加拿大戴爾豪斯大學全獎博士項目招生中！

今天，我們(men) 為(wei) 大家解析的是戴爾豪斯大學的博士研究項目。

“Funded fellowship opportunities in Algorithms and Bioinformatics at Dalhousie University”

學校及院係介紹

學校概況:

戴爾豪斯大學(Dalhousie University)是加拿大著名的綜合性研究型大學,位於(yu) 風景優(you) 美的新斯科舍省首府哈利法克斯市。學校成立於(yu) 1818年,是加拿大曆史最悠久的大學之一,也是加拿大U15研究型大學聯盟成員。

戴爾豪斯大學共設有13個(ge) 學院,涵蓋文理工醫等多個(ge) 學科領域。學校擁有約19,000名全日製學生,其中包括4,000多名國際學生,來自115個(ge) 不同國家。學校以其高質量的教學和創新研究而聞名,在計算機科學、海洋學、生命科學等領域享有盛譽。

院係介紹:

戴爾豪斯大學計算機科學學院成立於(yu) 1997年,是加拿大東(dong) 部地區最大的計算機科學教育和研究中心之一。學院擁有50多名全職教師,其中包括兩(liang) 位前加拿大研究主席和多位國際知名學者。

學院設有多個(ge) 研究組和實驗室,為(wei) 學生提供先進的科研設施和充足的計算資源。學院與(yu) 生物學、海洋學、統計學等多個(ge) 學科保持密切合作,促進了跨學科研究的開展。

算法與(yu) 生物信息學研究集群是學院的重點研究方向之一,匯聚了一批在該領域具有國際影響力的學者。研究人員開發的多項生物信息學工具已在國內(nei) 外廣泛應用,為(wei) 解決(jue) 實際問題做出了重要貢獻。

項目專(zhuan) 業(ye) 介紹

本次招生的是戴爾豪斯大學計算機科學學院的算法與(yu) 生物信息學博士項目。該項目旨在培養(yang) 具備算法設計和生物信息學分析能力的高級研究人才,能夠運用先進的計算方法解決(jue) 生物學、醫學和環境科學等領域的複雜問題。

項目的主要研究方向包括:

• 圖算法
• 計算幾何
• 並行算法
• 大數據集算法
• 宏基因組學和人體微生物組
• 蛋白質建模與模擬
• 基因組流行病學工具
• 係統發育方法

該項目的畢業(ye) 生具備紮實的理論基礎和實踐能力,可在學術界、生物技術公司、醫療機構、政府部門等多個(ge) 領域從(cong) 事高水平研究工作。隨著生物信息學在醫療健康、環境保護等方麵的廣泛應用,該領域的人才需求持續增長,就業(ye) 前景十分廣闊。

申請要求

1.學曆要求

申請者需具備以下學曆之一:

• 計算機科學、生物信息學或相關學科的碩士學位
• 相關專業的優秀本科學位(First Class Honours或同等水平)

2.語言要求

對於(yu) 非英語母語申請者,需要提供有效的英語語言能力證明:

• IELTS學術類考試總分不低於7.0分,單項不低於6.5分
• TOEFL iBT考試總分不低於100分,寫作不低於25分
• 戴爾豪斯大學英語語言課程(EAP Level 2)成績A-及以上

3.學術背景

• 申請者應具備紮實的計算機科學基礎,包括數據結構、算法設計與分析、離散數學等核心課程。同時,具有生物學、統計學或其他相關學科背景的申請者將具有優勢。

4.研究經曆

• 具有相關領域的研究經曆是重要的加分項。申請者應在個人陳述中詳細說明自己的研究興趣、過往項目經曆以及未來研究計劃。發表過高質量學術論文或參與過重要科研項目的申請者將更具競爭力。

5.推薦信

• 申請者需要提供至少兩封推薦信,其中至少一封來自學術界人士。推薦人應能夠評價申請者的學術能力、研究潛力和個人品質。

獎學金與(yu) 資助

戴爾豪斯大學為(wei) 博士生提供多種獎學金和資助機會(hui) :

1. 研究助理津貼

   大多數全日製博士生可獲得研究助理津貼,金額約為(wei) 每年20,000-25,000加元,為(wei) 期4年。具體(ti) 金額由導師根據項目經費情況決(jue) 定。

2. 教學助理崗位

   博士生可申請教學助理崗位,協助本科課程教學,每學期可額外獲得約5,000-6,000加元的收入。

3. 校級獎學金

   學校設有多項競爭(zheng) 性獎學金,如達爾豪斯研究生獎學金(價(jia) 值每年15,000加元)、卓越獎學金(價(jia) 值每年25,000加元)等。

4. 外部獎學金

   學生可申請加拿大自然科學與(yu) 工程研究理事會(hui) (NSERC)、新斯科舍省研究生獎學金等外部資助。

有話說

項目理解

該項目是一個(ge) 典型的交叉學科研究，融合了計算機科學、生物學、數學和信息學等領域。其核心目標是開發高效算法處理生物數據、構建生物係統計算模型、設計創新生物信息學工具，並推動計算方法在生命科學和醫學領域的應用。項目采用圖論算法、機器學習(xi) 、並行計算等技術手段，在算法理論、生物係統建模和生物信息學理論框架等方麵做出貢獻。其應用價(jia) 值體(ti) 現在支持精準醫療、藥物研發、疾病預防和生物多樣性保護等領域。項目的理論貢獻和實際應用使其在生物信息學領域具有重要地位。

創新思考

在創新思考方麵，項目可以向單細胞組學、多組學數據整合、人工智能和量子計算在生物信息學中的應用等前沿方向拓展。可以采用圖神經網絡、強化學習(xi) 、聯邦學習(xi) 等新型研究方法，構建動態生物網絡理論、多尺度生物係統建模等新理論框架。應用範圍可擴展至個(ge) 性化教育、法醫學、生物材料設計等領域。通過建立國際合作網絡、參與(yu) 大型科學計劃、組織高水平學術會(hui) 議等方式提高國際影響力。項目可以與(yu) 物理學、化學、心理學等學科交叉創新，同時在算法性能評估、可視化研究等方麵進行優(you) 化。這些創新思考將有助於(yu) 項目進一步拓展研究深度和廣度，提升其在學術界和產(chan) 業(ye) 界的影響力，為(wei) 解決(jue) 重大挑戰做出更大貢獻。

博士背景

Jack，985碩士，香港Top高校計算機博士生在讀，研究領域包括量子計算、金融衍生品定價(jia) 和風險管理。在國際頂尖學術期刊《Physical Review Letters》和《Nature Communications》上發表多篇論文，曾獲得國際學術會(hui) 議最佳論文獎。擅長計算機和金融相關(guan) 領域的文書(shu) 寫(xie) 作輔導，熟悉相關(guan) 領域的PhD申請流程及技巧。