一、西安理工大学国际工学院简介
西安理工大学国际工学院是经教育部批准设立,由西安理工大学与澳大利亚詹姆斯库克大学共建的非独立法人中外合作办学机构,是目前我国中西部地区唯一拥有本科、硕士及博士多层次招生培养的中外合作办学机构。学院开设机械设计制造及其自动化、土木工程、电子科学与技术、计算机科学与技术4个专业,办学总规模为1200人。
国际工学院依托两校一流专业、强势学科以及优势教育资源,通过专业交叉和学科融合,面向国家战略需求和产业发展趋势,围绕“智能制造”和“智能建造”培养方向,对接新一轮科技革命与产业变革,以推动“新工科”和“双一流”背景下学校教学改革和学科建设,培养面向智能制造和智能建造及可持续发展需要,适应未来科技进步,具有国际视野、创新精神、社会担当与职业道德的精英人才和社会栋梁。
二、西安理工大学简介
西安理工大学是中央与地方共建,陕西省重点建设的高水平大学,是国家中西部高等教育振兴计划——中西部高校基础能力建设工程实施院校,陕西省“国内一流大学建设高校”。2020年7月,学校成为工信部、陕西省共建高校。学校是我国西北地区水利水电、装备制造、印刷包装行业高级专门人才的重要培养基地和科研中心之一。
学校的水利工程学科为国家一级重点学科(涵盖5个二级学科),19个理工科为陕西省重点学科。在全国第四轮学科评估中,水利工程、控制科学与工程、管理科学与工程学科进入全国前20%;材料科学与工程、机械工程学科进入全国前30%;仪器科学与技术、电子科学与技术、土木工程、环境科学与工程、工商管理学科进入全国前40%。工程学学科、材料科学学科位列ESI全球学科排名前1%。
学校设有31个重点科研基地,建有水利工程、电气工程、机械工程、土木工程、电子科学与技术、材料科学与工程、管理科学与工程、控制科学与工程、仪器科学与技术9个博士后科研流动站,成立“谢赫特曼诺奖新材料研究院”,建设院士工作室19个。在校企合作方面,与省内外100多家单位建立了战略合作关系,在陕西、江苏等地建立研究院、技术转移中心8个。
三、詹姆斯库克大学简介
詹姆斯库克大学(James Cook University)创始于1970年,是位于澳大利亚昆士兰州北部、覆盖整个澳大利亚东北部的公立大学,是澳大利亚最顶尖的研究型大学之一,也是英联邦高校协会(Association of Commonwealth Universities)的会员。詹姆斯库克大学位于澳大利亚重点移民地区,毕业生在获取工作签证以及绿卡等方面具有极大的优势。
詹姆斯库克大学属2021QS世界大学500强,更是QS世界年轻大学前50强,该大学重点强调创新实践、工学结合以及校企合作的人才培养模式,其多项创新研究成果享誉盛名,尤其是在机械学、土木工程、电子系统与物联网、电子电气工程、大数据科学等领域的研究被澳大利亚卓越研究评级(Excellence in Research for Australia)评为高于世界标准。在Good University Guide 2021排名中,该大学在平等教育、学生参与感、技能培训、学生服务与毕业生就业率方面获得五星最高评级。
四、招生方向及培养目标
(一)招生方向(详见附件)
(二)培养目标
围绕“智能制造”和“智能建造”两大方向,培养德智体美劳全面发展,在学科掌握坚实宽广的基础理论和系统深入的专门知识,具有独立从事科学研究工作的能力,能在科学或专门技术上做出创造性成果的高级专门人才。
五、招生对象及条件
(一)学术要求
已获得中国大学硕士学位的人员;或相关专业应届硕士毕业生(最迟须在入学前取得硕士学位);或获得英联邦国家大学荣誉学士学位(Honors Degree)并成绩优异者;“优异成绩”的定义为:等同于四年制詹姆斯库克大学荣誉学位的水平,包含在第四年完成突出的科研成果,从而获得1级荣誉学位(学业平均分80-100)或 2A 级荣誉学位(学业平均分 70-79)。
(二)语言要求
雅思(学术类)平均分不得低于 6.5 分, 单项分数不得低于 6.0 分;或顺利完成英文直通课程,总分不得低于70%,且单项分数不得低于65%。如报名时未有雅思或雅思成绩不达标,则需在面试前后参加入学语言测试。
六、报名流程与申请要求
符合条件的申请者填写意向表并提交相关个人信息,提交的材料包括:
(1)西安理工大学国际工学院2021年报考攻读博士学位研究生意向表;
(2)本科及硕士研究生期间学业成绩单原件;
(3)本科毕业证书、学士学位证书、硕士研究生毕业证书、学位证书复印件;
(4)英语语言能力证明(如大学英语四六级证书、雅思、托福等英语考试成绩单);
(5)个人简历;
(6)其他能证明科研水平和能力的材料;
(7)研究计划(要求等同于詹姆斯库克大学博士生申请)。
七、资料提交
报名时间:2021年7月25日前
综合考核时间:另行通知
将所有申请材料电子文档放在一个压缩文件夹内发送到指定邮箱:gjgxy@xaut.edu.cn,并致电国际工学院确认邮件是否发送成功。
