香港科技大学（广州）许人镜教授招收全奖博士生

01、学校招生要求

香港科技大学（广州）PhD博士项目的招生要求主要包括以下几个方面：

1. 学历要求

·获得受认可高校的学士学位且成绩优异；或

·已完成一年全日制研究生学习或两年非全日制研究生学习，且表现优秀

2. 语言要求

·托福成绩不低于80分

·雅思成绩不低于6.5分（各单项不低于5.5分）

·在英语为教学语言的机构获得学士学位的申请者可免于提交英语成绩

3. 申请材料

·个人身份证明文件

·正式成绩单和学历学位证书

·院校评分系统说明

·公开考试成绩报告（如托福、雅思等）

·未来研究计划和过去的研究经历

·2-5位推荐人的学术推荐信

4. 学费与奖学金

·博士项目学费：约40,000元人民币/年

·全日制博士生奖学金：15,000元人民币/月

5. 学制

·全日制：3年（有相关研究型硕士学位）/ 4年（无相关研究型硕士学位）

·非全日制：最长6年

6. 申请方式与时间

·采用滚动录取模式，2026年秋季入学申请截止日期为2026年7月15日

·通过学校官网在线申请系统提交申请

申请建议

对有意向申请许人镜教授博士项目的学生，建议具备以下条件：

1.自动化、微电子、计算机、物理或相关专业背景，成绩优异（前5%-10%）

2.有至少2篇第一作者发表的研究论文（知名期刊/会议）

3.良好的英语读写能力和学术写作能力

4.985/211院校毕业生优先，但高质量论文发表更重要

5.具备良好的团队协作精神和沟通能力

02、教授研究方向

许人镜（Dr. Renjing Xu）教授目前担任香港科技大学（广州）功能枢纽微电子学域及系统枢纽机器人与自主系统学域的助理教授，其主要研究领域包括：

1.核心研究目标：人形计算（Humanoid Computing）

·旨在设计具备人类水平效率与适应性的系统

2.跨学科研究领域

·人形机器人（Humanoid Robotics）

·具身智能（Embodied AI）

·类脑计算（Brain-inspired Computing）

3.具体研究内容

·强化学习（Reinforcement Learning）

·机器人学（Robotics）

·深度学习（Deep Learning）

·机器学习（Machine Learning）

4.学术成果

·已发表26篇学术论文，涵盖多个顶级期刊和会议

·近年发表方向包括：事件数据增强、神经表示、掩码脉冲变换器、生成与操作3D辐射场等

5.学术背景

·2021年获得哈佛大学应用物理学博士学位

·2015年获得澳大利亚国立大学系统工程学士学位

03、创新研究想法

基于许人镜教授的研究方向，以下是几个可行的创新研究计划：

1.脑启发计算架构的仿生机器人控制系统

·研究重点：结合类脑计算与人形机器人，开发模仿人类神经系统的控制架构

·创新点：设计可自适应学习的神经网络控制器，使机器人能够像人类一样高效应对复杂环境

·研究方法：利用事件驱动的神经形态计算模型，融合强化学习策略，提高机器人对环境变化的响应能力

2.多模态感知下的具身智能学习框架

·研究重点：将视觉、触觉、听觉等多模态信息整合进具身智能系统

·创新点：开发一种端到端的跨模态学习框架，实现不同感知信息间的互补和协同

·应用场景：服务机器人、工业自动化、智能辅助设备等领域的自主决策系统

3.高效低功耗人形计算芯片架构

·研究重点：设计适用于人形机器人的专用神经网络处理器

·创新点：结合类脑计算原理与传统微电子设计，开发能效比更高的计算架构

·技术路线：探索脉冲神经网络（SNN）、近存计算等新型计算范式在人形机器人中的应用

4.自监督学习在人形机器人技能获取中的应用

·研究重点：探索人形机器人如何通过自监督学习方式获取复杂技能

·创新点：减少对人类标注数据的依赖，通过机器人自身与环境的交互来生成学习信号

·理论基础：结合强化学习与表征学习，构建层次化的技能学习框架