今天，我们为大家带来英国诺丁汉大学的博士研究详解！
“PhD Studentship: Data-driven reaction optimisation”
学校及专业介绍
诺丁汉大学
学校概况：
诺丁汉大学（University of Nottingham），位于英国，以其卓越的教育和研究声誉而闻名于世。作为一所世界一流的大学，诺丁汉大学拥有超过一世纪的悠久历史，为来自世界各地的学生提供了卓越的教育和研究机会。我们的校园分布在英国的诺丁汉和苏格兰，为学生提供了多样化的学术和文化体验。
专业介绍：
本次正在招生的博士生项目，专注于“数据驱动的反应优化”。这一领域的培养目标是在反应优化领域取得前沿突破，通过高数据密度的反应技术、实验室自动化和动力学/机器学习建模的融合，为生命-saving制药的合成提供创新方法。本专业为学生提供了独特的机会，探索未来化学工程的前沿，并为学术和工业界的合作奠定坚实基础。
院系介绍：
本博士项目将由工程学院主持，该学院以其卓越的科研条件和强大的跨学科研究环境而闻名。我们的教授队伍在各自领域拥有丰富的经验，将为学生提供卓越的指导。此外，学院积极支持平等、多样性和包容性，鼓励各社会阶层的申请者参与。
申请条件
- 已完成或即将完成化学、化学工程或相关领域的硕士学位。
- 具备反应优化技术、流动化学和/或高通量实验的背景者优先。
- 熟练掌握在机器学习应用中常用的编程语言（Python/MATLAB）者优先，但可以在博士期间学习。
- 良好的沟通和人际交往能力，以促进跨学科研究团队的合作。
申请材料
- 简历（CV）
- 求职信（Cover Letter）
- 学术成绩单（Transcripts）
- 推荐信（Reference Letters）
- 研究计划（Research Proposal）
- 英语语言水平证明（IELTS或TOEFL成绩）
- 个人陈述（Personal Statement）
导师简介
Connor Taylor拥有丰富的研究经验和卓越的学术背景，是本博士项目的主要导师。他拥有博士学位并在相关领域取得了显著的成就。Connor Taylor的核心研究兴趣包括反应优化、流体化学、反应工程、实验室自动化、机器学习等领域。他曾在多个重要项目中发挥关键作用，并在相关领域的学术期刊上发表了重要论文。
申请建议
研究项目细节：首先，深入理解项目的核心内容—反应优化、流体化学、实验室自动化和机器学习。研究这些领域的最新进展，特别是它们如何应用于制药或化学工程。
展示你的专业技能：如果你有流体化学、化学反应工程或类似实验室工作的经验，一定要在申请中详细描述。同时，如果你参与过任何与数据分析或机器学习相关的项目，无论是学术还是业余，都要明确指出。
写好你的动机陈述：在个人陈述中，讨论你对该项目特别感兴趣的原因。可以是对特定技术的兴趣，也可以是对项目研究方向的热情。同时，说明你如何希望利用在该项目中获得的技能和知识。
强调跨学科背景：如果你有跨学科的学术背景，比如结合了化学和计算机科学，一定要突出这一点。诺丁汉大学的这个项目非常注重跨学科技能。
编程和数据分析技能：突出你在Python、MATLAB或其他相关编程语言中的能力。如果有，包括你使用这些技能进行数据分析或机器学习的具体例子。
有话说
项目理解：
本项目致力于通过结合高数据密度技术、流体化学增速、高通量实验及机器学习和动力学建模，实现化学反应过程的优化。其目标是提高药物合成的效率和纯度，对制药行业尤其是生命救护药物的合成具有重大应用价值。这种交叉学科的方法为化学反应优化提供了创新的理论和方法，涵盖了化学、化工、机器学习、数据科学等多个领域。
创新思考：
前沿方向：探索生物信息学、纳米技术、可持续化学等领域的交叉研究，以及其对药物设计和合成的潜在影响。
技术手段：采用前沿的人工智能技术，如深度学习和强化学习，以及大数据分析来进一步增强反应优化的准确性和效率。
理论框架：构建融合现代化学理论、计算模型和数据科学的全新理论框架，以更全面地理解和预测化学反应的行为。
应用拓展：将研究成果推广至环境科学、能源技术和材料科学等领域，探索其在新能源开发和环境保护中的应用潜力。
实践意义：除了提高药物合成效率，还致力于发现更环保、成本效益更高的化学反应路径。
国际视野：通过国际合作，将研究成果与全球科学共同体分享，加强国际学术交流和合作。
交叉创新：在物理化学、计算科学、生物技术等领域寻找创新点，推动学科间的相互渗透和融合。
【竞赛报名/项目咨询请加微信：mollywei007】
