范福伦霍芬法律、治理与社会研究所博士研究员（1.0 FTE）

莱顿大学 · Leiden · 荷兰

该博士研究项目旨在探讨国际组织对穆斯林占多数的国家宪法改革的影响，特别是分析“法治”倡议在约旦、黎巴嫩和叙利亚等国家的实施与解读情况。研究采用定性研究方法，包括政策分析与访谈，以揭示当地传统与外部治理努力之间的互动关系。

多模光纤激光器

南安普顿大学 · Southampton · 英国

该博士项目旨在探索多模光纤利用不同模式之间的相互作用来产生宽带光纤激光器的潜力，从而提升激光技术水平。研究工作包括在光电子学研究中心开展理论建模、模拟及实验研究，以拓展光通信与光子技术的应用范围。

用于实现净零航运的液态氢燃料储存

南安普顿大学 · Southampton · 英国

该项目旨在研究金属材料在极端低温及氢气作用下的力学行为，重点探讨氢脆与疲劳现象。通过实验研究与计算建模方法，以提升用于实现航运脱碳的液态氢储存系统的安全性与耐用性。

用于可持续应用的多相催化剂的理性设计

南安普顿大学 · Southampton · 英国

该项目致力于通过先进的量子化学计算与微动力学建模，设计高效的异质光催化剂以进行光催化转化，从而实现氢气生产，旨在提升太阳能转化为化学能的效率，从而应对全球能源挑战并推动可持续发展。

利用空心纤维塑造全球通信的未来发展

中文翻译处理中，暂显示英文原文

南安普顿大学 · Southampton · 英国

This PhD project focuses on designing, fabricating, and testing hollow-core optical fibres aimed at enhancing data transmission for future communication networks. The research involves collaboration with Microsoft Azure Fiber and hands-on experience in advanced fibre manufacturing and optical performance evaluation, crucial for applications in cloud communications and quantum technologies.

面向人形机器人的多模态大语言模型

南安普顿大学 · Southampton · 英国

该项目旨在开发一种多模态大语言模型，通过多种感官数据增强机器人的理解能力与响应能力，从而实现与人类之间的自然且适应性强的交流。申请者应具备扎实的 Python 编程技能，对机器学习与机器人技术有浓厚兴趣，且拥有大语言模型的相关经验将更具优势。

用于下一代量子网络的特色光纤及组件

南安普顿大学 · Southampton · 英国

该博士项目将研究特种光纤，以提升量子网络的可靠性与性能。项目将通过光学建模与实验技术，开发并测试旨在减少弱量子信号传输中损耗与干扰的组件。申请者应具备物理学、光子学或电气工程相关的背景知识。

混合湍流建模：连接物理与数据

南安普顿大学 · Southampton · 英国

本研究项目开创性地应用深度学习技术进行壁面流动湍流建模。该研究采用卷积神经网络（CNN）与生成对抗网络（GAN）来构建预测模型，从而弥补现有方法的不足，有助于准确模拟各种应用中的多尺度现象，包括能源与生物医学领域。

电池组预测性能源管理

南安普顿大学 · Southampton · 英国

该项目利用固态佩尔蒂埃装置与混合人工智能控制器，开发了一种用于锂离子电池的预测性热管理系统。该系统通过优化热负荷管理，旨在提升安全性、使用寿命及效率，其效果已通过 MATLAB/Simulink 仿真与物理实验得到验证。申请者应具备电池技术及人工智能应用方面的专业知识。

下一代可弯曲混合热电材料与器件

南安普顿大学 · Southampton · 英国

该项目研发了可弯曲微型热电发电机，旨在利用人体热量为可穿戴电子设备提供动力，从而突破当前依赖电池设备的局限。研究采用低成本且可扩展的技术，使用柔性基底进行制造，期望在国防、医疗和体育领域取得应用。申请者应具备材料表征技能。

