苏黎世联邦理工 (ETH Zurich) 大气与气候科学研究所大气化学研究组现提供一个为期四年的博士职位，研究课题为“对流层氧化氮研究”。大气化学研究组致力于探索控制对流层组成(气体和颗粒物)的过程及其与全球变化的交汇。研究广泛使用全球建模工具 (GEOS-Chem和CESM) 以及大型观测数据集的分析。排放到对流层中的氮氧化物 (NOx) 会促进细颗粒物和臭氧的形成，因此NOx在全球空气质量和气候中扮演着核心角色。尽管作用关键，NOx与其他形态氧化氮在对流层中的复杂循环仍未得到充分约束。我们对于来源和化学转化的认识不断增长，但这些认识尚未在大规模模型中得到很好的表征和验证。本博士项目的目标是：在三维全球模型中更好地表征这些过程；将模拟结果与机载、地面和卫星观测进行对比验证；最后，研究NOx排放的变化如何随时间改变了对流层NOx的循环及其影响。
所属院系：苏黎世联邦理工学院，X射线断层扫描组
项目时长：4 年
申请要求：
·持有大气科学、地球科学、环境科学、化学、物理学或相关学科的硕士学位；
·具备大气化学方面的经验，有区域或全球建模经验者优先考虑。
申请方式：特招公开项目，通过苏黎世联邦理工学院申请系统递交正式申请。
生物医学工程研究所的CMR研究组致力于开发用于心血管系统评估的磁共振 (MR) 技术与方法。我们设计下一代诊断工具，用于量化血流、器官灌注、代谢与功能、组织成分、微结构和力学特性。该研究组运用物理学、电气工程和计算机科学原理，设计高效且灵敏的成像与推断方法，以帮助指导心血管患者的诊断和治疗。 本项目基于该研究组先前及正在进行的工作，这些工作证明了将高性能临床MR系统降低至较低静磁场强度的优势。结合先进的MR脉冲序列设计和图像重建方法，可以获得出色的图像质量。此外，由于静磁场较低，对心脏中电信号源和磁信号源进行叠加和并形成像成为可能。为此，将获取用于心脏深度推断和数字孪生的数据。 该博士生岗位涉及MR脉冲序列设计和图像重建，以及利用经典和物理信息机器学习方法进行数据推断与融合，以推动心脏时间分辨形态和组织特性成像的发展。工作内容将包括数值模拟、实验测量以及在志愿者身上的应用。此外，还将与团队和临床合作伙伴一起获取患者示例数据，用于构建数字孪生，并评估低场深度CMR成像的诊断价值。
