達到什麽樣的條件新加坡南洋理工導師才會錄取你？

成功上岸的師兄師姐們(men) 都說，聯係導師是他們(men) 上岸過程中至關(guan) 重要的步驟之一，找到適合自己的導師，與(yu) 心儀(yi) 導師取得聯係並獲得認可非常重要！從(cong) 本期開始，我們(men) 將為(wei) 大家介紹熱門院校的導師，幫助同學們(men) 了解導師的研究方向，招收學生情況，幫助大家更好的進行申請定位！ 本期，我們(men) 將為(wei) 大家介紹新加坡南洋理工大學的導師！

碩博導師 @ 新加坡南洋理工大學（NTU）

01 · 導師簡介

Abdulkadir C. Yucel教授於(yu) 2005年以最高榮譽畢業(ye) 於(yu) 土耳其Gebze技術學院電子工程專(zhuan) 業(ye) ,之後前往美國密歇根大學深造,分別於(yu) 2008年和2013年獲得電氣工程碩士和博士學位。從(cong) 2006年8月到2013年4月,他一直擔任密歇根大學的研究助理。2013年5月至2017年12月,他先後在麻省理工學院等機構從(cong) 事博士後研究。自2018年起,他加入新加坡南洋理工大學電氣與(yu) 電子工程學院,擔任助理教授。

Yucel教授學術成就卓越,曾獲2006年富布賴特獎學金、2007年密歇根大學電氣工程與(yu) 計算機科學係獎學金,以及2009年IEEE國際天線與(yu) 傳(chuan) 播研討會(hui) 學生論文競賽榮譽獎。他目前擔任IEEE多尺度多物理計算技術雜誌、IEEE天線與(yu) 傳(chuan) 播雜誌以及《International Journal of Numerical Modelling: Electronic Networks, Devices and Fields》的副主編,並為(wei) 多個(ge) 技術期刊審稿。

02 · 導師研究概況

Yucel教授主要從(cong) 事以下兩(liang) 大方向的研究:(1)電磁分析和雷達中的深度學習(xi) 、代理建模和優(you) 化技術;(2)快速電磁仿真及其在VLSI/微波/太赫茲(zi) 電路、生物醫學、光子學、無線信道表征和高度非均質介質分析中的應用。

他目前主持的主要科研項目包括:用於(yu) 快速檢測和成像樹木缺陷的深度學習(xi) 增強超寬帶雷達、LEXUS高級穿牆感知和成像子項目D、納米天線發光器件等。

03 · 研究解析

Yucel教授發表論文頗豐(feng) ,主要集中在電磁兼容與(yu) 幹擾、計算電磁學、天線與(yu) 電波傳(chuan) 播、生物電磁學、雷達成像等領域的頂級期刊和會(hui) 議,如IEEE TAP、IEEE TMTT、IEEE TBME、IEEE AWPL、IEEE TEMC等。他近年來側(ce) 重將深度學習(xi) 、張量分解等前沿技術與(yu) 傳(chuan) 統電磁場求解方法相結合,極大提高了算法效率和適用性。

例如在2021年發表的一篇IEEE TAP文章中,他利用塔克分解(Tucker decomposition)壓縮快速多極方法(FMM)中的平移算子張量,使存儲(chu) 和計算複雜度大幅降低。另一個(ge) 有趣的工作是利用深度學習(xi) 對體(ti) 積分方程(VIE)求解器的加速,所開發的VoxImp程序能高效提取複雜三維結構的阻抗參數。

04 ·需做哪些申請準備？

要對Yucel教授的研究方向有比較深入的了解,熟悉他常用的研究方法和工具,例如積分方程法、快速算法、機器學習(xi) 等。其次是提高自身的數學和編程能力,電磁場理論涉及大量偏微分方程和數值分析,C++、Python、MATLAB等語言是必備技能。

再有就是充實科研經曆,在相關(guan) 方向有所實踐和成果會(hui) 是一大加分項。如果能提前與(yu) 老師溝通交流,明確他對學生的具體(ti) 要求就更好。當然,學習(xi) 成績、語言成績、推薦信等基本申請材料也要達標。

05 ·導師近年招收學生情況

從(cong) Yucel教授近三年指導的博士生論文題目可以看出,他對深度學習(xi) 技術在電磁場快速求解中的應用非常感興(xing) 趣。有學生做的是深度學習(xi) 和張量分解加速靜電和磁準靜態分析,另外的學生則將深度學習(xi) 用於(yu) 探地雷達的電磁成像,還有學生的工作是提取體(ti) 素化互連結構和電路的參數。可以預見未來1-2年這方麵的學生名額還是比較多的。競爭(zheng) 者如果能在申請階段就有新穎的想法並與(yu) 老師達成共識,無疑會(hui) 增加錄取機會(hui) 。

