加拿大mitacs机器学习博士项目AI赋能新一代计时技术-新东方前途出国

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留学顾问卜凡

卜凡

美国硕博咨询组长

成都
  • 擅长方案：考研留学双保险,高端申请,职业规划
  • 擅长专业：计算机,商科,工科
  • 录取成果：哥伦比亚大学,西北大学,南加州大学,CMU
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    加拿大mitacs机器学习博士项目AI赋能新一代计时技术

    • 原创
    发布者：
    卜凡
    分类：
    留学指南
    2025-08-30
    31
    浏览

    🚀 机器学习驱动的无GNSS环境同步技术

    项目信息

    • 项目编号：QC-808

    • 项目类型：科研项目

    • 相关学科：计算机/电子工程、工程学、计算机科学、数学科学

    • 公司：Stathera Inc.

    • 项目周期：超过 1 年

    • 优先开始日期：2025年4月1日

    • 语言要求：英语

    • 地点：加拿大魁北克省蒙特利尔

    • 岗位数：1

    • 学历要求：博士（PhD）

    • 是否接受海外院校申请者：是

    公司简介

    Stathera Inc. 是一家无晶圆厂半导体公司，致力于设计和开发 MEMS（微机电系统）计时解决方案。
    Stathera 的突破性 MEMS 计时技术正在推动一个 100亿美元规模、已有百年历史的石英计时市场 向 MEMS 技术 转型。

    项目描述

    该项目旨在通过 机器学习 提升计时设备在无 GNSS 环境下的保持性能。

    Stathera 提出的 ASSiST 技术（AI-based Solutions for Silicon Synchronization in Timing） 通过 人工智能（AI） 和片上 神经处理单元（NPU），持续修正硅基计时器中的：

    • 长期老化

    • 频率漂移

    • 频率偏移

    项目目标：
    利用 集成和环境传感器数据 以及 GNSS反馈 训练模型，动态调整校准参数，从而减少漂移和能耗。
    随着模型训练和优化，它对参考信号的依赖逐步减少，在 无GNSS环境 下的自主性与可靠性显著提升。

    该技术确保高精度与高可靠性，未来可应用于：

    • GNSS 定位系统

    • 惯性/推算导航系统

    • 电信系统

    • 自动驾驶车辆

    • 关键基础设施监控

    研究任务

    候选人将负责以下核心任务：

    1. 数据管道设计（与硬件团队合作）

      • 开发高吞吐、低延迟的数据流管道（如 Apache Kafka）

      • 实现实时传感器数据处理与边缘设备计算

    2. 神经网络架构

      • 设计并实现能够建模频率漂移模式的神经网络

      • 输入为环境传感器数据及用户定义的老化机制

    3. 模型训练与验证

      • 使用合成数据和实验室采集数据训练模型

      • 通过 GPS 控制的铷原子钟测量数据 验证模型精度

    4. 实时优化

      • 将模型优化部署在低功耗设备（如微控制器）

      • 实现实时漂移预测与时钟校正

    任职要求

    • 熟悉机器学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）

    • 深刻理解数据预处理与特征工程

    • 有将机器学习模型部署到低功耗设备（微控制器、嵌入式系统）的经验

    卜凡
    卜凡 美国硕博咨询组长
    擅长申请：
    研究生
    擅长专业：
    计算机,商科,工科
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          卜凡

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          学历背景：美国海归 录取力：哥伦比亚大学,西北大学,南加州大学,CMU 客户评价：雷厉风行,注重细节,擅长规划

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          • 项目类型：科研项目

          • 相关学科：计算机/电子工程、工程学、计算机科学、数学科学

          • 公司：Stathera Inc.

          • 项目周期：超过 1 年

          • 优先开始日期：2025年4月1日

          • 语言要求：英语

          • 地点：加拿大魁北克省蒙特利尔

          • 岗位数：1

          • 学历要求：博士（PhD）

          • 是否接受海外院校申请者：是

          公司简介

          Stathera Inc. 是一家无晶圆厂半导体公司，致力于设计和开发 MEMS（微机电系统）计时解决方案。
          Stathera 的突破性 MEMS 计时技术正在推动一个 100亿美元规模、已有百年历史的石英计时市场 向 MEMS 技术 转型。

          项目描述

          该项目旨在通过 机器学习 提升计时设备在无 GNSS 环境下的保持性能。

          Stathera 提出的 ASSiST 技术（AI-based Solutions for Silicon Synchronization in Timing） 通过 人工智能（AI） 和片上 神经处理单元（NPU），持续修正硅基计时器中的：

          • 长期老化

          • 频率漂移

          • 频率偏移

          项目目标：
          利用 集成和环境传感器数据 以及 GNSS反馈 训练模型，动态调整校准参数，从而减少漂移和能耗。
          随着模型训练和优化，它对参考信号的依赖逐步减少，在 无GNSS环境 下的自主性与可靠性显著提升。

          该技术确保高精度与高可靠性，未来可应用于：

          • GNSS 定位系统

          • 惯性/推算导航系统

          • 电信系统

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