表观遗传学与染色质动态方面的博士研究生
隆德大学 · Lund · 瑞典
该项目利用染色质生物化学及干细胞模型的功能表观遗传学技术,研究人类大脑发育与疾病过程中重复遗传元件的表观遗传调控机制。研究旨在通过 RNA-seq 和干细胞培养等技术,识别影响这些遗传元件的因素及其在神经系统疾病中的作用。
隆德大学 · Lund · 瑞典
该项目利用染色质生物化学及干细胞模型的功能表观遗传学技术,研究人类大脑发育与疾病过程中重复遗传元件的表观遗传调控机制。研究旨在通过 RNA-seq 和干细胞培养等技术,识别影响这些遗传元件的因素及其在神经系统疾病中的作用。
爱丁堡大学 · Edinburgh · 英国
该项目专注于无支架巨组织工程,通过细胞球体的融合来构建具有活性的骨骼巨组织。研究旨在推动潜在的骨骼替代材料及体外模型的发展,以用于研究肌肉骨骼损伤与疾病。申请者将获得二维和三维细胞培养、显微镜观察以及力学分析方面的专业技能。
爱丁堡大学 · Edinburgh · 英国
该项目旨在开发虚拟现实任务,以评估小鼠如何区分自身产生的与外部产生的视觉运动。研究将探讨行为对感知的影响,并采用双光子成像及计算方法来分析视觉皮层中的神经元活动。具备神经生物学与行为学研究经验至关重要。
爱丁堡大学 · Edinburgh · 英国
该项目利用由多能干细胞生成的体外类器官模型,分析造血过程中肝脏与血液之间的相互作用分子机制。通过应用单细胞转录组学及功能验证技术,本研究旨在揭示血液与免疫细胞早期发育过程中至关重要的细胞通讯途径。
柏林洪堡大学 · Berlin · 德国
该研究助理职位隶属于市场营销系,专注于消费者行为与产品设计领域。职责包括开展独立研究、支持创新教学方法以及指导学生。申请者应拥有相关领域的硕士学位,并具备实证研究与计量经济学方面的技能。
巴黎理工学院 · Palaiseau · 法国
该项目运用机器学习技术,构建定量模拟模型,从时间数据中提取结构信息,尤其侧重于系统生物学中的化学反应网络。研究将改进基于波束搜索的推理算法,以利用真实生物数据解决部分可观测性问题。
阿姆斯特丹自由大学 · Amsterdam · 荷兰
本研究重点利用极紫外激光与离子陷阱技术,研究质子与氢原子结合形成 H₂⁺ 的过程。该项目旨在探讨原子碰撞现象,并探索创造首个反物质分子的可能途径。鼓励具有物理或相关领域硕士学位,尤其是对量子力学和激光技术有浓厚兴趣的申请人申请。
挪威科技大学 · Trondheim · 挪威
该博士项目旨在研究石油生产国向后化石燃料时代过渡的过程,重点探讨民主国家在此背景下所面临的政治与经济挑战。申请者应具备扎实的社会科学背景,并拥有定性研究方法的经验。
挪威科技大学 · Trondheim · 挪威
该博士项目专注于利用人工智能技术对智能材料进行表征与建模,以应用于自适应海上结构,旨在提升其在不同工况下的力学性能与耐久性。该研究结合实验研究与计算模拟方法,包括物理信息建模与机器学习技术,从而构建可用于海洋基础设施领域的预测模型。
林雪平大学 · Linkoping · 瑞典
该博士项目位于瑞典林雪平大学异质自适应群体系统国家中心,重点研究针对自主群体系统的、具有不确定性感知能力的基于优化的运动规划技术。该研究旨在实现高级群体自主性与现实环境中的实际执行之间的衔接,尤其适用于搜索与救援及环境监测等应用领域。申请者应拥有电气工程或计算机科学等相关领域的学位。
查尔姆斯理工大学 · Gothenburg · 瑞典
该博士项目致力于通过开发可靠的软件安全与隐私机制来提升网络及新兴应用的安全性,其研究方向包括网络应用安全扫描、浏览器扩展安全、JavaScript沙箱技术以及数据最小化技术,要求申请者具备扎实的网络安全领域研究兴趣与技能。
克兰菲尔德大学 · Cranfield · 英国
该项目旨在通过先进的信号处理和人工智能技术,开发低成本的光学传感器以测量温室气体,尤其是甲烷。通过注重实际实验与与行业的合作,申请者将获得编程及前沿传感器技术的技能,为应对气候变化做出贡献。
南安普顿大学 · Southampton · 英国
该项目旨在研究可穿戴技术能否通过分析实际运动数据,识别痴呆症患者行动能力下降的早期迹象。通过利用先进的可穿戴传感器与人工智能技术,本研究旨在发现步态与活动模式的细微变化,从而加强跌倒风险的监测与预防策略。
南安普顿大学 · Southampton · 英国
该博士项目旨在通过结合单细胞 RNA 测序、机器学习技术与实验性免疫学,探索提升癌症免疫疗法效果的策略。研究重点在于理解 T 细胞耗竭及 CAR-T 类疗法中的治疗抗药性机制,从而改善临床疗效。申请者应具备生物信息学、免疫学或相关领域的背景知识。
考文垂大学 · Coventry · 英国
该博士项目旨在研究先进拆解、诊断及再制造技术的整合应用,以实现电动汽车电池的可持续二次利用。项目致力于建立电池生命周期管理闭环系统,在开发循环制造策略的同时评估电池的性能与健康状况。申请者应具备相关的STEM学科扎实背景,并展现出良好的研究能力。
考文垂大学 · Coventry · 英国
该项目旨在开发一种新的闭环实验设计框架,以加速电池老化过程,同时准确保留正常条件下观察到的退化机制。该框架将实验性电池测试与先进的诊断技术、建模及机器学习相结合,从而降低预测电池寿命所涉及的成本与时间。
考文垂大学 · Coventry · 英国
本研究项目利用标准化的SiC逆变器模块,开发了一种可扩展的模块化电机驱动架构。通过有效的分布式控制与电流分配策略,该架构旨在将功率等级提升至50 kVA,同时整合分析建模、仿真及硬件在环测试技术,从而在电动出行系统中实现高达98%的效率。
考文垂大学 · Coventry · 英国
本研究项目探讨利用增材制造技术开发高性能电机,从而提升功率密度、效率及热性能。该项目涉及建立一种设计方法学,综合考虑电磁、热及机械约束条件,并结合多目标优化与实验验证,以提高这些电机的可制造性。
考文垂大学 · Coventry · 英国
该项目旨在开发一种闭环自适应电池管理系统,该系统能够持续根据电池状态的变化进行学习,从而优化性能与使用寿命。通过整合实时数据及自适应控制策略,本研究旨在提高电池监测的精度,并通过更有效的管理措施增强安全性与电池寿命。申请者需具备扎实的电气或电子工程背景,并对电池系统有浓厚的兴趣。
考文垂大学 · Coventry · 英国
该博士项目旨在开发一种先进的电池预测人工智能框架,通过融合电化学物理理论与机器学习技术,以预测不同条件下的电池退化及剩余使用寿命。项目还包括对二次电池应用的研究,重点在于在不同运行工况下进行精准预测并给出不确定性评估。
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