北京科技大学材料科学与工程学院张虎教授团队2024年博士后研究人员启事

北京科技大学先进能源与磁功能材料研究室隶属于材料科学与工程学院。团队借助学校的材料学科的优势,面向国家重大需求,着力解决金属磁功能材料应用中面临的关键问题。团队的主要研究方向:(1)新型绿色环保固态制冷材料研究。(2)余热能源回收利用热磁发电技术。(3)机器学习在新型能源材料和磁功能材料领域的应用及新功能探索开发。

02团队负责人介绍

03招聘数量

因科研需要,拟招聘博士后研究人员1-2名。

04基本条件

1.获得博士学位一般不超过3年,年龄在35周岁(含)以下。

2.道德品质良好,身体健康。

4.责任心强,工作踏实耐劳,能独立负责某一具体研究课题的有序进行,同时辅助承担部分博士或硕士学生的指导工作。

05在站待遇

1.学校薪酬基础上,合作导师可额外给予配套,上不封顶。入选国家博士后项目/计划人员的待遇叠加发放。

2.学术业绩优异的入站人选可给予特聘副教授、特聘教授待遇。

3.符合政策的,提供博士后公寓/租房补贴。

4.符合政策的,解决子女入托入学。

5.符合政策的,解决本人、配偶及子女留京户口。

06发展前景

1.为博士后研究人员职业发展提供规划指导。

2.积极支持并协助申报各类科研项目和基金资助。

3.为博士后研究人员提供职称晋升通道。

07应聘材料

1.详细个人简历

2.学历和学位证书复印件

3.承担科研项目及取得学术成果证明材料

08联系方式

有意者请将个人简历发送至zhanghu@ustb.edu.cn,并在邮件主题中注明“应聘北科大博后+姓名+单位”。本招聘启事长期有效,人员招满截止。

材料科学与工程学院博士后工作管理人员联系方式

联系人:施老师

办公地点:主楼320

北京科技大学人事处博士后工作办公室

办公地点:办公楼222

欢迎加入北京科技大学!

为防止简历投递丢失请抄送一份至:boshijob@126.com(邮件标题格式:应聘职位名称+姓名+学历+专业+中国博士人才网)

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8.前沿报告机器学习在化学和材料科学中的应用获取英文PDF报告请在本公众号回复关键词"机器学习物理科学"。 Ⅵ 化学和材料科学 机器学习方法已被应用于预测分子和固体的能量和性质,并且这种应用的受欢迎程度急剧增加。原子相互作用的量子性质使能量评估的计算量很大,因此,当需要进行许多此类计算时,机器方法尤其有用。近年来,ML 在化学和材料研究中的不断扩展的应用https://blog.51cto.com/u_15622928/5809397
9.智算芯闻材料科学迈向AI4Materials的关键因素:密度泛函理论图3 材料科学中机器学习的一般流程 图片来源于文献[20] 3.1、材料工程特征 把人工智能与材料科学结合起来的第一步是构建材料描述符,通常也叫做材料指纹,这个过程也叫做材料的特征工程[21]。通常一个好的分子或晶体结构描述符需要满足唯一性、平移不变性、旋转不变性、排列不变性等。材料结构的描述符通常可分为两个https://www.metax-tech.com/ndetail/12502.html