采用超分辨率生成对抗方法的多重混合模型用于湍流反应流研究

南安普顿大学 · Southampton · 英国

该研究项目旨在开发一种动态混合模型，利用超分辨率生成对抗网络技术增强大涡动模拟能力，以预测氢气及可持续燃料火焰的燃烧现象，从而解决燃烧建模中的挑战。申请者应具备流体力学、编程及数据分析方面的技能，并拥有工程或应用数学领域的背景。

利用噪声与振动的可持续机器人系统数字孪生

南安普顿大学 · Southampton · 英国

该博士项目开发了利用噪声与振动数据构建数字孪生模型，以评估机器人性能的隐藏指标，并将基于物理的建模技术与状态估计技术相结合。本研究旨在实现更高效、更可靠且更可持续的机器人系统，从而支持制造、医疗和运输等多种应用领域。

用于自适应多光子显微镜的可编程超快光纤激光器

南安普顿大学 · Southampton · 英国

该项目致力于开发可编程超快光纤激光器以用于多光子显微镜技术，从而增强脉冲特性的灵活性，进而实现深层组织成像。该项目将增益切换激光二极管与非线性光纤放大技术相结合，在提高效率的同时将光损伤降至最低，从而弥补传统超快激光的不足。申请者应具备光子学或生物医学成像方面的相关经验。

用于下一代生物医学成像的先进超快铯 Fiber 激光器

南安普顿大学 · Southampton · 英国

该项目致力于利用内部制备的软玻璃纤维来开发先进的超快铯光纤激光器。通过利用非线性放大和脉冲压缩技术，旨在产生高能量的飞秒脉冲，以提升三光子显微镜的性能，从而解决光学成像技术中目前存在的成本与复杂度问题。申请者应具备扎实的光子学或激光技术背景。

膨胀体与巨大椭圆星系的形成机制

南安普顿大学 · Southampton · 英国

该项目通过分析詹姆斯·韦伯太空望远镜和阿塔卡马大型毫米/亚毫米波阵列的观测数据，研究了100亿年前大质量星系如何形成其隆起结构。其目的在于确定是星系碰撞还是内部过程才是形成所观察到的星系结构的主要原因，从而为星系演化提供重要见解。

为可信医疗决策提供统一的分布与无分布不确定性量化方法

南安普顿大学 · Southampton · 英国

本研究项目旨在解决机器学习预测在临床场景中量化不确定性问题，特别是在青光眼诊断及神经退行性疾病建模方面。通过结合分布型方法与无分布方法，构建稳健的方法体系，该项目旨在基于不确定性分析为临床医生提供可靠的决策工具。

超快多模光纤放大器的时空控制

南安普顿大学 · Southampton · 英国

该项目致力于开发用于超快激光脉冲的多模光纤放大器，通过结合自适应振幅与相位整形技术以及非线性放大功能，旨在产生具有定制光束轮廓的高能量超短脉冲，并探索模式相互作用与色散效应，以提升成像和材料加工等应用中的性能。

将空心芯光纤的光谱扩展到量子领域

南安普顿大学 · Southampton · 英国

该项目旨在开发空心芯光纤（HCFs），以在最小的损耗下传输紫外-可见光光，用于量子技术、气体传感及工业过程领域。申请者将参与光纤制造、测试与表征工作，从而培养光学与材料科学方面的技能，且将提供完整的培训支持。

什么因素调控了遥远星系中的恒星形成？

南安普顿大学 · Southampton · 英国

该项目通过利用 KMOS 和 ALMA 观测数据研究恒星与黑洞产生的风，旨在探究遥远星系中恒星形成的过程规律。博士候选人将分析空间分辨光谱，以测定星系风的属性，并评估这些风在宇宙早期阶段对星系成长的作用。

保持极化特性的空心纤维制造

南安普顿大学 · Southampton · 英国

该项目致力于开发新一代保偏空心光纤，旨在提升量子通信和激光应用领域的性能。研究内容包括理论模拟、光纤制造及实验表征，面向具有 STEM 背景的申请人开展。具备光子学经验虽有利，但非必需，因为将提供相应的培训。