澳门大学全奖博士招生(Prof. FONG SIMON JAMES)

招生要求

澳门大学(University of Macau)Faculty of Science and Technology现正招收博士研究生，由知名学者Prof. FONG SIMON JAMES指导。申请者需满足以下条件：

· 学历要求：持有硕士学位或被澳门大学认可的同等学历；或在澳门大学硕士课程注册至少一年，成功完成课程部分且成绩优异，并展示出强大的研究能力；或拥有优异成绩的学士学位并展示出强大的研究能力

· 语言要求：具备良好的英语能力，因澳门大学主要以英语作为教学语言

· 研究背景：最好具有数据挖掘、优化算法、人工智能应用等相关领域的研究或项目经验

· 学术表现：具有优秀的学术记录，包括学位证书、学术奖项、出版物等

研究方向

澳门大学全奖博士招生(Prof. FONG SIMON JAMES)

Prof. FONG SIMON JAMES是澳门大学科技学院计算机与信息科学系的副教授，也是该校数据分析与协作计算研究小组(Data Analytics and Collaborative Computing Research Group)的创始成员之一。根据教授的研究档案和发表记录，主要研究方向包括：

· 数据挖掘与大数据分析：特别是数据流挖掘(Data Stream Mining)和大数据实时分析技术

· 生物启发式优化算法：将自然界中的启发应用于复杂问题求解和数据挖掘

· 人工智能医疗应用：如骨科放射影像分类、胃癌早期检测、医学影像分类等领域的AI应用

· 深度学习应用：在多个领域的深度学习技术应用，如火星陨石坑检测、人脸识别等

· E-Commerce技术：电子商务相关技术研发和应用

· 智能代理技术与商业智能：开发智能系统辅助商业决策

Prof. FONG已发表超过500篇国际会议和期刊论文，拥有丰富的研究经验。近期研究成果包括增强骨放射学图像分类、深度学习架构情绪分类、智能肿瘤分析框架等多个前沿项目。

Mason博士有想法

基于Prof. FONG的研究方向，以下是几个具有创新性和可行性的研究计划想法：

1. 医疗数据流实时分析系统：开发一种能够处理多源医疗设备实时数据流的框架，将数据流挖掘技术与深度学习相结合，实现医疗数据的实时监测、分析和预警。该研究可扩展Prof. FONG在数据流挖掘和医疗AI应用方面的现有成果，具有重要的临床应用价值。

2. 多模态生物启发式优化算法在医学图像分割中的应用：将多种生物启发式算法(如蚁群、遗传算法、粒子群优化)融合优化，并结合深度学习技术，解决医学图像分割中的复杂问题。这将结合Prof. FONG在优化算法和医学图像处理两个领域的专长。

3. 可解释AI驱动的电子商务个性化推荐系统：开发一种基于用户行为数据流的实时推荐系统，不仅具有高精度，还能提供决策解释。该系统将Prof. FONG的数据流挖掘、电子商务和可解释AI研究融为一体，满足现代电子商务对透明决策的需求。