研究方向
城市人工智能；交通；深度学习
职位亮点
待遇优厚，发展空间大
背景要求
城市规划、交通工程、地理信息系统、计算机科学、经济学、建筑与景观设计
招聘详情
奖学金：全额奖学金（包含学费和生活费）
招生时间：2023年秋季入学；2022年秋季申请
联系教授：Dr. Shenhao Wang
学校介绍
佛罗里达大学（UFL）是位于美国佛罗里达的一所公立研究型大学。佛罗里达大学是美国大学协会会员之一，建校追溯至1853年。被誉为美国“公立常春藤”之一，2022年美国世界报道大学排名（US News）将其排至美国大学中第28名，公立大学第5名。2021年世界大学网络排名（WRWU）中名列全球第12名、2021-2022世界大学排名（CWUR）中名列第86名、2020-2021世界大学学术排名（ARWU）中名列第88名。佛罗里达大学在积极推动全方位的人工智能相关研究，旨在在未来十年将其塑造成以人工智能为标杆的世界级研究性大学。
导师介绍
Dr. Shenhao Wang是佛罗里达大学城市与区域规划系的人工智能助理教授（AI assistant professor），领导城市人工智能实验室（Urban AI laboratory）。他毕业于麻省理工学院，获得了麻省理工学院有史以来的第一个计算机与城市科学（Computer and Urban Science）联合博士学位。他的研究通过利用最新的人工智能方法，包括深度学习，计算机视觉，复杂网络模型，来重新建构城市的基本理论。他的研究对象是城市交通系统，出行行为分析，以及基于移动性网络的经济发展建模。Dr. Wang与大量实验室有深入合作，其中包括麻省理工学院媒体实验室（MIT Media Lab），城市交通实验室（MIT Urban Mobility Lab），以及伯克利交通研究所（Berkeley Institute of Transportation Studies)。Dr. Wang在清华大学获得了建筑学和法学的学士学位（2011），北京大学获得经济学学士学位（2014），在麻省理工城市规划系获得城市规划硕士学位（2017），麻省理工土木工程系获得交通科学硕士学位（2017），在麻省理工学院完成了计算机与城市科学博士学位（2020）
研究内容
Dr. Wang利用人工智能算法，特别是深度学习和网络模型来研究人在城市空间中的个人选择和群体决策，主要有以下三个研究方向（1）结合统计建模和深度神经网络研究城市空间中的个人出行行为。
（2）利用图神经网络以及复杂网络模型研究交通需求和经济发展。
（3）城市人工智能算法中的公平性，解释性，以及合乎伦理的人机合作。
招收学生要求
（1）应具有长期的学术理想，博士期间致力于出版和展示研究成果，在过去具有一定的发表经验。
（2）知识背景：城市规划，交通工程，地理信息系统，计算机科学，经济学，建筑与景观设计（任选其一）。
（3）建模能力：数据科学，机器学习，统计建模（任选其一）。
（4）基础数学：有对线性代数，统计和机器学习有较深了解。
（5）编程技能：Python，R。
（6）有较强的英语写作和沟通能力.
申请方式
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