ucla博后待遇，UCLA全奖博士研究生数名(理工科背景，截止期2022年底）

【学校介绍】

加州大学洛杉矶分校(UCLA), U.S. News世界大学排名全美公立大学第一名, 也在过去五年蝉联公立大学第一名。在几个主要排行榜如U.S. News, ARWU, THE全球排名13-15名。西达赛奈医疗中心，-Sinai , 附属于UCLA, 是世界领先的医学中心和大型综合医院。在最新发布的2022-2023年度美国“最佳医院荣誉榜”(Best Honor Roll)排名中，西达赛奈医学中心名列全美第二，加州第一。西达赛奈/

【招聘信息】

1）博士研究生数名，入读生物工程系，申请截止期为2022年底ucla博后待遇， 2023年9月份入学。理工科背景：BME, EE, ，其他工程。

有兴趣者请和韩教授联系讨论申请事宜 ( 详细见后)

2）项目科学家 1名；博士后2名。待遇丰厚。

3）课题组同时欢迎优秀博士研究生联合培养及学者访问交流。

【招生要求】

GPA 3.5+ 或者 A- 以上，国内top 20大学或有其他特长者优先考虑，如有相关科研经历和发表文献。

【研究方向】

生物医学工程，医学影像国外在职学位班， 磁共振成像(MRI) (毕业后就业面广)

具体方向包括：磁共振成像(MRI), MRI ; ; Novel MRI ; MRI data ; Data & image deep and .

研究方向是开发并应用可转换的磁共振成像新技术(MRI)，来解决临床上未被满足的需求，研究范围涵盖从大脑到心脏对人体各器官的成像。研究生会进入一个新的快速发展中的MRI分支领域，加入一个高度创新和交叉性学科的科研团队。研究生会接受全面的训练，学习和掌握MRI的诸多方面，如磁共振原理，数据图像采集和处理包括使用AI，高级磁共振技术开发以及在人体和患者上的临床应用。研究方向广，目前研究侧重于新技术在人体中的应用，所以并不要求硬件开发的兴趣和经验。

另外，医学影像有望成为AI最先实现突破的少数几个领域之一，是top AI 一流人工智能创新公司的主攻领域。

【PI介绍】

Prof. Hui Han, 韩教授是美国西达赛奈医疗中心磁共振工程实验室主任。韩教授的学术任职包括：国际华人医学磁共振学会 () 侯任主席，国际磁共振工程学组(ISMRM MR Study Group)侯任主席。韩教授是磁共振工程和技术领域公认的开拓者和领导者。他首先提出的MRI技术，已被世界许多一流的研究组所采纳，包括哈佛和麻省理工，斯坦福，UC伯克利，凯斯西储大学，GE和医疗等；也是美国白宫“脑计划” (BRAIN ) 关于”下一代人类大脑成像器械和技术”的一个重要的在研方向, 是多个千万美元级别NIH在研课题的核心创新要件之一。韩教授最近获选国际医学磁共振学会(ISMRM)磁共振工程学组侯任主席，是近10余年获选的唯一华人，该学组是历史最久人数最多的ISMRM学组之一，目前有来自约50个国家的600多位会员。人类大脑计划/

【实验室科研介绍】

实验室坐落在洛杉矶西好莱坞的标志性建筑太平洋设计中心，有超过200平方米的面积和一流设施。韩教授目前主持美国国家卫生院(NIH)的三个在研课题，包括两个R01课题。实验室目前是全美磁共振工程领域获NIH基金资助力度最大的实验室之一。最新两个R01课题分别获得1%和3%的高分。近期实验室的一篇投稿在 (期刊影响因子29)修改中。实验室工作，受到行业包括GE, , (GPS)等国际影像巨头的密切关注。实验室在引领一个新兴的分支方向，该方向被业界认为是会改变整个MRI的主要方向之一 (one of three areas“what is cool, hot, & in MRI”that will shape the field in the )。他也多次被通用医疗和西门子医疗邀请讲座ucla博后待遇，UCLA全奖博士研究生数名(理工科背景，截止期2022年底），包括被通用磁共振威斯康辛州总部以及西门子德国总部邀请，讨论磁共振将来的发展方向。

:

Hui Han

of MR

-Sinai (A of UCLA)

8700 Blvd, Los , CA 90048

Email: 

Prof. Hui Han is of MRI at the -Sinai , which is a of UCLA and is a world- and ranks #2 on the Best Honor Roll. The Han lab is more PhD (all fully ) who will be in the of by 2023.

