纤维光子芯片前沿：将空心芯纤维与集成光子电路融合

南安普顿大学 · Southampton · 英国

该博士项目旨在通过将空心芯光纤与光子集成电路相结合，来开发新的光子平台，从而提升通信、传感及量子技术水平。该研究包含实验与理论工作，能够提供在光学设计、器件制造及特性分析方面的实践经验。申请者应拥有优秀的STEM专业学位。

政治传播与民主的计算分析

南安普顿大学 · Southampton · 英国

该博士项目采用计算社会科学方法，对政治话语、公众意见及民主参与进行分析，涉及文本、音频和社交媒体等多种数据类型。申请者应展示定量或计算研究方面的经验，并能够学习Python或R等工具以及自然语言处理技术。

中红外空心纤维与激光技术

南安普顿大学 · Southampton · 英国

该博士项目致力于开发中红外空心光纤与激光装置，以解决激光手术、气体传感及增材制造领域所面临的挑战。研究内容包括这些光纤的设计与制造，以及将其与创新的中红外激光相结合，从而提升其在各领域的应用价值。

用于高密度光子封装的晶圆级可插拔光学 I/O 平台

南安普顿大学 · Southampton · 英国

该项目旨在开发一种与铸造工艺兼容的光学 I/O 平台，以构建低损耗、高密度的可插拔光学接口，并融合光学模式工程与被动对准技术。研究将涉及宽带边缘耦合器及连接器架构的设计与测试，从而提升耦合效率与性能一致性。

利用光学纳米天线在纳米尺度上控制光

南安普顿大学 · Southampton · 英国

本研究项目重点通过设计、制造及测试这些结构，以控制光学纳米天线产生的光散射现象。旨在通过理论建模与实验表征相结合的方法，实现在光学传感与成像领域应用中的纳米级光管理能力的提升。

用于跨环境大规模分布式声学感知的机器学习技术

南安普顿大学 · Southampton · 英国

该博士项目旨在开发机器学习与信号处理技术，以分析利用光纤电缆作为传感器的分布式声学感知（DAS）所生成的复杂数据集。研究将探索其在基础设施、环境监测及海洋感知领域的应用，并有望实现数据融合与新型机器学习方法的应用。

嵌入二维材料的空心核心光纤

南安普顿大学 · Southampton · 英国

该博士项目致力于开发集成二维材料的复合抗共振空心光纤，以提升光传输效率，进而应用于先进的光子学领域。研究工作涉及洁净室制造、材料整合及数值建模，要求申请者具备物理学、材料科学或工程学的背景知识，同时需具备编程技能。

利用共形预测技术对多发性硬化症病情进展进行可靠预测

南安普顿大学 · Southampton · 英国

该项目旨在利用机器学习方法，通过共形预测技术确保不确定性，从而对多发性硬化症患者的残疾进展进行预测。研究重点在于将这些方法应用于临床数据，与神经科医生合作，并确保其在患者治疗中的临床实用性，以辅助决策制定。

用于复杂工程设计的可扩展多物理场拓扑优化

南安普顿大学 · Southampton · 英国

该博士项目致力于开发适用于复杂工程设计的可扩展多物理场拓扑优化方法。其目标是改进现有的基于 CFD 和伴随法的框架，以优化各种耦合学科问题，包括航空结构及热流体问题，同时运用先进的敏感性分析与大规模优化技术。

用于量子、非线性与精密光子学的超低损耗 SiN 平台

南安普顿大学 · Southampton · 英国

该项目旨在研究氮化硅光子学中的光损耗问题，以期开发出低损耗平台，从而提升量子与非线性光子电路的性能。研究内容包括光学建模、器件制造以及实验表征，以建立可重复的高Q值谐振器及有效的损耗缓解策略。

量子信息科学与技术EPSRC博士培训中心的4年制博士项目（2027）

中文翻译处理中，暂显示英文原文

萨塞克斯大学 · Sussex · 英国

The EPSRC Centre for Doctoral Training in Quantum Information Science and Technologies (QIST) provides interdisciplinary training in quantum information and technologies, focusing on both theoretical and experimental aspects. Students will engage with practical implementations, project management, and innovation in quantum technologies, catering to diverse academic backgrounds including physics, engineering, and computer science.

