今天，我们为大家解析的是高威大学的博士研究项目。
“Fully Funded PhD Scholarship in Multimodal User Authentication and Personalization at the Center for Computational, Cognitive and Connected Imaging (C3I) ”
学校及院系介绍
学校概况:
高威大学(University of Galway)始建于1845年，位于爱尔兰西部文化名城高威市。作为爱尔兰顶尖高等学府之一，学校拥有超过128,000名校友遍布全球，致力于提供高质量的教学和研究。学校设有艺术社会科学与凯尔特研究学院、商业公共政策与法律学院、医学护理与健康科学学院以及理工学院等多个院系。
院系介绍:
高威大学计算、认知与互联成像中心(C3I)是爱尔兰重要的科研机构，专注于计算机视觉、认知科学和互联技术的交叉研究。中心整合了人工智能、医学影像和认知计算等领域的创新研究，致力于推动数字化医疗和智能成像技术的发展。
项目专业介绍
本次招生项目隶属于计算、认知与互联成像中心(C3I)，主要研究方向为多模态用户认证与个性化。该项目是PRIVI-SENSE项目的三个博士席位之一，旨在重新定义计算成像在人体感知中的隐私安全应用。
培养目标：
- 开发基于多模态成像数据的嵌入式认证方法
- 探索多模态认证相较传统成像的独特优势
- 研究个性化感知方法
- 推进智慧城市和智慧家居场景下的智能感知应用
就业前景：
- 计算机视觉与人工智能研究机构
- 智能设备制造企业
- 高校及科研院所
- 智慧城市解决方案提供商
申请要求
1. 基本要求
- 电子工程或计算机科学相关专业优秀毕业生
- 具备相关硕士学位或五年制学位者优先
- 具有扎实的计算机视觉与深度学习基础
2. 专业技能要求
核心要求：
- 熟悉最新计算机视觉神经网络架构/模型
- 具备神经网络模型调优或定制化经验
3.加分项：
- 具有明确研究目标的实验设计和执行经验
- 熟悉复杂神经网络架构(GAN、Transformer、扩散模型等)
- 多模态成像数据处理经验
- 深度学习模型优化与硬件部署经验
项目特色与优势
1. 研究方向前沿性
- 结合事件相机与稀疏/脉冲神经网络架构
- 探索下一代注意力计算技术
- 着眼于人机交互的未来发展
2. 产学研结合
- 与业界保持紧密合作
- 提供实习机会
- 研究成果实际应用前景广阔
3. 国际化环境
- 多元文化氛围
- 国际学术交流机会
- 全球合作网络
有话说
项目理解
1.交叉学科：
* 该项目立足于计算机视觉、人工智能与人机交互的交叉领域
* 融合多模态感知、认知计算和隐私安全技术
* 涉及机器学习、神经网络架构和嵌入式系统等多个技术方向
2.研究目标
* 开发基于多模态成像的新型用户认证系统
* 探索事件相机与稀疏/脉冲神经网络的结合应用
* 实现智能感知系统的个性化定制
* 建立隐私安全的人体感知计算范式
3.技术手段
* 采用事件相机等新型传感器获取多模态数据
* 设计sparse/spiking neural networks处理多模态信息
* 开发个性化的认证算法和模型
* 实现嵌入式系统的优化部署
4.理论贡献
* 提出多模态认证的新型理论框架
* 深化对人机交互中注意力计算的理解
* 完善隐私保护计算成像的理论体系
* 推进智能感知系统的个性化理论研究
5.应用价值
* 提升智慧城市和智慧家居的用户体验
* 增强计算设备的安全性和个性化程度
* 促进人机交互技术的实际应用
* 推动隐私保护技术在实际场景中的部署
创新思考
1.前沿方向：
* 探索脑机接口与多模态认证的结合
* 研究情感计算在用户认证中的应用
* 开发自适应的动态认证系统
* 整合量子计算提升系统安全性
2. 技术手段
* 引入联邦学习实现分布式模型训练
* 采用自监督学习提升模型泛化能力
* 开发新型神经网络压缩算法
* 设计硬件感知的模型优化方法
3. 理论框架
* 构建多模态信息融合的统一理论
* 提出注意力计算的新型数学模型
* 设计隐私保护的形式化验证方法
* 建立个性化系统的评估框架
4.应用拓展
* 扩展到医疗健康监测领域
* 应用于自动驾驶场景感知
* 整合到元宇宙身份认证系统
* 延伸到工业物联网安全领域
5. 实践意义
* 提供更安全可靠的身份认证方案
* 推动智能设备的个性化发展
* 促进隐私保护技术的产业化
* 加速智慧城市建设进程
6. 国际视野
* 建立国际研究合作网络
* 参与制定相关国际标准
* 推动跨文化的用户研究
* 促进技术成果的全球转化
7.交叉创新
* 结合认知科学优化交互设计
* 融入生物特征识别新技术
* 整合区块链保障数据安全
* 引入社会计算提升系统适应性
8.其他创新点
* 开发新型数据增强技术
* 设计环境感知的自适应机制
* 提出多目标优化的部署策略
* 构建可解释的认证模型
博士背景
Aurelia ，美国TOP10院校计算机科学与认知科学双博士生，研究聚焦算法博弈论不确定性及其在人工智能中的应用。她的跨学科研究融合了计算机科学、语言学和心理学知识，在国际顶级期刊《Journal of Artificial Intelligence Research》和《Cognitive Science》上发表多篇论文。Aurelia 荣获ACM SIGAI博士论文奖，擅长相关方向的PhD申请指导。
【竞赛报名/项目咨询请加微信：mollywei007】
