对英国和国际学生开放。

3.录取条件：

- 电子工程、电信、打算机科学或其他干系领域的理学硕士学位（或同等学历）或靠近完成理学硕士学位。

- 英语措辞哀求：雅思总分不低于6.5，单项不低于6.0。

要考虑该职位，候选人必须通过 King's Apply 在线申请系统申请。
详情请见：https://www.kcl.ac.uk/engineering/postgraduate/research-degrees

4.资金解释：这个 EPSRC 和东芝共同帮助的 iCASE 奖供应了 4 年全额帮助的博士生奖学金（22/23 年 4,596 英镑）、免税津贴（每年约 21,000 英镑）和研究培训支持补助金 (RTSG) （〜£3,000 pa）供应给一个成功的候选人。
根据竞争性选拔过程，国际候选人可能有资格得到 UKRI-King 的国际博士学者奖，资金可用于支付国际用度。

3）当联邦学习碰着移动和物联网医疗保健：多目标优化框架和多模式系统（考文垂大学）（竞争制奖学金博士项目）

1.概述：这个博士研究项目是 CU 和 ASTAR 互助的一部分。
成功的候选人将有机会在考文垂的 CIH 和新加坡的 I2R 进行长达 2 年的研究项目。
通过在英国和新加坡从事研究，该操持为研究职员供应了利用最前辈的研究举动步伐的机会，并提高他们在智能医疗、人工智能、物联网和移动打算方面的知识和专业知识，同时培养他们的跨文化技能以及国际网络和互助。

2.项目详情：成功的候选人将在英国考文垂大学作为他们的母校就读，并将在 ASTAR 的 I2R 学习长达 2 年。
我们的考文垂团队在智能医疗、人工智能和移动打算方面履历丰富。
ASTAR 团队在人工智能、深度学习和打算机视觉方面拥有丰富的履历。
两个团队的互补专业知识将确保该互助项目的成功履行。
配备传感器的智好手机和可穿着设备正在改变康健监测的办法。
通过利用多个移动/物联网设备而不透露其敏感信息来构建机器学习模型成为一个关键问题。
联邦学习 (FL) 使终端设备能够协作学习共享预测模型，同时将所有演习数据保存在本地，这被认为是办理包括移动康健场景在内的许多运用程序中的隐私寻衅的良好办理方案。
然而，为了将移动设备和中心做事器之间的通信本钱保持在可管理的范围内，FL 须要显著增加本地打算（即模型更新）作为捐躯。
通过专注于特定类型的移动/物联网康健运用，该博士项目将开拓新的基于 FL 的算法和系统，以平衡能源花费、通信本钱、隐私保护、模型泛化性和可阐明性等成分。
我们正在探求具有强大编程技能并且对人工智能和深度学习模型有很好理解的积极进取的候选人。
博士项目须要在开拓路径的不同阶段与打算机科学家和人工智能研究职员互助——并将产生高质量的出版物。
它将涉及临床数据的网络和剖析，以及各种打算事情。

3.录取条件：

- 至少 2:1 的干系学科/学科领域的第一学位，项目要素至少 60% 或同等学历，总模块均匀成绩至少 60%。

- 从事创新研究并在 3.5 年内完成博士学位的潜力

- 最低英语措辞能力（雅思总分不低于 7.0，单项不低于 6.5）

- 所有申请都须要完全的证明文件、CV、cover letter，以及一份 2000 字的支持声明，解释申请人的专业知识和兴趣与项目的干系性。

4.资金解释：助学金加学费 - 英国/欧盟/国际

4）肌肉骨骼生物力学博士生（伦敦南岸大学）

1.概述：学习期限：固定期限，3年。
将于 2022 年 9 月开始在伦敦南岸大学 (LSBU) 申请整日制三年全额帮助博士生。
脚踝受伤约占足球所有受伤的 10-20%，个中约 75%这些是外侧踝枢纽关头复合体的韧带扭伤/分裂。
令人担忧的是，在所有运动项目中，首次扭伤后的再次受伤率可能高达 40-50%。
只管进行了 20 年的密集研究，但明确的韧带特异性诊断标志物（重新）受伤的风险仍旧暗示着运动从业者。
该项目的目的是开拓一种方法来诊断外侧踝韧带损伤的易感性并区分正常愈合和无效愈合。
我们正在探求一位精彩而激情亲切的人加入 LSBU 运动和运动科学研究中央 (SESRC) 的研究职员，参加运用生物力学研究的培训操持。
2014 年卓越研究框架 (REF) 使我们的研究小组在强度加权研究质量方面位列英国所有大学的前十名，具有天下领先和国际精良的研究 (73%) 和影响 (90%)。

2.项目详情：博士课程的目标是开拓和评估一种剖析韧带生物力学特性的方法，特殊关注诊断外侧踝韧带损伤的易感性并区分正常愈合和无效愈合。
详细来说，该项目将利用超声技能开拓一种直接评估韧带特性的图像处理技能。
紧张范围将是：i）为此目的确保超声（B 模式和/或高频）的稳健性，ii）开拓统计颜色模型，iii）验证模型对人脚和脚踝模型的敏感性, 和 iv) 在体内研究韧带的生物力学特性。
成功的候选人将有机会前往互助实验室。

