崗位製博士申請 | 英國諾丁漢大學（UoN）博士項目！

今天，我們(men) 為(wei) 大家帶來英國諾丁漢大學的博士研究詳解！

“PhD Studentship: Data-driven reaction optimisation”

學校及專(zhuan) 業(ye) 介紹

諾丁漢大學

學校概況：

諾丁漢大學（University of Nottingham），位於(yu) 英國，以其卓越的教育和研究聲譽而聞名於(yu) 世。作為(wei) 一所世界一流的大學，諾丁漢大學擁有超過一世紀的悠久曆史，為(wei) 來自世界各地的學生提供了卓越的教育和研究機會(hui) 。我們(men) 的校園分布在英國的諾丁漢和蘇格蘭(lan) ，為(wei) 學生提供了多樣化的學術和文化體(ti) 驗。

專(zhuan) 業(ye) 介紹：

本次正在招生的博士生項目，專(zhuan) 注於(yu) “數據驅動的反應優(you) 化”。這一領域的培養(yang) 目標是在反應優(you) 化領域取得前沿突破，通過高數據密度的反應技術、實驗室自動化和動力學/機器學習(xi) 建模的融合，為(wei) 生命-saving製藥的合成提供創新方法。本專(zhuan) 業(ye) 為(wei) 學生提供了獨特的機會(hui) ，探索未來化學工程的前沿，並為(wei) 學術和工業(ye) 界的合作奠定堅實基礎。

院係介紹：

本博士項目將由工程學院主持，該學院以其卓越的科研條件和強大的跨學科研究環境而聞名。我們(men) 的教授隊伍在各自領域擁有豐(feng) 富的經驗，將為(wei) 學生提供卓越的指導。此外，學院積極支持平等、多樣性和包容性，鼓勵各社會(hui) 階層的申請者參與(yu) 。

申請條件

• 已完成或即將完成化學、化學工程或相關領域的碩士學位。
• 具備反應優化技術、流動化學和/或高通量實驗的背景者優先。
• 熟練掌握在機器學習應用中常用的編程語言（Python/MATLAB）者優先，但可以在博士期間學習。
• 良好的溝通和人際交往能力，以促進跨學科研究團隊的合作。

申請材料

• 簡曆（CV）
• 求職信（Cover Letter）
• 學術成績單（Transcripts）
• 推薦信（Reference Letters）
• 研究計劃（Research Proposal）
• 英語語言水平證明（IELTS或TOEFL成績）
• 個人陳述（Personal Statement）

導師簡介

Connor Taylor擁有豐(feng) 富的研究經驗和卓越的學術背景，是本博士項目的主要導師。他擁有博士學位並在相關(guan) 領域取得了顯著的成就。Connor Taylor的核心研究興(xing) 趣包括反應優(you) 化、流體(ti) 化學、反應工程、實驗室自動化、機器學習(xi) 等領域。他曾在多個(ge) 重要項目中發揮關(guan) 鍵作用，並在相關(guan) 領域的學術期刊上發表了重要論文。

申請建議

研究項目細節：首先，深入理解項目的核心內(nei) 容—反應優(you) 化、流體(ti) 化學、實驗室自動化和機器學習(xi) 。研究這些領域的最新進展，特別是它們(men) 如何應用於(yu) 製藥或化學工程。

展示你的專(zhuan) 業(ye) 技能：如果你有流體(ti) 化學、化學反應工程或類似實驗室工作的經驗，一定要在申請中詳細描述。同時，如果你參與(yu) 過任何與(yu) 數據分析或機器學習(xi) 相關(guan) 的項目，無論是學術還是業(ye) 餘(yu) ，都要明確指出。

寫(xie) 好你的動機陳述：在個(ge) 人陳述中，討論你對該項目特別感興(xing) 趣的原因。可以是對特定技術的興(xing) 趣，也可以是對項目研究方向的熱情。同時，說明你如何希望利用在該項目中獲得的技能和知識。

強調跨學科背景：如果你有跨學科的學術背景，比如結合了化學和計算機科學，一定要突出這一點。諾丁漢大學的這個(ge) 項目非常注重跨學科技能。

編程和數據分析技能：突出你在Python、MATLAB或其他相關(guan) 編程語言中的能力。如果有，包括你使用這些技能進行數據分析或機器學習(xi) 的具體(ti) 例子。

有話說

項目理解：

本項目致力於(yu) 通過結合高數據密度技術、流體(ti) 化學增速、高通量實驗及機器學習(xi) 和動力學建模，實現化學反應過程的優(you) 化。其目標是提高藥物合成的效率和純度，對製藥行業(ye) 尤其是生命救護藥物的合成具有重大應用價(jia) 值。這種交叉學科的方法為(wei) 化學反應優(you) 化提供了創新的理論和方法，涵蓋了化學、化工、機器學習(xi) 、數據科學等多個(ge) 領域。

創新思考：

前沿方向：探索生物信息學、納米技術、可持續化學等領域的交叉研究，以及其對藥物設計和合成的潛在影響。

技術手段：采用前沿的人工智能技術，如深度學習(xi) 和強化學習(xi) ，以及大數據分析來進一步增強反應優(you) 化的準確性和效率。

理論框架：構建融合現代化學理論、計算模型和數據科學的全新理論框架，以更全麵地理解和預測化學反應的行為(wei) 。

應用拓展：將研究成果推廣至環境科學、能源技術和材料科學等領域，探索其在新能源開發和環境保護中的應用潛力。

實踐意義(yi) ：除了提高藥物合成效率，還致力於(yu) 發現更環保、成本效益更高的化學反應路徑。

國際視野：通過國際合作，將研究成果與(yu) 全球科學共同體(ti) 分享，加強國際學術交流和合作。

交叉創新：在物理化學、計算科學、生物技術等領域尋找創新點，推動學科間的相互滲透和融合。