香港科技大学全奖博士项目（Prof. Huamin QU）

一、学校招生要求

1. 基本申请条件

香港科技大学的博士项目申请者需满足以下条件：

·持有认可院校的学士学位，且成绩优异；或

·已完成至少一年全日制（或两年非全日制）研究生课程，且表现良好

·英语能力要求：非英语为母语且非英语授课院校毕业的申请者需提供TOEFL或IELTS成绩

·计算机科学与工程系博士项目优先考虑全日制申请，非全日制申请仅在特殊情况下考虑

2. 跨学科个性化博士项目特殊要求

作为跨学科个性化博士项目（Individualized Interdisciplinary Program, IIP）的项目主任，Prof. QU指导的博士项目特别强调跨学科研究能力，申请者需额外满足：

·提交详细的研究计划书

·确定至少两位来自不同研究领域的导师组成研究团队（一位作为主要导师）

·提出符合跨学科性质的学位名称（如：博士学位 跨学科个性化项目（生物工程学））

3. 奖学金资助

香港科技大学为优秀博士生提供丰厚的奖学金：

·香港博士研究生奖学金计划（HKPFS）：年度奖学金331,200港币（约42,500美元）

· 普通研究生助学金：年度225,120港币（约28,800美元）

· RedBird博士奖学金：第一年额外40,000港币（约5,110美元），后续年度可获学术卓越奖20,000港币（约2,560美元）

· 会议旅行津贴：每年14,000港币（约1,790美元），为期4年

·保证前两年提供大学宿舍住宿

4. 项目学制与要求

· 全日制博士学习期限：拥有相关研究型硕士学位者为3年，仅有学士学位者为4年

· 非全日制博士学习期限：6年

·需在入学后22个月内通过资格考试（最多两次机会）

·资格考试后一年内需提交并通过论文提案（最多两次机会）

·最终需完成论文撰写并通过答辩

二、教授研究方向

Prof. Huamin QU在可视化和人机交互领域拥有广泛的研究兴趣，主要集中在以下几个方向：

1. 大数据分析与可视化

Prof. QU团队开发了多种创新的可视化技术，帮助用户理解和分析复杂的大数据集。其研究成果包括金融数据可视化系统（如iFUNDit基金投资风格可视分析）、城市大数据可视分析等，为决策者提供直观的数据理解工具。

2. 人工智能可解释性研究

随着AI技术普及，如何理解AI决策过程成为关键问题。Prof. QU团队在可解释人工智能（XAI）领域有深入研究，开发了多种可视化工具帮助用户理解AI模型的工作原理，如ShortcutLens（自然语言理解数据集分析）和AQX（空气质量预测解释系统）。

3. 人机交互与增强现实

团队在人机交互领域有丰富经验，特别是在移动增强现实应用方面。研究包括帮助老年人学习智能手机应用的AR系统，以及基于VR的电影摄影灯光教育研究（Cinematography in the Metaverse），探索如何利用虚拟环境提升学习体验。

4. 教育科技与学习分析

Prof. QU团队在教育技术方面有突出贡献，开发了多个辅助学习的系统。最新研究包括StuGPTViz（学生与ChatGPT交互可视分析系统）和机器人辅助学习研究，探索如何利用技术提升学习效果和参与度。

5. 可持续发展与城市信息学

团队积极参与多个可持续发展相关项目，如FoodWise（校园食物浪费减少与行为改变项目）和用于极端风暴潮的香港海岸基础设施数字孪生技术研究。这些项目将可视化技术应用于解决现实社会问题。

三、创新研究想法

基于Prof. QU的研究方向，以下是几个可行的创新研究计划：

1. 多模态数据分析的可视化框架

随着多模态数据（文本、图像、视频、音频等）在实际应用中日益增多，如何设计有效的可视化系统帮助用户理解多模态数据间的关联性成为挑战。可以开发一个综合框架，通过交互式可视化技术展示不同模态数据间的语义关联和互补信息，特别关注在教育、医疗和智慧城市等领域的应用场景。

2. 生成式AI辅助设计的人机协作系统

生成式AI（如DALL-E、Midjourney）已经展示了强大的创意设计能力，但如何让设计师有效地与这些工具协作仍存在挑战。可以研究开发一个人机协作系统，通过可视化交互界面让设计师更直观地理解和引导AI生成过程，实现人类创意与AI能力的最佳结合。该系统可应用于产品设计、城市规划和教育资源创建等领域。

3. 元宇宙环境中的空间可视分析系统

元宇宙提供了全新的数据可视化和分析空间。可以研究如何在虚拟环境中设计空间感知的可视分析系统，将传统的2D可视化扩展到3D空间，并利用身体姿势、手势等自然交互方式增强用户分析体验。这一研究可以应用于科学研究协作、远程教育和复杂系统模拟等场景。

4. 面向气候变化的大湾区数字孪生决策系统

结合Prof. QU参与的大湾区可持续发展和气候变化研究项目，可以开发一个综合性的数字孪生决策支持系统。该系统将整合大湾区气象、海洋、城市和社会经济数据，通过交互式可视化界面帮助决策者评估不同气候变化情景下的影响和适应策略。特别关注极端天气事件对城市基础设施和社区的影响预测。

5. AI辅助K-12计算思维教育的个性化分析系统

基于Prof. QU现有的"AI驱动的K-12计算思维个性化分析及反馈"项目，可以深入研究如何通过可视化技术让教师和学生更好地理解学习过程和成果。设计一个综合分析系统，通过可视化展示学生的思维模式、常见错误和进步轨迹，并生成针对性的学习建议，从而提升计算思维教育的效果和学生参与度。