The will join a and and work in a new , fast- field of MRI. The will a on of MRI MRI , data & image and ML/DL/AI, MRI and . and in are a plus but are not . Our focus is to MRI and tools for unmet needs in the human body from brain to heart. The Han Lab a newly lab space (2,000 sq. ft.) in the in West and a lab space (150 sq. ft.) in Core .

Dr. Han is as a and in the field of MRI . MRI he has been by many world- /MIT, , UC , Case , GE and . The is also one of key in large-scale, the White House BRAIN the on “ of Next Human Brain Tools and ”. Dr. Han is the of 3 major NIH . of his work is by two R01 : one R01 on (3 rank), and the other on brain (1 ). His lab is one of the most labs by NIH in the US in his field.

Dr. Han is the -elect of the for in () to be in 2023. The is a in 1989, which is of , , , , and of the world. He is also the Chair-elect of the ISMRM MR Study Group to be in 2023, one of the MR Study over 600 from about 50 . ISMRM is the for in . One of from his lab is under at a (IF = 29). Two past from his lab . other in top .

加州大学伯克利分校博士后好吗?，诺奖风向标！2022年斯隆研究奖公布，北清南科连续四年皆有校友上榜

编者按

2月16日，美国斯隆基金会（ P. Sloan ）公布了2021年获得“斯隆研究奖”（Sloan ）的学者名单，118位学者获此殊荣。

被誉为“诺奖风向标”的科技大奖

斯隆研究奖简介

斯隆研究奖素有“诺奖风向标”的美誉加州大学伯克利分校博士后好吗?，诺奖风向标！2022年斯隆研究奖公布，北清南科连续四年皆有校友上榜，旨在奖励职业生涯早期的杰出青年学者。

斯隆研究奖自1955年设立以来每年颁发，奖励处于职业生涯早期且取得引领未来科学发展成就的杰出年轻学者。今年该奖授予的学科领域包括化学、计算与进化分子生物学、计算机科学、经济学、数学、神经科学、地球科学、物理学。

2007年以来，该奖项历届获得者中已有51人获诺贝尔奖，17人获菲尔兹奖，69人获国家科学奖，20人获约翰贝茨克拉克奖。

从公开信息查询到，2022年斯隆奖华人获得者中有11位曾在中国顶尖高校接受过本科教育，这在一定程度上显示出中国高等教育拥有着较高的水平。

计算机科学领域有5位华人学者当选，其中3位是清华校友（陈丹琦、方飞和顾全全）；数学领域获奖有7位华人学者获奖，其中3位来自北大校友（陈蕾、刘雨晨和张瑞祥）。

值得注意的是，除北大、清华外，仅有南京大学和中国科学技术大学连续四年皆有校友上榜，这从侧面展示出两校的本科培养水平在国内处于顶尖行列。

部分华人学者简介

刘翀（Chong Liu），加州大学洛杉矶分校化学与生物化学系助理教授。本科毕业于复旦大学，博士毕业于加州大学伯克利分校。随后作为博士后在新加坡南洋理工大学和哈佛大学开展研究。

2017年10月，刘翀被美国著名期刊《科学新闻》评选为2017年度10大杰出青年科学家之一。2020年入选《麻省理工科技评论》“35 岁以下科技创新 35 人”中国区榜单。

平远（Yuan Ping），现任加州大学Santa Cruz分校化学助理教授。她的研究方向是第一性原理材料计算，发展理论计算方法，可以准确预测材料性质，特别对量子信息重要的物理参数。 本科就读于中国科学技术大学，博士毕业于加州大学戴维斯分校。

她先后获得过NSF Award、ACS COMP Award、Air Force’s Young Award (YIP)、 Award等多项荣誉。

魏璐（Lu Wei），现任加州理工学院化学系助理教授博士生导师，主要从事生物拉曼成像，致力于开发新型光学显微镜与成像探针加州大学伯克利分校博士后好吗?，同时研究复杂生物问题。本科就读于南京大学匡亚明学院/强化部，获学士学位。博士毕业于美国哥伦比亚大学。

