荷蘭拉德堡德大學崗位製博士項目招生中！

今天，我們(men) 為(wei) 大家帶來荷蘭(lan) 拉德堡德大學的博士研究詳解！

“ PhD Candidate: Computational Cognitive Neuroscience ”

學校及專(zhuan) 業(ye) 介紹

荷蘭(lan) 拉德堡德大學

學校概況

荷蘭(lan) 拉德堡德大學是一所綜合性大學，包括科學、人文、社會(hui) 科學等多個(ge) 院係。該校擁有超過24,000名學生和5,600名員工，形成了一個(ge) 多元化的學術社區。學校以其卓越的教學和研究而著稱，並為(wei) 學生提供了一個(ge) 支持性強、國際化的學習(xi) 環境。

專(zhuan) 業(ye) 介紹

本次招生專(zhuan) 業(ye) 為(wei) 計算認知神經科學專(zhuan) 業(ye) ，旨在培養(yang) 專(zhuan) 家，使其能夠深入理解腦部在複雜動態環境中的感知決(jue) 策、推理、學習(xi) 和注意力機製。該專(zhuan) 業(ye) 提供了廣泛的研究領域，包括計算建模、心理物理學和神經成像等。畢業(ye) 生有望在學術研究、神經科學研究機構、數據分析、人工智能等領域找到廣泛的就業(ye) 機會(hui) 。

院係介紹

計算認知神經科學專(zhuan) 業(ye) 隸屬於(yu) 科學學院，該院係擁有一支經驗豐(feng) 富、成就顯著的教授團隊，其中包括Uta Noppeney教授等知名學者。科學學院提供先進的研究設施，如四台MRI掃描儀(yi) 、275通道MEG係統、EEG-TMS實驗室及高性能計算設施，為(wei) 從(cong) 事神經科學研究的學生和教師提供了機構的科研條件。此外，學院還鼓勵跨學科合作和國際交流，為(wei) 學生提供了一個(ge) 全麵發展的平台。

申請條件

• 擁有神經科學、認知科學、心理學、計算機科學、物理、工程等相關領域的碩士或學士學位。
• 優秀的數據分析、統計和編程技能（例如Matlab, Python）。
• 具有心理物理學、fMRI、MEG/EEG或計算建模（例如貝葉斯、神經網絡）的經驗者優先。
• 在感知、注意力、統計學習等領域的研究經驗者優先。
• 能夠獨立工作，具備良好的溝通能力和團隊合作能力。

崗位待遇

• 初始月薪€2,770，根據38小時工作周計算，第四年增至€3,539（P級薪資等級）。
• 8%的假日津貼和8.3%的年終獎金。
• 首次合同期18個月，表現良好可延長2.5年（總計4年合同）。
• 提供雙職業和家庭護理服務。
• 全職雇員享受30或41天年假，而不是法定的20天。

申請建議

1. 準備完整的申請材料

個(ge) 人陳述: 突出你對計算認知神經科學的興(xing) 趣和動機，包括任何相關(guan) 的學術、研究或工作經驗。

簡曆: 突出你的教育背景、研究經曆、相關(guan) 項目、技能（如編程、數據分析、神經科學工具等）。

推薦信: 選擇能夠證明你學術能力和研究潛力的人士，例如你的導師或項目負責人。

2. 展示你的研究興(xing) 趣和經驗

展示你在感知、注意力、統計學習(xi) 等相關(guan) 領域的研究興(xing) 趣和經驗。

如果有任何與(yu) 心理物理學、fMRI、MEG/EEG或計算建模相關(guan) 的項目或論文，確保在申請中強調這些。

3. 培養(yang) 和證明相關(guan) 技能

確保你具備良好的數據分析和統計技能。

學習(xi) 和提高編程技能，特別是在Matlab或Python等與(yu) 該領域相關(guan) 的編程語言。

4. 展現溝通和團隊合作能力

在個(ge) 人陳述和麵試中展示你的溝通能力和團隊合作精神。

如果有團隊項目或合作研究的經曆，確保提及這些經曆。

5. 準備充分的麵試

準備好討論你的研究興(xing) 趣、以往的項目、和為(wei) 什麽(me) 選擇這個(ge) 專(zhuan) 業(ye) 和學校。

對可能的麵試問題進行事先準備，如你對該領域的看法、你如何適應新環境和挑戰等。

6. 注意申請截止日期和程序

留意申請的截止日期（2024年4月15日）並確保在此之前提交所有必要的材料。

項目理解：

計算認知神經科學項目是一個(ge) 典型的交叉學科研究，結合了計算科學、認知神經科學、心理學等領域。其核心目標在於(yu) 深入理解大腦如何在複雜動態環境中處理感知決(jue) 策、推理、學習(xi) 和注意力。

項目采用計算建模（如貝葉斯和神經網絡模型）、心理物理學方法、以及神經成像技術（如fMRI、MEG/EEG）。這些研究不僅(jin) 為(wei) 認知神經科學領域提供新的理論洞見，尤其是在多感官知覺、學習(xi) 和注意力機製的機理上，同時也具有重要的應用價(jia) 值，如改進神經障礙的診斷和治療、優(you) 化人機交互界麵以及發展先進的學習(xi) 和注意力訓練程序。

創新思考：

在創新方麵，項目可以探索融合人工智能和深度學習(xi) 技術的認知神經科學研究，如采用深度學習(xi) 和機器學習(xi) 技術進行更先進的數據分析，同時使用虛擬現實和增強現實技術。

理論框架方麵，可以構建將認知神經科學與(yu) 心理學、人工智能等其他學科理論相結合的綜合計算模型。這樣的研究不僅(jin) 可以拓展應用範圍到教育、心理治療、智能係統設計等更廣泛的領域，還能提升對特定認知障礙的診斷和治療方法，為(wei) 實際應用提供更精準的理論支持。此外，通過與(yu) 國際頂尖研究機構的合作，可以推動該領域的國際交流和合作，同時促進學科交叉創新，如將認知神經科學的發現應用於(yu) 人工智能算法的優(you) 化。