香港大学张世明教授招收全奖博士生

01、学校招生要求

根据香港大学研究生院最新公布的信息，申请PhD项目的基本条件如下：

1. 学历背景

· 基本要求：持有认可大学的学士学位（通常需获得二等荣誉或以上）

· 入学途径：

• 持有本科学位和/或授课型硕士学位的申请者可申请4年制PhD项目
• 持有研究型硕士学位（如MPhil）的申请者可申请3年制PhD项目

2. 语言要求

非英语为主要教学语言的高校毕业生需提供以下英语水平证明：

· 托福(TOEFL)：网考不低于79分

· 雅思(IELTS)：总分不低于6.5分

3. 申请时间

·香港大学PhD项目全年接受申请，但强烈建议在主轮申请期提交申请

·香港PhD奖学金计划(HKPFS)申请通常在9月至12月初进行

4. 奖学金支持

· 基本奖学金：全日制PhD学生可获港币19,135元/月(2025年9月1日生效)

· HKU Presidential PhD Scholarship：最高可达港币439,500元（约56,350美元）/第一年，以及港币422,000元（约54,110美元）/后续每年

· 博士候选人确认后：可获更高奖学金金额（港币19,655元/月，2025年9月1日生效）

5. 项目特点

·专注于独立研究，在学术导师指导下完成论文

·4年制PhD项目需完成相关课程学习，包括学科专业知识、语言和研究技能

·最终通过提交论文和口试考核获得学位

02、教授研究方向

香港大学电机电子工程系张世明助理教授现面向全球招收全奖博士研究生，方向聚焦智能可穿戴电子与生物医疗技术领域。作为WISE实验室（Wearable, Intelligent and Soft Electronics）主任，张教授团队已在Nature、Science Advances等顶级期刊发表多篇重要成果，并获得多项国际大奖与专利授权。其研究团队专注于以下四大核心方向：

1. 柔性PCB与嵌入式电路设计

团队致力于开发新型柔性电路技术，使电子设备可以贴合人体表面，实现更舒适、更精准的数据采集。这一领域的突破性成果包括可弯曲、可拉伸的电子设备，已应用于多种医疗监测装置。

2. 人机交互/脑机接口电极开发

研究组正在探索新型电极材料与结构，改善传统脑机接口的信号质量与生物兼容性。这一方向旨在提高脑电信号采集的精确度，为神经科学研究和脑功能修复提供技术支持。

3. 具身智能机器人系统集成

张教授团队将软电子与人工智能结合，开发具备感知、学习和适应能力的智能机器人系统。这些系统能够通过传感器网络感知环境变化，并做出相应反应，为未来医疗辅助和康复训练提供新思路。

4. 智能织物与医疗传感器融合

WISE实验室在智能纺织品领域处于国际领先地位，研发出可监测生理参数的功能性织物。这些材料可无缝集成多种传感器，实现对人体健康状态的连续监测，促进医疗模式从"以医院为中心"向"以人为中心"转变。

张教授的研究成果已发表于Nature、Science Advances等顶级期刊，获得多项国际奖项认可。其团队在2023年获日内瓦国际发明展金奖，2022年获香港工程科学院创业大赛总冠军，并于2021-2023年获港大创新学院年度发明奖三连冠。

03、创新研究想法

基于张世明教授的研究方向，以下是几个具有前景的创新研究计划：

1. 基于有机电化学晶体管的人体能量自供给生物传感系统

研究目标：开发一种利用人体自然产生的生物电化学能量为传感器供电的微型系统，实现长期、稳定的健康监测。

研究方法：

·设计高灵敏度有机电化学晶体管(OECT)阵列，实现对微弱生物电信号的高效捕获

·开发能将人体汗液、体温差异转化为电能的纳米发电机

·构建超低功耗信号处理电路，实现数据的实时分析与无线传输

·通过仿生材料封装，提高系统的生物兼容性和使用寿命

预期成果：这一研究将解决可穿戴设备电池寿命短的关键问题，实现真正的"穿戴即忘"健康监测体验，特别适用于心血管疾病、糖尿病等慢性病的连续监测。

2. 水凝胶基神经电极的高精度脑信号解码系统

研究目标：开发新一代高生物兼容性神经电极，提高脑信号采集的精度和稳定性，为脑机接口技术突破瓶颈。

研究方法：

·设计高导电性、低阻抗的复合水凝胶材料，模拟脑组织的机械特性

·开发三维微纳电极阵列制造工艺，实现对特定脑区的精准定位

·构建基于深度学习的实时信号处理算法，提高脑电信号的解码效率

·通过动物实验和临床前研究，验证电极的长期稳定性和生物安全性

预期成果：该研究将大幅提升脑机接口技术的性能，为神经系统疾病患者提供更精准的辅助和康复方案，同时为神经科学研究提供强有力的工具。

3. 智能纺织品集成的多模态健康监测平台

研究目标：将多种传感功能无缝集成于日常穿着的织物中，构建全面的健康监测系统。

研究方法：

·开发可直接织入纺织品的微型传感器阵列，实现对心电、呼吸、体温等多种生理参数的同步监测

·设计柔性能量采集和储存单元，利用人体运动和环境能量为系统供电

·构建边缘计算架构，在织物中实现初步数据分析，减少无线传输负担

·开发智能算法，基于多模态数据融合提前预警健康异常

预期成果：这一研究将使健康监测融入日常生活，为预防医学提供持续、无感的数据支持，特别适用于老年人健康管理和运动训练评估。

4. 软体机器人智能触觉皮肤系统

研究目标：开发模拟人体触觉功能的人工皮肤，提升机器人与环境互动的精确度。

研究方法：

·设计高密度、高灵敏度的压力传感阵列，实现类似人体触觉感受器的空间分辨率

·开发适应不规则表面的柔性电路互连技术，保证传感器网络在变形状态下的稳定工作

·构建神经形态计算模型，模拟人体触觉信息处理机制

·通过机器学习算法，使机器人能够基于触觉反馈自主调整抓取力度和操作策略

预期成果：该研究将大幅提升软体机器人的环境感知能力，使其能够安全、精准地与人类和环境互动，在精密操作、医疗辅助和康复训练等领域具有广阔应用前景。

有意向加入张世明教授团队的同学，可根据招生要求准备申请材料。WISE实验室提供具有国际竞争力的奖学金（每月18-25K港币）和一流的研究平台，与剑桥大学、爱丁堡大学、UCLA、UCSD等国际知名机构保持密切合作。团队优先考虑具有电路设计、FPGA开发经验，生物电信号采集系统构建能力，或机器人运动控制算法研究背景的申请者。