06 ·研究想法舉(ju) 例

將知識蒸餾(knowledge distillation)引入快速電磁仿真領域可能會(hui) 是一個(ge) 有趣的嚐試。傳(chuan) 統上訓練一個(ge) 電磁場求解網絡往往需要大量的訓練數據和標簽,成本很高。借助知識蒸餾,我們(men) 可以用一個(ge) 更簡單、更高效的學生網絡去學習(xi) 和模仿一個(ge) 訓練充分的教師網絡,在保證精度的同時大幅節省數據和計算資源。當然要做好這件事還需要理論和實驗的雙重驗證。

07 ·師兄師姐有話說

創新思考:

人工智能正在深刻影響著各行各業(ye) ,電磁場仿真領域也不例外。Yucel教授近年來將機器學習(xi) 引入快速算法,取得了豐(feng) 碩成果。在他工作的啟發下,知識蒸餾可能是一個(ge) 值得探索的方向。傳(chuan) 統上,訓練一個(ge) 電磁場求解網絡需要大量標注數據,成本很高。借助知識蒸餾技術,我們(men) 可以用一個(ge) 更小、更高效的學生網絡去學習(xi) 龐大複雜的教師網絡,在精度損失可控的前提下大幅節省時間和資源。

當然,要讓這一設想落地還需要理論和實驗的雙重論證。一方麵要從(cong) 偏微分方程的角度證明兩(liang) 個(ge) 網絡的等價(jia) 性,另一方麵要在基準測試中驗證其收斂性和魯棒性。這對學生的數理功底和動手能力都提出了更高要求,但也意味著更大的創新空間。

08 ·如何寫(xie) 自己的個(ge) 人陳述？

在個(ge) 人陳述中,可以通過以下幾個(ge) 方麵來突出自己在電磁場領域的背景知識和研究經曆:

課程學習(xi) :重點介紹你學習(xi) 過的與(yu) 電磁場理論、計算電磁學相關(guan) 的核心課程,如電磁場與(yu) 波、微波技術、天線與(yu) 電波傳(chuan) 播等,可以列舉(ju) 一些重點課題或項目。

科研項目:詳細描述你參與(yu) 過的電磁場仿真、天線設計、無線通信等方麵的研究項目,說明你承擔的角色、取得的成果以及從(cong) 中學到的知識和技能。

實習(xi) 經曆:如果你在相關(guan) 企業(ye) 或實驗室實習(xi) 過,也可以適當提及,強調你在實際工程問題中運用所學知識的能力。

技術技能:突出你掌握的數值算法(如FDTD、FEM、MoM等)和編程語言(如MATLAB、Python、C++等),可以結合具體(ti) 項目來說明。

論文發表:如果你已經在電磁場領域發表過論文,一定要重點介紹,因為(wei) 這是你研究能力的最好證明。

下麵是一個(ge) 簡單的英文個(ge) 人陳述示例,供你參考:

During my undergraduate studies in Electronic Engineering at XX University, I have built a solid foundation in electromagnetics through core courses such as Electromagnetic Fields and Waves, Microwave Technology, and Antenna and Propagation. I was particularly fascinated by the power of computational methods in solving complex EM problems, which motivated me to dive deeper into this area.

In my junior year, I joined Prof. XX's lab and participated in a research project on developing a fast and accurate FDTD solver for analyzing microwave circuits. I was responsible for implementing the algorithm in C++ and optimizing its performance. Through this project, I not only strengthened my coding skills but also gained hands-on experience in applying numerical techniques to real-world problems. Our work was eventually published in IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, which boosted my confidence in pursuing academic research.

Apart from coursework and projects, I also completed a summer internship at XX company, where I worked on designing and simulating antennas for 5G communications. This experience exposed me to the latest industry trends and challenges, and enhanced my ability to collaborate with engineers from diverse backgrounds.

With a strong academic record, rich research experience, and a genuine passion for computational electromagnetics, I believe I am well-prepared to undertake graduate studies under the guidance of Prof. Yucel. I am particularly drawn to his work on leveraging machine learning to accelerate EM simulations, and I hope to contribute my knowledge and skills to push the boundaries of this exciting field.