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墨尔本大学计算与信息系统学院（School of Computing and Information Systems）现诚邀有志于移动健康监测、语音与音频处理、可信深度学习以及可穿戴传感器领域的博士研究生申请。
导师：Ting Dang博士
Dr. Ting Dang现任墨尔本大学计算与信息系统学院高级讲师，并兼任剑桥大学访问研究员。她曾在诺基亚贝尔实验室担任高级研究科学家，在剑桥大学担任高级研究员，并在新南威尔士大学（UNSW）担任研究员并获得博士学位。她的研究专长包括以人为中心的机器学习和用于移动健康监测的声学建模，致力于利用语音和咳嗽等音频信号，结合深度学习技术以及移动和可穿戴传感器，提升医疗服务质量，如检测和监测心理和呼吸系统疾病。
Dr. Dang在国际顶级期刊和会议上发表了多篇论文，包括Nature NPJ、NeurIPS、KDD、JMIR、ICASSP、INTERSPEECH、UbiComp和PerCom等。她现担任IEEE Pervasive Computing期刊编辑，并在AAAI、IJCAI、UbiComp、ICASSP、IEEE TAC、IEEE TASLP、JASA、JMIR等30多个顶级期刊和会议中担任程序委员会成员和审稿人。她曾获得ACII最佳论文奖、ICASSP顶级论文3%奖项，以及2022年亚洲院长论坛工程女性新星奖（Asian Dean's Forum Rising Star Women In Engineering Award）。
研究方向
Dr. Ting Dang领导的研究团队专注于以下领域：
移动健康监测：开发基于移动设备的健康监测系统，实时收集和分析用户的健康数据。 语音与音频处理：研究如何利用语音和音频信号进行健康状态评估，特别是在心理健康和呼吸系统疾病的检测中。 可信深度学习：提高深度学习模型的可解释性和泛化能力，以实现更可靠的健康结果预测。 可穿戴传感器：探索新型资源受限的物联网可穿戴设备形式在健身和健康监测中的新颖传感机会。
实验室拥有先进的研究设施，包括高性能计算资源、专业的音频处理设备和多种可穿戴传感器，为研究人员提供了良好的科研环境。
申请信息
申请条件
计算机科学、电子工程、生物医学工程或相关领域的硕士学位。 具备机器学习、信号处理或可穿戴传感器方面的研究经验。 良好的编程能力，熟悉Python、MATLAB或其他相关编程语言。 优秀的英语沟通和写作能力。
申请材料
个人简历：包括教育背景、研究经验和发表的论文。 研究计划：阐述您对上述研究方向的兴趣和理解。 推荐信：两封推荐信。 学术成绩单。
申请截止日期
请于2025年1月31日前提交申请材料。
联系方式
有意者请将申请材料发送至 Dr. Ting Dang 的邮箱：ting.dang@unimelb.edu.au。
我们期待您的加入，共同推进移动健康监测领域的前沿研究。
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