先后获得过哥伦比亚大学化学系奖，美国化学学会物理化学青年研究员奖（ACS Young Award），布拉瓦尼克青年科学家奖（ for Young ），安进早期创新者奖 (Amgen’s Early Award)，美国国立卫生研究院院长新创新者奖 （ of (NIH) ‘s New Award）等奖项。

以第一作者或通讯作者于，Nat. ，Nat. .，PNAS，ACS Cent. Sci.，JPCL，ACS Chem. Biol.，Anal. Chem. 等期刊发表论文。

张森（Sen Zhang），现任美国弗吉尼亚大学化学助理教授。他的研究工作着重于纳米和团簇材料可控精准合成，自组装机理调控，及其在能源和环境相关的电催化和多相催化等领域的应用。本科就读于中国科大化学材料学院，获学士学位。博士毕业于美国布朗大学。

陈丹琦（Danqi Chen）免联考在职研究生，现任普林斯顿大学计算机科学系助理教授，曾是 AI （FAIR）的访问科学家，在自然语言处理（NLP）领域取得了一系列的研究成果，还是 的作者之一。本科就读于清华大学姚班，博士毕业于斯坦福大学，师从斯坦福大学语言学和计算机科学教授 。

2019 年，陈丹琦的博士论文上传仅四天就获得了上千次的阅读量，成为了斯坦福大学近十年来最热门的毕业论文之一。她的导师评价说，「陈丹琦是使用神经网络方法解决自然语言理解问题方面的先驱。她简单、干净、高成功率的模型吸引了众人的目光…… 她的这篇毕业论文主要研究神经网络阅读理解和问答，这些新兴技术正在带来更好的信息访问方式——它可以让计算机系统可以真正回答你的实际问题，而不是简单地返回文档搜索结果。」

方飞（Fei Fang），现任卡内基梅隆大学（CMU）计算机科学学院的助理教授。在加入 CMU 之前，她是哈佛大学的博士后研究员，本科就读于清华大学，博士就读于南加州大学。

她曾荣获 IJCAI-ECAI’18 杰出论文奖、IAAI’16 创新应用奖、IJCAI’15 的 Track 杰出论文奖。她的论文曾获 -16 奖的亚军、 F. , Jr. Prize 以及南加州大学计算机科学最佳论文奖。

顾全全（ Gu），现任加州大学洛杉矶分校助理教授。他的研究方向是统计机器学习，重点是开发和分析机器学习的非凸优化算法，以理解大规模、动态、复杂和异构的数据，并为深度学习奠定理论基础。本科及硕士均就读于清华大学，博士毕业于伊利诺伊大学香槟分校。

李博（Bo Li），现任美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系助理教授。她的研究范围很广泛，包含机器学习的理论和应用，信息安全，隐私保护，博弈论，社交网络以及对抗性深度学习等。本科就读于同济大学，博士毕业于范德堡大学。

李博曾荣获许多学术奖项，包括麻省理工学院技术评论 MIT TR-35 、 P. Sloan 斯隆研究奖、NSF 奖，英特尔新星奖、赛门铁克研究实验室奖学金，并获得来自、、谷歌、英特尔和 IBM 等科技公司的学术研究奖。

在大学本科期间就拿过无数奖学金，包括国家奖学金（1%在校生能获得），上海百优学生以及连续3年获得人民奖学金一等奖等。来到范德堡工程学院后，李博更是抓紧每分每秒在学习，在博士期间，她共发表了25篇会议论文，11篇杂志论文，获得8项学术类荣誉奖项，其中包括2015年 （全球仅有3人获此殊荣）。

Song ，现任哥伦比亚大学计算机科学系助理教授，其研究重点是计算机视觉和机器人技术。本科就读于香港科技大学，博士毕业于普林斯顿大学。

她曾获 RSS 2019 最佳系统论文奖、2020 年亚马逊研究奖、2020 年 IEEE on 最佳论文奖等。

陈蕾（Lei Chen）, 现任马里兰大学帕克分校助理教授。研究方向为群论、几何拓扑和动力学，2019年与合作者分类了流形自同胚群在其他流形上的作用。本科就读于北京大学数学科学学院，后分别获得芝加哥大学硕士及博士学位。

