《硕导/博导/研究实验室招募特辑》栏目，希望与各位读者分享全球各地院校的导师研究方向、所在实验室的研究项目、以及相关的硕士/博士/博士后/实验室研究助理的申请机会，拓展大家的信息渠道与未来合作机遇，也预祝各位顺利完成申请，收获更多offers！
代尔夫特理工大学 · 荷兰
2024 QS全球综合排名: 第47位
2023 QS建筑和建成环境学科排名: 第3位
2024 泰晤士高等教育世界大学排名: 第48位
2023 泰晤士高等教育世界声誉排名: 第40位
导师介绍
Dr. Liangliang Nan的核心发表数据情况，更多论文可通过Google Scholar链接查看
Liangliang Nan
研究方向：
三维计算机视觉、计算机图形、机器学习和三维地理信息、可有效和高效地获取、分析、理解与模拟现实世界场景的算法和工具开发-3D computer vision, computer graphics, machine learning, and 3D geoinformation, with a practical commitment to developing algorithms and tools for effectively and efficiently acquiring, analyzing, understanding, and modeling real-world scenes
校内职位：
Associate Professor
隶属部门：
TUDelft Faculty of Architecture and the Built Environment, 3D Geoinformation Group
邮箱联系：
liangliang.nan@tudelft.nl, 或liangliang.nan@gmail.com
学术网站：
https://scholar.google.com/citations?user=2ONN8tUAAAAJ&hl=en
教育背景：
· 2003-2009, Master-Doctor combined program in Mechatronics Engineering, Graduate University of the Chinese Academy of Sciences, China
· 2003–2004, Postgraduate Course in Automation, University of Science and Technology of China, China
· 1999-2003, B.Sc. in Material Science, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, China
招收学生：
MSc Geomatics、与博士生；对于博士后申请，可关注实验室/院校招聘官网
补充履历：
南教授曾在中国科学院深圳先进技术研究院（视觉计算研究中心）任职副教授。曾担任 Program committee member(委员会成员)的计算机国际学术会议如：CGI (2023), ICCV-Area chair (2023), CVM (2023), CAD/Graphics (2017, 2019, 2020, 2021), AI3D (2019, 2020), CVPR (2018), ACCV (2014, 2016), ACM SIGGRAPH Asia Technical Briefs & Posters (2013, 2014, 2015, 2016)；担任审稿人的国际学术会议如：SIGGRAPH, SIGGRAPH Asia, CVPR, ICCV, ECCV, ACCV, EG, PG, GI, CGI, CVM, CAD & Graphics, IROS, ISPRS Congress；担任审稿人的期刊如：ACM TOG, IEEE TGRS, IEEE TVCG, ISPRS PHOTO, CGF, CAD, CAGD, C&G, Remote Sensing of Environment, The Visual Computer, ACM Journal on Computing and Cultural Heritage, Remote Sensing, Computer Animation and Virtual Worlds, Pattern Recognition Letters, Frontiers of Computer Science, Integrated Computer-Aided Engineering, International Journal of Recent Patents on Mechanical Engineering；担任评审的资金如：Research Grants Council of Hong Kong, China (2023), National Natural Science Foundation of China (2013, 2014, 2015, 2021, 2022), Swiss National Science Foundation (2012, 2022), Guangdong Natural Science Foundation (2012)
实验组/实验室介绍
3D地理信息研究小组（3D Geoinformation Research Group）隶属于代尔夫特理工大学Urban Data Science Section，同时也关联阿姆斯特丹都市解决方案研究所 （AMS-Amsterdam Institute for Advanced Metropolitan Solutions）。该实验组专注于3D地理数据与BIM建筑信息模型相关的技术，并旨在设计、开发和利用开放数据与开源解决方案对城市、建筑和景观进行建模与环境研究。
实验组整体共25人左右，除了城市规划背景的研究人员外，也包括计算机科学家、测绘工程师和地理学家等，当下与不同行业及政府单位的项目合作也促进了对3D地理信息的专业软件开发及其国际化标准。此外，该小组的成员也活跃于开放地理空间协会(Open Geospatial Consortium)、欧洲空间数据研究组织(European Spatial Data Research)、国际摄影测量及遥感探测学会(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)等多个国际研究组织。
TUDelft 3D Geoinformation Research Group的官方介绍网页
该研究小组正在进行与已完成的研究项目
南教授同时也在隶属于TUDelft AI-Lab的 3DUU Lab（3D Urban Understanding）作为Director 指导研究工作。该实验室通过3D传感器技术、摄影测量和计算机视觉等，以图像或点云的形式大规模捕捉现实世界的城市场景，以支持城市规划和自动驾驶汽车等多方面应用；例如结合来自航拍照片和车辆上的激光扫描仪等不同来源的数据，自动识别3D现实世界场景中的对象并对其进行建模。研究项目主要有4类主题：① Automatic 3D reconstruction from images，② Scene understanding from 3D point clouds，③ Machine learning for 3D visual localization，④ Multi-modal self-supervised learning。
TUDelft 3DUU Lab的官方介绍网页
招生要求说明
研究领域要求：
对3D计算机视觉、机器学习（尤其是深度学习）、计算机图形学、3D地理信息或相关领域感兴趣、且有意向读博并进行研究合作的学生；
基础技能要求：
具备一定的数学能力（如成绩单中包括数学课程成绩）；
具备一定的编程能力；
有良好的英文水平。
额外补充要求：
研究经验和论文发表记录，在申请筛选时将是一个很好的加分项，a nice bonus。
套磁联系要求：
与南教授邮件联系时（liangliang.nan@tudelft.nl）注意需要包含个人简历。对于其他申请材料如研究提案，已准备好的申请人也可以添加为邮件附件。
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