本文主要是介绍博士申请 | 加州大学戴维斯分校石云鹏老师招收数据科学方向全奖博士生，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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加州大学戴维斯分校
加州大学戴维斯分校 (University of California, Davis)，简称UCD或UC Davis，是全美顶尖的公立大学之一，被誉为公立常春藤。US news 全美排名第38位，世界第67位。其中数学系排名美国第30位，统计系排名第13位。
UC Davis临近斯坦福大学与加州大学伯克利分校，与后两者合作交流频繁，与之并称为北加州三巨头。其位于加州首府萨克拉门托市与硅谷湾区之间，优越的地理位置提供了大量优质的工作与实习机会。
生活方面，Davis是典型的大学城，但距离大城市（加州首府）仅15分钟车程，宁静与喧闹兼具。UC Davis占地达3万亩，是全美最大的校园之一。其拥有全美top2的农学院与动植物专业，是全美为数不多的拥有校内植物园与农场的大学。
导师简介
石云鹏现为加州大学戴维斯分校数学系助理教授，博士生导师。其博士毕业于明尼苏达大学数学系，后于普林斯顿大学应用数学项目进行三年博后研究。其在JFoCM，SIIMS，NeurIPS，ICML，CVPR等多个应用/计算数学顶级期刊与计算机顶级会议发表论文，并担任多个顶会顶刊的程序委员和审稿人。
个人主页：
https://yunpeng-shi.github.io/
研究方向
石云鹏的研究专注于3D计算机视觉和3D计算成像算法的数学基础。其中，他主要关注运动恢复结构 (Structure from Motion，或SfM) 和冷冻电子显微镜 (Cryo-EM) 成像这两大领域，分别旨在从二维图像中复原静态场景 (例如埃菲尔铁塔) 和大分子 (如Covid-19刺突蛋白) 的三维结构。其中，SfM与自动驾驶中的SLAM密切相关；Cryo-EM可提供分辨率与可信度远高于alphafold2的蛋白结构，在药物研发等领域中有不可替代应用。
在这些领域中，他致力于开发出快速、可解释 (或有理论保证)、可有效抵抗噪声和数据污染的3D重建算法。这些算法通常涉及计算几何、代数、统计学、信号处理以及非线性优化等领域的工具。
招生要求
1. 具有扎实的数学基础 (一般要求数学系本科及以上)；
2. 对用数学解决现实重要问题有强烈兴趣；
3. 有较强的编程能力。
申请方式
如果你对我的课题感兴趣，欢迎将你的简历 (CV)、一段自我介绍、github链接 (如有) 发送至 ypshi@ucdavis.edu
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