3.录取条件：成功的候选人将拥有干系工程分支的学位，最好是理学硕士；并对编程和图像处理感兴趣。
他们将有在实验室环境中事情的履历，最好在主题领域内事情。
奖学金将根据成绩付与为期三年的整日制学习。
欢迎欧盟和国际候选人申请，但非英国学生将被哀求供应资金以填补海内和国际学费之间的差距。

4.资金解释：包括每年 15,000 英镑的津贴、英国学费和研究用度

5）AI：从高能物理到医学运用（利物浦大学）

1.概述：人工智能技能越来越多地运用于许多领域。
在大型强子对撞机 (LHC) 上进行 ATLAS 实验的利物浦团队多年来一贯参与运用于高能物理数据剖析的神经网络的开拓和性能评估。
AIMES——一家供应云办理方案和做事的英国公司——在康健数据研究方面拥有广泛的专业知识，并在运用医学科学中利用基于人工智能技能的自动化方法进行医疗保健。

2.项目详情：作为利物浦的博士，你将与粒子物理学家和 AIMES 专家一起开展动态项目，得到粒子物理学研究生培训和 LIV.INNO 构造化培训。
在你攻读博士学位的第一年期间，你将与利物浦的 ATLAS 成员互助，利用 LHC 第 3 轮运行的数据在 ATLAS 实验中探求希格斯对的产生。
你将委托和改进用于有效识别与剖析干系的工具的 ML 算法，包括 tau-lepton 和重味喷气机。
这些技能将在未来的希格斯对剖析中运用，以提高其灵敏度。
在接下来的两年（第 2 年和第 3 年），你将与 AIMES 的专家一起评估卷积神经网络对磁共振 (MR) 图像数据的性能。
AIMES 与伦敦的 Barts 医院互助，可以访问一个大型的 MR 图像数据库，并且已经开拓了可以剖析它们的全卷积网络 (FCN)。
你事情终极将针对为这些网络开拓验证方法，并减少年夜夫为患者供应咨询所需的韶光。
然后，你将在物理系度过您的第 4 年，可能利用得到的 AI 知识来进一步提高希格斯对生产剖析对估量 2025-2026 年终极出版物的敏感性。

3.资金解释：助学金将支付标准的英国学费，并在 48 个月内支付免税的生活津贴。

6）脑肿瘤多组学数据的数据集成和假设考验（萨里大学）

1.概述：该项目旨在开拓用于从多个来源集成学习生物网络的打算和统计方法，以进一步理解多形性胶质母细胞瘤 (GBM)，这是一种目前无法治愈的高度侵袭性原发性脑肿瘤。
目前对 GBM 中转录组、蛋白质组和代谢组之间关系的研究正在产生大量数据，由于所产生数据的数量和繁芜性，这些数据难以剖析。
显然须要以协同办法充分利用这些数据。

2.项目详情：该项目将开拓学习生物网络的方法，同时整合来自多个“组学”平台的数据，包括代谢组学、蛋白质组学和转录组学数据。
这将有助于我们理解 GBM 中基因调控和表达与代谢物之间的相互浸染。
为了学习这些网络，该项目将开拓由多个交互层组成的生物网络的统计模型，对应于不同的数据源，并利用打算统计的方法来推断网络构造。
我们还将研究识别 GBM 患者和对照组之间网络构造变革的方法。
在项目期间，开拓的方法将运用于现有的代谢组学和转录组学数据，以及项目互助伙伴伦敦帝国理工学院的Nelofer Syed 博士天生的新数据。
Syed 博士的研究小组常常对患者衍生的组织和细胞系以及动物模型采取组学技能，以确定成人 GBM 的新治疗策略。
申请人将在萨里大学打算机科学系事情，但还将与伦敦帝国理工学院的 Syed 博士小组密切互助，以确保所开拓的方法能够回答与疾病干系的生物网络干系的生物学问题。

3.录取条件：

- 申请人应持有干系学科的一等或二等以上学位（或同等外洋资格），或二等以下加上良好的硕士学位（常日须要区分）。

- 英语措辞哀求：雅思学术6.5或以上（或同等水平），每个单独种别6.0，或同等水平。

4.资金解释：UKRI 标准费率的全额津贴（2021/22 学年为 15,609 英镑），全额支付英国和国际学费，以及 1000 英镑的研究培训支持补助金。
帮助3.5年。
DCAS 将资金褒奖与脑肿瘤研究相匹配。

总结：

CS和AI是时下最热门的专业之一，并且它们的运用范围非常广泛，就业前景也好，人才需求量大。
学姐给大家总结的这些可申请funding的博士项目都是与CS和AI干系的运用类项目，想读博的同学们要赶紧去递交材料了哦~ 希望大家都能offer，funding拿得手软！