美国阿佛雷德大学(Alfred University)王坤教授课题组招收全奖博士生:AI / 机器学习 / 电池与能源材料方向-新东方前途出国

留学顾问王潇潇

王潇潇

北美硕博部后期组长

杭州
  • 学历背景:英国本硕
  • 擅长专业:中学,商科,金融,理工科
  • 录取成果:美国Top50
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      美国阿佛雷德大学(Alfred University)王坤教授课题组招收全奖博士生:AI / 机器学习 / 电池与能源材料方向

      • 研究生
      • 留学新闻
      2026-07-30

      王潇潇美国,加拿大研究生杭州

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      美国纽约州阿佛雷德大学(Alfred University)材料科学与工程系王坤教授课题组目前正面向全球招收/推荐一名博士研究生,提供全额奖学金支持(包含学费减免及生活津贴)。

      本课题组主要从事人工智能、机器学习、电池材料、能源材料及相关交叉领域的前沿研究。计划入学时间为 2027 年 1 月 左右。

      一、 导师及学校简介

      王坤教授现任美国阿佛雷德大学材料科学与工程系教授,长期从事先进材料、能源材料、高温结构材料、人工智能辅助材料设计与性能预测等方向的研究。

      课题组的研究兴趣包括:数据驱动材料设计、机器学习在材料科学中的应用、电池与能源材料、先进陶瓷材料、高温材料、材料制备与表征、材料结构—性能关系分析等。课题组注重将实验研究、材料表征、数据分析和人工智能方法相结合,致力于培养学生在材料科学、机器学习、能源技术和跨学科科研方面的综合能力。

      **阿佛雷德大学(Alfred University)**位于美国纽约州,是一所以材料科学、陶瓷工程、玻璃科学与工程等特色方向见长的大学,在材料相关领域具有深厚的学术传统和科研基础。

      二、 主要研究方向

      录取的学生将主要从事以下方向之一或交叉方向的研究:

      1. 人工智能与机器学习在材料科学中的应用:包括利用 AI/ML 方法进行材料性能预测、材料数据分析、图像识别、实验数据建模与优化、高通量实验数据分析等。
      2. 电池材料与能源材料研究:包括电池材料性能分析、材料制备与表征、数据驱动的电池寿命预测、失效分析及相关能源材料研究。
      3. 人工智能与电池/能源材料交叉研究:包括机器学习辅助电池性能预测、材料结构—性能关系建模、实验数据自动化分析、机器视觉在材料/电池制造中的应用等。

      欢迎具有材料、化学、物理、能源、机械、计算机、人工智能、数据科学等相关背景的学生申请。

      三、 申请条件

      申请者需具备以下条件:

      1. 品行端正,责任心强,做事踏实认真,具有良好的沟通能力和团队合作精神;
      2. 本科或硕士阶段学习成绩良好,具有较强的学习能力和科研潜力;
      3. 具备一定科研训练经历者优先(如本科科研、毕业论文、科研项目、竞赛项目、实验室研究经历或论文发表经历等);
      4. 具有以下背景之一者优先考虑:
        • 人工智能、机器学习、数据科学、计算机编程;
        • 材料科学与工程、化学、物理、能源材料;
        • 电池材料、电化学、储能技术;
        • 图像处理、机器视觉、自动化数据分析等;
      5. 英语水平达到雅思 6.5 或同等水平(已取得托福、GRE 或其他英语成绩者可一并提供);
      6. 有明确的博士学习意愿,愿意长期从事科研工作,并计划于 2027 年 1 月左右赴美攻读博士学位。

      四、 申请材料

      有意向的申请者可提前准备以下材料:

      1. 个人英文简历(CV);
      2. 本科及/或硕士成绩单;
      3. 英语成绩证明(如雅思、托福等);
      4. 个人陈述或研究兴趣说明;
      5. 已发表论文、毕业论文摘要、科研项目经历或竞赛经历(如有请提供);
      6. 推荐人联系信息(如有请提供)。

      五、 申请流程

      有意向的申请者可先提供个人简历和基本背景信息。王坤教授将根据申请者的专业背景、科研兴趣、英语水平和综合素质进行初步评估。

      双方沟通达成意向后,将进一步推进正式申请、学校审核、录取及签证等相关流程。最终录取和资助情况以阿佛雷德大学官方通知为准。

      六、 联系方式

      有意向的申请者或推荐人可将个人简历及相关材料发送至相关咨询老师或导师邮箱。

      邮件标题建议注明: PhD Application / Recommendation – AI, Battery, or Materials Research

      欢迎推荐品学兼优、对人工智能、机器学习、电池材料、能源材料或材料科学研究感兴趣的杰出学生。

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