刘雨晨（ Liu），现任美国西北大学助理教授。研究方向为Fano簇、K-稳定性、模空间和奇点理论，2021年与许晨阳、庄梓铨两位北大校友共同解决了Fano簇上K-稳定性的重大问题。本科就读于北京大学数学科学学院，取得本科和硕士学位，博士毕业于普林斯顿大学。

张瑞祥（ Zhang），现任加州大学伯克利分校数学系助理教授。主要从事调和分析及相关领域的研究。他与人合作解决了任意维数Schrö方程解的逐点收敛问题和2+1维时空中波动方程解的局部光滑效应猜想。本科就读于北京大学数学科学学院，获学士学位，博士毕业于普林斯顿大学。

全部华人学者名单

获奖的华人学者（以下为人工统计，如有疏漏，欢迎指正）

计算机科学（5）

陈丹琦,

方飞,

顾全全, of , Los

Bo Li, of , –

Song,

数学（7）

Yuxin Chen, of

Lei Chen, of , Park

Chao Gao, The of

Huang, Ohio State

Liu,

Li-Cheng Tsai, , The State of New

Zhang, of ,

化学（9）

V. Chang（康奈尔大学）

Grace G. D. Han（布兰迪斯大学）

C. Hsiao（北卡罗来纳州立大学）

Chong Liu（加利福尼亚大学洛杉矶分校）

Yuan Ping（加州大学圣克鲁兹分校）

Wang（西北大学）

Lu Wei（加州理工学院）

Jun Yao（马萨诸塞大学安姆斯特分校）

Sen Zhang（弗吉尼亚大学）

物理学（4）

Bi（西北大学）

Wen-fai Fong（西北大学）

Grace X. Gu（加利福尼亚大学伯克利分校）

Long Ju（麻省理工学院）

经济学（1）

David Y. Yang（哈佛大学）

神经科学（1）

Hwang（罗莎琳德富兰克林医科大学）

地球科学（0）

北大数院25人获斯隆奖

据不完全统计，2007年以来共有25位北大数学院友获得斯隆研究奖。他们是:

2022年：刘雨晨（07本、11级硕）、张瑞祥（08本）、陈蕾（09本）

2021年：邓煜（07本）

2020年：姚珧（03本），黄皓（03本），马临全（04本），苏炜杰（07本）

2019年：程修远（05本），王博潼（02本），周鑫（06硕）

2017年：李驰（00本04硕），刘钢（05硕），刘一峰（03本）

2016年：马宗明（01本），汪璐（02本）

2015年：朱歆文（00本），丁剑（02本），林霖（03本）

2013年：张伟（00本），鲁剑锋（01本）

2012年：倪忆（97本01硕），钟声（97本）

2008年：李凤艳（92本97硕）

2007年：李显涛（94本）

加州大学伯克利分校博士后好吗?，诺奖对教育的启示

2024年诺贝尔物理学奖、生物学奖和化学奖得主的学术背景不仅展示了他们在各自领域的卓越成就，而且对当下的教育提供了宝贵的启示。以下是三位获奖者的学术背景和对教育的启示：

## 诺贝尔物理学奖得主学术背景

约翰·霍普菲尔德

教育背景：约翰·霍普菲尔德于1958年获得美国康奈尔大学物理学博士学位，现任美国普林斯顿大学教授15。

贡献：他在1982年发明了霍普菲尔德神经网络，这是第一个能够储存多种模式并具备记忆功能的神经网络模型78。

杰弗里·欣顿

教育背景：杰弗里·欣顿于1970年获得剑桥大学实验心理学学士学位，1978年获得英国爱丁堡大学人工智能博士学位加州大学伯克利分校博士后好吗?，诺奖对教育的启示，现任加拿大多伦多大学教授15。

