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职位描述
乌普萨拉大学信息技术系 您是否有兴趣在机器学习和物理学的交叉领域工作，并在国际环境中得到能干而友好的同事的支持？您是否正在寻找一个投资于可持续发展的员工并提供安全、良好工作条件的雇主？我们欢迎您申请乌普萨拉大学的博士职位。 乌普萨拉大学拥有悠久的成功研究传统，其校友中有16位诺贝尔奖获得者，包括最近的斯万特-佩博（Svante Pääbo）。乌普萨拉大学在将信息技术与更广泛的研究（从生命科学到人文科学）相结合方面独树一帜，目前，AI4Research 和跨学科数学中心促进了这一合作。 信息技术系在各级研究和教育领域均处于领先地位。目前，信息技术系是乌普萨拉大学的第三大系，拥有约 350 名员工，其中包括 120 名教师和 120 名博士生。每年约有 5000 名本科生在本系选修一门或多门课程。您可以在信息技术系网站上找到更多关于我们的信息。 在系统与控制系，我们开发理论和具体工具，设计基于数据、数学模型和算法无缝结合的系统，在现实世界中学习、推理和行动。我们的研究融合了机器学习、优化、控制理论和应用数学等方面的专业知识，涉及医学、能源系统、生物医学系统、神经科学以及安全和安保等多个应用领域。 系统与控制学科拥有广泛的国际合作网络，如剑桥大学、牛津大学、帝国理工学院、悉尼大学、纽卡斯尔大学和阿尔托大学等。我们努力让所有博士生在攻读博士学位期间获得扎实的国际经验。 推导和演绎模型有两种主要策略–要么使用基于理论的第一原理，要么使用数据驱动方法。本项目旨在开展基础研究，为结合使用这两种建模策略创造新的工具。结合所有先验知识，包括可用数据和物理第一性原理，有可能比只依赖其中一种方法得到更好的模型。如何将物理学与数据驱动的机器学习模型相结合取决于问题的具体情况，这是一个活跃的研究领域，而且在许多领域仍未得到充分发展。 通过使机器学习模型更贴近物理，它们也将变得更易于解释。这种可解释性可以将这些机器学习模型从黑盒模型转变为能够发现新知识的成熟科学工具。因此，本项目的一个目标是创建不仅可以利用第一原理，而且将来还能用于在所应用的物理领域发现新知识的机器学习模型。最后，本项目还旨在利用物理学理论，更好地理解机器学习模型为何有效、如何改进这些模型以及量化它们的基本局限性。 我们与乌普萨拉大学物理和材料科学领域的合作者有着紧密的联系，他们对使用机器学习方法来推动各自领域的知识发展的兴趣与日俱增。这些合作可以使相关应用成为项目的一部分。 具体的研究课题由博士生和导师通过对话决定。该职位由瑞典研究理事会资助。
offer要求 [offer requirements]
要达到攻读博士学位的入学要求，您必须 持有工程物理、理论物理、应用数学、电子工程、数据科学或类似领域的硕士（第二阶段）学位，或 在高等教育中修满至少 240 个学分，其中至少 60 个学分为硕士水平，包括一个至少价值 15 个学分的独立项目，或 以其他方式获得了基本等同的知识。 有关具体入学要求的信息，请参见该学科的学习大纲。 我们希望应聘者具备以下条件： 对机器学习和物理学有浓厚的兴趣； 良好的沟通能力和足够熟练的英语口语和书面表达能力； 优异的学习成绩； 较高的编程能力（最好是 Python）； 个人特点，如高度的创造力、全面性和/或解决问题的结构化方法至关重要。 附加资格 重视一个或多个学科的经验和课程：机器学习、深度学习、优化、信号处理、控制理论、热力学、统计力学。
offer福利 [offer benefits]
乌普萨拉大学是一所广泛的研究型大学，在国际上占有重要地位。我们的终极目标是开展最高质量和相关性的教育和研究，为社会做出贡献。我们最重要的资产是 7,600 名员工和 53,000 名学生，他们怀着好奇心和奉献精神，使乌普萨拉大学成为瑞典最令人激动的工作场所之一。 了解更多我们的福利以及在乌普萨拉大学工作的感受