导师简介
如果你想申请香港中文大学 电子工程学系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析香港中文大学的Prof. Huang的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！
Chaoran Huang现任香港中文大学助理教授，学术履历扎实且丰富。2012年，她毕业于中国华中科技大学，获B.Eng.学位；2016年，在香港中文大学（CUHK）顺利取得Ph.D.学位。
2017年至2021年，她于普林斯顿大学从事博士后研究工作，积累了深厚的海外科研经验。在学术荣誉方面，2019年她获评亚洲工程领域的新星女性，且经普林斯顿大学提名，参与布拉瓦特尼克地区青年科学家奖的角逐。此外，她在学术服务领域表现活跃，担任多个国际会议的TPC成员，同时是IEEE、OSA及Nature Publishing Group旗下诸多期刊的常任审稿人，在相关领域具备一定的学术影响力。
研究分析
- “Silicon photonic neural network for fiber nonlinearity impairment compensation”（已被Nature Electronics接收）该研究将硅光子神经网络应用于光纤非线性损伤补偿，直面光通信中非线性损伤制约传输质量的关键难题，为高速光通信提供了创新性解决方案，顶刊接收也印证了该研究方向的重要学术价值。
- 2021年发表于Journal of Lightwave Technology的“Weight pruning techniques towards photonic implementation of nonlinear impairment compensation using neural networks”深入探索权重剪枝技术在光子神经网络中的应用。权重剪枝是AI硬件优化的核心手段，能有效降低器件复杂度与能耗，该研究为光子AI硬件的实用化奠定了重要基础。
- arXiv预印本“Photonic spiking neural networks and cmos-compatible graphene-on-silicon spiking neurons”提出CMOS兼容的石墨烯硅基脉冲神经元方案。脉冲神经网络是神经形态计算的核心架构，CMOS兼容特性使其可与现有集成电路工艺无缝集成，而石墨烯的引入优化了器件的光学响应性能，为大规模神经形态光子芯片研发提供了新路径。
- “A laser spiking neuron in a photonic integrated circuit”在光子集成电路中成功实现激光脉冲神经元。激光具备高亮度、快响应的优势，该器件为神经形态计算提供了高性能硬件核心，推动光子集成神经硬件向实用化迈进。
研究想法
- 二维材料增强型CMOS兼容硅光子脉冲神经元：在现有石墨烯硅基器件基础上，引入MoS2、黑磷等二维材料。这类材料具有更强的光学非线性与可调控性，既能进一步提升脉冲神经元的响应速度（突破现有GHz限制）与能耗效率，又能保持CMOS工艺兼容性，为大规模neuromorphic photonic芯片量产提供可能。
- 光子神经网络-量子密钥分发融合的计算安全系统：将光子神经网络应用于量子密钥分发（QKD）的信号处理与攻击检测。光子神经网络的高速并行处理能力可实时分析QKD信号中的异常特征，抵御窃听攻击；结合QKD的绝对安全特性，可为金融、政务等涉密场景构建高安全级别的计算环境。
- 边缘计算专用低功耗光子集成神经芯片：针对边缘计算低功耗、小型化需求，优化光子集成电路结构。采用非线性光学中的参量放大技术降低器件能耗，设计紧凑型光子神经网络架构，集成光探测器与光源，实现“传感-处理”一体化，适用于工业传感器、便携式医疗设备等场景的实时数据处理。
- 多波长激光脉冲神经元阵列用于多任务神经形态计算：以激光脉冲神经元研究为基础，构建多波长神经元阵列。利用波分复用技术将不同波长的激光脉冲神经元集成于同一芯片，每个波长对应独立的计算任务通道，实现多任务并行处理，提升计算吞吐量，可应用于自动驾驶多传感器数据融合、实时图像识别等复杂场景。
申请建议
（1）学术背景夯实
- 核心课程：需熟练掌握光学、半导体物理、光子学、集成电路设计等专业基础课程，同时补充机器学习、神经形态工程相关知识。可通过Coursera、edX等平台的专项课程系统学习，确保能理解光子学与AI交叉领域的核心概念。
- 科研经历：优先参与光子器件制备、光子芯片仿真、AI硬件设计等相关项目。若具备Lumerical、FDTD Solutions等仿真软件使用经验，或硅基器件测试、集成电路流片相关实操经历，需重点梳理。申请材料中需详细说明自己在项目中的角色、运用的技术方法及具体成果（如“通过仿真优化硅光子波导结构，使传输损耗降低15%”）。
- 文献积累：精读教授近5年发表的所有论文，尤其是顶刊成果，梳理其研究脉络与技术路线；同时广泛阅读IEEE Photonics Technology Letters、Optics Letters等领域顶刊的最新论文，掌握硅光子学、神经形态计算的前沿动态，为面试学术交流做好准备。
（2）申请材料优化
- 个人陈述（PS）：突出与教授研究方向的契合点。例如，有光子仿真经历可说明该经历如何帮助理解硅光子器件设计逻辑，以及对教授“激光脉冲神经元”研究的兴趣；明确表达希望参与的具体研究方向（如二维材料增强光子器件），展现主动思考能力。
- 推荐信：优先选择具有光子学、AI硬件研究背景的导师撰写推荐信。推荐信需具体说明申请人的实验能力、学术思维（如“能独立设计光子器件仿真方案并分析数据”），若有协作完成项目的经历，可强调团队协作能力。
- 简历（CV）：结构清晰，重点突出相关技能与经历。“技能”部分列出掌握的仿真软件、实验设备、编程语言；“科研经历”部分按时间顺序描述项目内容、个人贡献与成果。
（3）套磁与面试准备
- 套磁邮件：简洁真诚，避免模板化。先用12句话介绍教育背景与核心科研经历，再说明阅读了教授的某篇论文（如Nature Electronics接收的硅光子神经网络论文），并提出具体问题（如“您在研究中如何解决硅光子器件与神经网络算法的适配问题？”），最后表达加入团队的意愿，突出针对性。
- 面试准备：① 专业问题：提前梳理硅光子学的优势与挑战、脉冲神经网络的工作原理、非线性光学在光子计算中的应用等核心知识点；② 科研经历阐述：准备35分钟英文陈述，详细说明参与的科研项目、遇到的问题及解决方法；③ 研究设想：结合创新想法，说明希望在团队中开展的研究，展现对领域的理解与创新能力；④ 资源了解：提前熟悉团队的科研设备与合作资源，说明如何利用这些资源推进研究。
（4）技能补充
- 仿真与编程：熟练掌握至少一种光子学仿真软件（如Lumerical）及Python、MATLAB等编程语言，具备TensorFlow等机器学习框架使用经验更佳，可通过软件官方教程、项目实操提升技能。
- 实验技能：了解硅基器件制备的基本流程、光子芯片测试设备（如光谱仪、示波器）的使用方法，有机会进入实验室实习可积累实操经验，增强竞争力。
博士背景
Blythe，985电气工程硕士，后毕业于香港科技大学电子及计算机工程学系博士学位。研究方向聚焦于电力电子与智能电网技术。在国际权威期刊《IEEE Transactions on Power Electronics》和《IEEE Transactions on Smart Grid》发表多篇论文。专注于开发新型高效率电力变换器和先进智能配电系统控制算法，熟悉香港PhD申请流程。