贡献：他在神经网络领域做出了重要贡献，特别是在反向传播算法的引入和玻尔兹曼机的发明78。

## 诺贝尔生物学奖得主学术背景

维克托·安布罗斯

教育背景：维克托·安布罗斯于1979年获得麻省理工学院生物学博士学位，随后在麻省理工学院进行博士后研究110。

贡献：他和加里·鲁夫昆共同发现了微小核糖核酸（miRNA）及其在转录后基因调控中的作用1011。

加里·鲁夫昆

教育背景：加里·鲁夫昆于1982年获得哈佛大学生物学博士学位，并在麻省理工学院进行博士后研究110。

贡献：他和维克托·安布罗斯共同发现了miRNA，揭示了基因调控的新机制1011。

## 诺贝尔化学奖得主学术背景

大卫·贝克

教育背景：大卫·贝克于1989年获得加州大学伯克利分校博士学位加州大学伯克利分校博士后好吗?，现为华盛顿大学西雅图分校教授112。

贡献：他在计算蛋白质设计方面做出了重要贡献，开发了多种预测算法1213。

戴密斯·哈萨比斯

教育背景：戴密斯·哈萨比斯于1998年获得剑桥大学计算机科学专业本科学位，2009年获得伦敦大学学院认知神经科学博士学位，现任谷歌旗下公司首席执行官112。

贡献：他和约翰·江珀共同开发了系列算法，用于预测蛋白质结构1213。

约翰·江珀

教育背景：约翰·江珀于2017年获得芝加哥大学理论化学博士学位，现任谷歌旗下公司高级研究科学家112。

贡献：他在机器学习模拟蛋白质折叠和动力学研究方面做出了重要贡献，开发了系列算法1213。

## 对当下教育的启示

跨学科学习的重要性

三位获奖者的学术背景均显示出跨学科学习的重要性。例如，欣顿在心理学和人工智能领域的交叉研究，以及贝克在生物学和计算机科学领域的结合。这强调了教育学生在多个学科领域建立联系的重要性11517。

创新和研究的重要性

获奖者们在各自领域的创新和研究精神为教育者提供了榜样。鼓励学生发展创新思维，勇于挑战传统观念，是推动科学进步的关键1820。

实践与应用的结合

获奖者的研究不仅理论深入，而且注重实践应用。教育应鼓励学生将理论知识应用于实际问题解决中，培养他们的实践能力和创新精神。

2024年诺贝尔物理学奖、生物学奖和化学奖得主的学术背景和对教育的启示强调了跨学科学习、创新思维和实践应用的重要性。这些获奖者的成就和背景为教育提供了重要的参考，强调了在教育过程中培养学生的综合素质和创新能力的重要性。

## 2024年诺贝尔生物学奖的具体获奖者和他们的学术背景是什么？

2024年诺贝尔生物学奖的具体获奖者是美国科学家维克托·安布罗斯和加里·鲁夫坎，他们因发现微小核糖核酸()及其在转录后基因调控中的作用而获得了该奖项30。以下是他们的学术背景：

维克托·安布罗斯的学术背景

1953年出生在美国新罕布什尔州。

1975年在麻省理工学院获得生物学学士学位。

1979年在麻省理工学院获得生物学博士学位。

1979年至1985年间进行博士后研究。

1985年成为哈佛大学的首席研究员，现在是马萨诸塞大学医学院的西尔弗曼自然科学教授。30

加里·鲁夫坎的学术背景

1952年出生在美国加利福尼亚州。

1973年本科毕业于加州大学伯克利分校。

1982年在哈佛大学获得博士学位。

1982年至1985年期间担任麻省理工学院的博士后研究员。

1985年成为马萨诸塞州总医院和哈佛医学院的首席研究员，现任遗传学教授。30

他们的研究对理解基因如何控制细胞的功能和发育，以及疾病的发生机制具有重要意义。这些发现为未来的生物医学研究开辟了新的道路，特别是在精准医疗和疾病治疗方面。

## 如何通过跨学科学习提升学生的综合能力和创新思维？

通过跨学科学习提升学生的综合能力和创新思维是一个多步骤的过程，涉及课程设计、教学方法、评估方式以及学校文化的整体变革。以下是一些关键步骤和方法：

跨学科学习的步骤和方法

设计跨学科课程：

结合不同学科的知识和技能，设计新的课程内容。例如，环境科学课程可以结合生物学、化学和地理学的知识33。

鼓励学生参与项目式学习，通过解决实际问题来应用跨学科知识34。

采用创新的教学策略：

利用技术工具，如模拟软件和科学实验平台，增强学习体验35。

实施合作学习，鼓励学生团队合作，分享不同学科的观点和方法36。