港中深做电力+AI交叉的组不少，但UCL做工业过程智能化的组，在英国机械系里算是比较稀缺的交叉方向。两个学校、两个导师，一个偏能源系统宏观优化，一个偏工业过程微观测量——看起来都叫"AI+工程"，但读完之后能对接的岗位完全不同。
课题组公开信息和推断
Yunjie Yang是伦敦大学学院（UCL）机械工程系的Lecturer（相当于助理教授）。他的研究定位在工业过程层析成像和传感器系统，核心是把AI方法引入工业流程的实时监测和优化。公开信息方面：导师主页有研究方向介绍和部分论文列表，但组内学生信息不太完整，具体在读PhD人数和毕业去向需要邮件确认。
新组/招生信号
UCL机械系每年有固定的PhD招生名额，通过EPSRC DTP和学院奖学金渠道招生。CSC合作项目也是中国学生申请UCL PhD的主要途径之一。从公开信息来看，这个方向的导师通常有持续的PhD招生需求，但具体今年是否有funded position，需要直接联系确认。这里不敢说死。
机会与风险
机会：UCL在英国G5中工程学科排名靠前，机械系在工业过程和制造领域有很强的产业合作网络。传感+AI交叉方向在智能制造和工业4.0背景下就业前景明确。
风险：组的公开信息不够完整，毕业去向样本不足，导师的论文产出节奏和h-index需要进一步确认。建议在邮件中直接询问组内现有学生数量、平均毕业年限和近期毕业生去向。
论文中的申请信号
从已有的论文来看，这个组的方法路线是：电学层析成像（ECT/ERT）+ 机器学习图像重建 + 工业过程监测。如果你的背景包含信号处理、图像处理、或者工业传感器方面的经验，这是可以直接切入的。RP可以写"基于深度学习的工业多相流层析成像实时重建"，对象明确（多相流工业管道）、方法可选（CNN/Transformer重建算法）、数据可获（仿真+实验室数据）。
邮件与面试问题
邮件第一段放证据：你做过什么传感/信号处理/图像重建相关的工作，用了什么方法。面试中建议主动确认几个问题：当前funded position的具体数量、RA/TA分配、实验设备使用权限、毕业后是否有产业合作方的就业推荐通道。
学校资助/项目奖学金
UCL PhD资助分几层：EPSRC DTP全额奖学金（免学费+年津贴约£20,000-22,000）、学院内部奖学金、CSC合作项目（中国留学基金委覆盖学费和生活费）。导师项目经费中的RA支持也是可能的渠道，但需要直接确认。伦敦生活成本高，即使拿到全奖，住宿费也是一笔不小的支出，建议提前了解学校宿舍和校外租房的成本。
有传感器、信号处理或工业过程经验的人，这个组可以作为一个认真考虑的选项；但在发邮件之前，先把上面提到的几个问题想好怎么问。