博士研究生岗位 F/M [Numetab项目] 在存在竞争风险的情况下，基于生存建模框架进行高维数据分析研究。

法国国家信息与自动化研究所 · Paris · 法国

该博士项目旨在利用高维重复数据，开发一种用于存在竞争风险下的生存分析中变量选择的新型统计方法。研究重点在于寻找精准健康领域的组学标志物，并致力于开发作为临床场景决策支持工具的方法论与软件。申请者应拥有生物统计学硕士学位，且具备使用R语言及Python等脚本语言的能力。

兽医病毒学博士学位奖学金

哥本哈根大学 · Copenhagen · 丹麦

该博士项目专注于开发针对猪流感 A 病毒的交叉反应疫苗。研究将包括建立免疫学检测方法，并从猪体内提取高免疫血清以分析病毒抗原，随后选择适合实验及现场测试的疫苗株。申请者应具备相关的兽医病毒学学术背景。

地球物理学博士研究生

瑞典乌普萨拉大学 · Uppsala · 瑞典

该博士项目致力于通过整合岩石构造与钻探数据，提升关键原材料勘探钻探效率。研究结合了地球物理学与钻探技术，运用先进的数据采集与分析方法，旨在改善勘探钻探中的可持续作业方式，尤其适用于结晶岩环境。

香港大学——马克斯·普朗克人口研究博士奖学金

中文翻译处理中，暂显示英文原文

德国‌马克斯·普朗克科学促进学会‌ · Munich · 德国

This PhD project explores various population-related topics, leveraging advanced statistical and computational methods to understand demographic dynamics. The candidate will spend two years at HKU focusing on population studies and another two years at the Max Planck Institute in Germany, emphasizing migration and sustainable well-being.

博士研究生——细菌生物膜分子微生物学

巴塞尔大学 · Basel · 瑞士

该博士项目专注于细菌生物膜的新兴行为，通过转录组学和共聚焦显微镜等分子技术，对这些群落在生长及感染过程中的表现进行研究。本研究旨在揭示生物膜如何偏离孤立细菌的行为特征，从而为慢性感染的治疗方法的开发提供支持。

大气科学与海洋学领域的博士研究生，专注于气候建模中的机器学习方法研究

斯德哥尔摩大学 · Stockholm · 瑞典

该项目旨在探索通过连接微观与全球尺度来提高气候模型精度与效率的方法，尤其关注云形成过程的参数化问题。研究采用机器学习技术，构建数据驱动模型，将观测数据与高分辨率模拟结果相结合，以提升气候预测能力。

大气科学与海洋学领域的博士研究生，研究方向为大气边界层中的云现象

斯德哥尔摩大学 · Stockholm · 瑞典

本研究项目采用大涡动模拟（LES）技术来研究大气边界层云过程。该项目采用了一种新颖的拉格朗日微物理方法，重点模拟波罗的海海域所观察到的海洋边界层，并通过两所技术大学之间的合作框架为代码开发做出贡献。

大气科学与海洋学领域的博士研究生，研究方向为混合相云过程

斯德哥尔摩大学 · Stockholm · 瑞典

该研究项目通过分析来自研究飞机的800多小时风力和云粒子数据，探讨云动力学对气候的影响。博士研究生将利用Python技术建立云特性与大气过程之间的关系，并可通过建模和机器学习进一步探索更广泛的气候影响。

大气科学与海洋学领域的博士研究生，研究方向为气溶胶-云-气候相互作用

斯德哥尔摩大学 · Stockholm · 瑞典

该项目旨在研究气溶胶颗粒对云性质的影响，特别是污染如何改变对流云上升流，进而可能使云反射率增加并变厚。研究过程中将采用数值模拟与卫星数据分析相结合的方法，以探讨与这些相互作用相关的地球辐射收支变化趋势。