压缩文件名为:申请人姓名+报考学科。请在邮件中留下手机号码方便通知综合考核。
综合考核通过后,满足所有申请要求者将被直接录取,满足部分申请要求者将被有条件录取。
八、学制与入学
联合培养博士研究生基本学制为四年。符合条件的学生将注册为澳大利亚詹姆斯库克大学学生,入读詹姆斯库克大学博士学位课程:
(一)学生收到国际工学院和澳大利亚詹姆斯库克大学的预录取通知后,在国际工学院接受半年的博士预备课程(Doctoral Qualifying Program, DQP)学习,包括学术英语、科研技能与研究方法、数据分析、设计思维以及一门专业课程等;
(二)顺利完成DQP课程的学生将正式注册进入博士课程,之后半年赴澳大利亚与詹姆斯库克大学导师进行面对面课题交流及进行开题报告;
(三)随后学生返回西安理工大学,在詹姆斯库克大学首席导师以及西安理工大学副导师的联合指导下,进行约2-3年左右的课题研究;
(四)最后半年学生赴澳大利亚詹姆斯库克大学,在外方大学导师指导下准备毕业论文和论文答辩。达到澳方要求后,授予澳大利亚詹姆斯库克大学博士学位。
九、费用及助(奖)学金
(一)费用
1.国内学费为4.0万元(人民币)/人•年。住宿费1200元(人民币)/人•年;詹姆斯库克大学将提供全额学费豁免;
2.国际交通费由学生自理;
3.在澳期间生活费(食宿、交通及专业书籍购置等费用)由学生自理;
4.境外保险费及医疗费由学生自理;
5.申请赴澳签证费用由学生自理。
(二)助(奖)学金
1. 满足要求的学生有机会申请中国留学基金委的生活补助;
2. 优秀学生将有机会获得国际工学院奖学金。
十、证书与学术记录
圆满完成博士课程并符合澳大利亚詹姆斯库克大学考核要求的学生,将被授予詹姆斯库克大学的博士学位证书。
十一、招生咨询电话
国际工学院办公室(029)68826701、(029)68826127。
附件:詹姆斯库克团队研究方向
附件
詹姆斯库克团队研究方向
一、工程学科
1.研究方向:计算流体动力学、浮力驱动的流量、多相流、湍流分层流、传播热量、自然对流、浮力喷射器、标度分析、环境流体动力学、太阳能热能、建筑物供暖和通风、太阳能集热器技术、太阳能热水器、湍流建模、DNS和LES。
2.研究方向:多相流、生物燃料发动机技术、传热与传质、环境流体力学
3.研究方向:金属疲劳、航空航天与其他材料的焊接和残余应力研究、符合澳大利亚和国际标准的机械设计与散装材料处理
4.研究方向:建筑物和通风系统中的热传递、供暖或制冷系统、太阳能系统、增材制造(3D打印)、热优化、计算流体力学、CFD编程
5.研究方向:先进的材料和制造、生物质的先进热工艺、工程化的生物炭,可用于多种应用:增强聚合物、填料、过滤器以减轻水污染
6.研究方向:可持续能源,包括固体氧化物燃料电池的制造和评估、固体氧化物燃料电池中的碳氢化合物直接重整、生物质气化以及生物质-气化器-固体氧化物燃料电池组集成系统建模
7.研究方向:岩土工程中的数值方法、地面改进方法、边坡稳定性、边坡扫描装置、地理空间工程、岩土传感器、传感器无线接口、GPR、TDR技术、水土流失和污染
二、电子系统与物联网
1.研究方向:有机电子、有机太阳能电池、有机发光二极管、半导体器件的计算模型、机器学习
2.研究方向:光伏系统、太阳能预测、电力电子、可再生能源整合、能源系统分析、智能电网
3.研究方向:物联网技术、低成本传感技术、无线通信技术、用于模式重新组合和预测的深度学习算法以及在诸如遥感和神经科学、跨学科研究等领域的深度学习应用
4.研究方向:机器学习在健康和辅助生活、可穿戴健康设备、物联网技术、跨学科研究等领域的应用
5.研究方向:智能农业、无线通信理论、3D图像处理、压缩和传输
三、人工智能与机器学习
1.研究方向:应用人工智能、轨迹数据挖掘、时空数据挖掘、移动增强现实与虚拟现实、深度学习算法与应用、文本数据挖掘
2.研究方向:路德学与严肃游戏、情感计算、技术史、网络安全
3.研究方向:密码学、秘密共享方案、面向社会的密码学、多方计算协议
4.研究方向:人工智能驱动的网络安全、人工智能模型中的安全与隐私、社交网络数据分析
5.研究方向:机器学习、神经网络、数据挖掘、算法优化、应用人工智能、混合智能系统、信号处理与分类
6.研究方向:计算机视觉、机器学习和深度学习方法及在工业、医学和海洋生物学中的应用
7.研究方向:健康数据分析、时空动态建模、机器学习算法
8.研究方向:YouTube里的产品评论分类、基于亚马逊里书面文字评论的产品推荐、社交网络挖掘、人工智能与游戏的整合
9.研究方向:可重构智能表面(RIS)的机器学习在信道估计中的应用、基于图像识别的机器学习或人工智能应用、设备对设备(D2D)通信和缓存、蜂窝和移动网络、雾-物联网网络
10.研究方向:文件分析、图像处理、人工神经网络、生物识别、网络、医疗领域的物联网