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在这个跨学科项目中，我们创建世界模型，进行可视化数据分析以更好地理解这些模型，并使用机器学习模型生成优化的脑机接口（BCI）、可视化表示和界面以及机器人任务规划。这一总体研究方向分为两个博士项目课题。博士项目 1：特定情境抓取控制和自适应视觉界面在机器人操纵、人机交互和人机交互领域，近期的研究工作主要集中在推进特定情境抓取控制和自适应视觉界面。这些界面结合了复杂的反馈机制，利用计算机屏幕上的二维/三维可视化和物理对象上的增强现实叠加。这项研究的一个重要方面是纳入多模态表征，从与物体交互任务相关的神经模式到行为模式，并整合视觉、听觉和触觉输入，以构建一个全面的环境模型。开发和分析此类模型可进一步完善我们对(i) 人类或机器人手与(ii) 物体或可视化之间特定交互属性的理解，从而实现细致入微的控制策略。在脑机接口（BCI）和可视化方面，利用多模态数据和机器学习方法可以实现实时适应和优化。该多学科项目旨在推动科学前沿，促进非侵入式脑机接口（BCI）、计算机视觉和机器学习的整合，以实现更复杂、更具情境感知能力的人机协作和可视化界面。博士项目 2：优化可视化和机器人交互的神经任务规划。我们将利用大型多模态模型（LMM）的强大功能，进行持续的任务规划/建模和可视化设计。在机器人领域和可视化领域，任务通常以语言和视觉指令等多种形式指定。我们的目标是开发一种可同时容纳文本和视觉模式的多模态模型，克服传统方法的问题：依赖复杂的编程和数据收集过程，加上有限的适应性和可扩展性，以及领域专家的参与，以明确地训练机器人或针对特定任务调整可视化，并整合（基于规则的）解释机制。为此，我们采用 LMMs 作为持续任务规划器和可视化设计器。我们的模型将自然任务描述和当前状态作为输入，并生成分层任务计划或可视化作为输出。
offer要求
成功应聘者应人工智能、计算机科学、机器人学、生物医学工程、机器学习、计算认知科学或相关领域的硕士学位。具有以下至少一项领域的深厚背景：机器人学、机器学习、深度学习、计算机视觉、计算机图形学/可视化、神经科学、生物医学工程。熟练掌握 Python、Matlab 或 C++ 编程技能（有 ROS 编程经验者优先）。最好具有使用 LLM、VLM 和 LMM 等基础模型的经验，或具有收集和分析 EEG/EMG 数据的经验。有数学优化经验者优先。主动推动独立研究。熟练掌握英语口语和书面语。
offer待遇
根据《荷兰大学集体劳动合同》，我们为您提供第一年的月薪为毛额 2,872 欧元，第四年即最后一年的全职工作周月薪最高可达毛额 3,670 欧元。年收入总额 8%的假期津贴和 8.3%的年终奖金。全职职位（1.0 FTE）。成功应聘者将首先获得为期一年的临时职位，并可选择续签三年。延长合同的条件是第一年取得足够的进展，表明有望在今后三年内顺利完成博士论文。博士培训计划是协议的一部分，成功的候选人将在科学和工程研究生院注册。