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数据科学与分析学域本科生科研实践计划
Day: 2025年02月27日 Browse: 1293

1. 简介

香港科技大学(广州)数据科学与分析(DSA)学域现面向本科生设立科研实践计划(REU)。该计划旨在通过系统化的科研训练,提升学生在数据科学、机器学习、人工智能及分析领域的实证研究能力。

2. 概述

2.1 实践模式

本科研实践计划采用多元化的科研参与架构,学生可根据学术规划选择以下实践模式:

年度研究计划(8–12个月):长周期深度参与,实现课程学习与科研实践的协同发展。

假期强化实习(8-10周):短周期高强度训练,集中强化研究能力。

定制化研究周期:基于导师课题需求与学生时间安排的动态协商机制。

依据《香港科技大学(广州)勤工助学管理办法》,该本科生科研实践计划的学生工作时长遵循弹性管理原则,避免与常规课业产生冲突。基准工作量为每周≤8小时(每月≤40小时),假期可依实践计划进度申请延长工作时限。

2.2 遴选标准

  • ✅ 主要候选人:优先考虑大二及以上的本科生。
  • ✅ 大二申请者:所有大二学生必须在规定的专业选定期间内正式选择“数据科学与大数据技术”专业,否则,将不再具备享受研究补助的资格。
  • ✅ 大一申请者:大一学生的申请仅在提交充分的证明材料后予以考虑,材料需清晰展示其扎实的基础知识和强烈的学术动机。
  • ✅ 高年级申请者:仅限于“数据科学与大数据技术”专业的大三和大四学生申请。
  • 🎓 学术要求:建议累计平均绩点(CGA)不低于3.0(或同等水平)。
  • 💻 技术能力:优先考虑具备 Python、C/C++、R、SQL 或其他类似工具基本技能的申请者。

3. 导师职责

科研实践导师需履行以下学术指导义务,包括:提交研究提案、指导科研方法、监督研究进展,并提供定期反馈、记录考勤与工时。同时鼓励学生通过会议报告等形式传播研究成果。

4. 时间阶段

科研实践计划进度根据导师时间与课题需求灵活调整,主要阶段如下:

5. 资源支持

💰 经费支持:依据香港科技大学(广州)勤工助学标准,学生将按核准工时获得研究补助(税前25元/小时)。

  • 💻 计算与数据资源:学生将获得访问高性能计算集群与相关云平台的科研支持。

🌐 学术与行业资源:学生将获得参与研讨会、工作坊及企业参访机会,拓展学术与业界网络。

6. 联系方式

咨询邮箱:dsbd@hkust-gz.edu.cn

附录文件

可申请的研究助理岗位

科研课题: AI & Graph Learning: Unlocking the Power of Networks

导师: 张永祺 助理教授

科研课题: Retrieval Augmented Generation Behind Wearable Devices

导师: 张永祺 助理教授

科研课题: DeepSeek-V3 Inference Efficiency Optimization

导师: 文泽忆 助理教授

科研课题: Green GPU Computing for Large-Scale LLM Inferences

导师: 唐国明 助理教授

科研课题: Introducing LLMs to Building Energy Modeling

导师: 唐国明 助理教授

科研课题: Human-AI Collaborative Sample Selection Framework

导师: 杨维铠 助理教授

科研课题: Pictorial Chart Understanding

导师: 杨维铠 助理教授

科研课题: Exploration the brain activities during memory retrieval

导师: 钟梓昕 助理教授

科研课题: Reinforcement learning: theory and application

导师: 钟梓昕 助理教授

科研课题: Exploring Vision-Language Models for Spatio-Temporal Data Prediction

导师: 梁宇轩 助理教授

科研课题: Enhancing Spatial Awareness in Multi-agent Networks for Urban Applications

导师: 梁宇轩 助理教授

科研课题: Efficient Hyperparameter Optimization for LLM Inference

导师: 文泽忆 助理教授

科研课题: Exploring Reasoning Models as Textual World Models

导师: 骆昱宇 助理教授

科研课题: LinguaSQL: Unlocking NL2SQL Potential Through Multilingual and Multi-Dialect Prompting

导师: 骆昱宇 助理教授

科研课题: Enhancing Natural Language Querying for Structured and Unstructured Data via Deep Reasoning Models

导师: 王炜 教授

科研课题: Generative Models for Relational Datasets

导师: 王炜 教授

研究助理招募已结束

科研课题: Ego-View Drone Video Understanding for Scene Understanding

导师: 褚晓文 教授

学生: Yehua Huang, Zebin Chen

科研课题: Enhancing Reasoning in Large Language Models: Data, Algorithms,and Applications

导师: 李佳 助理教授

学生: Bowen Liu

科研课题: Speeding Up Your LLMs: Advancing Speculative Decoding

导师: 李佳 助理教授

学生: Han Xiao

科研课题: Agentic Design for High-Quality Math Data Generation and Evaluation

导师: 魏嘉珩 助理教授

学生: Yilin Liu

科研课题: Robust supervised fine-tuning on noisy LLM alignment data

导师: 魏嘉珩 助理教授

学生: Zhouan Shen

科研课题: Efficient LLM Training via High-Quality Data Selection

导师: 魏嘉珩 助理教授

学生: Keyu Hu

科研课题: AscendFlow Law

导师唐靖 助理教授

学生: Zehan Lu