香港城市大学全奖博士招生(Prof. Biao CAI)

招生要求

香港城市大学Department of Decision Analytics and Operations现招收2026年秋季入学的全奖博士研究生，由Prof. Biao CAI指导。申请者需满足以下条件：

学历要求：申请者需持有以下学历之一：

·具有研究型硕士学位（或同等学历）

·具有教学型硕士学位（或同等学历）

·具有一等荣誉学士学位（或同等学历）

英语能力：来自非英语国家的申请者需提供以下英语能力证明之一：

·TOEFL成绩不低于85分（网考）或563分（纸考）或62分（改革后纸考）

·IELTS总分不低于6.5分

学术背景：Prof. CAI特别欢迎具有扎实数学背景的申请者，数学专业学生尤其受欢迎。

申请流程：

·在2025年12月1日中午12点（香港时间）前通过研究资助局(RGC)在线申请系统(OAS)注册并获取参考编号

·在2025年12月1日晚上11:59（香港时间）前通过香港城市大学在线申请系统提交完整申请材料

奖学金：录取学生将获得以下资助：

·常规大学奖学金：每月HK$17,800（约US$2,282）

·优秀学生可获香港博士研究生奖学金计划(HKPFS)资助：每月HK$28,100（约US$3,600）

·会议和研究相关旅行津贴：每年HK$14,000（约US$1,790）

·第一年学费和住宿费用补贴

研究方向

Prof. Biao CAI是香港城市大学商学院Management Sciences（管理科学）助理教授，他的研究主要集中在具有复杂数据结构的统计机器学习领域。根据Prof. CAI的研究成果和专业背景，其主要研究方向包括：

·点过程模型(Point Process Models)：研究高维多变量点过程中的潜在网络结构学习，已在Journal of the American Statistical Association发表相关研究成果。点过程模型可应用于人类活动模式学习、事件预测等领域。

· 张量学习(Tensor Learning)：专注于高维张量的联合建模与聚类。该方向的研究已被Operations Research接受发表，对处理多维数据有重要应用价值。

· 中介分析(Mediation Analysis)：探索变量之间的中介关系，用于理解复杂系统中因果关系的传导机制。

· 生物统计学应用：与Yale University等机构合作，将统计方法应用于生物医学研究，如单细胞RNA测序数据的细胞类型特异性共表达推断、细胞类型比例的统计推断等。这些研究已在Nature Communications、Journal of the American Statistical Association等顶级期刊发表。

· 脑连接网络分析：与合作者共同研究社会认知中的脑连接，使用动态网络回归方法，该研究已被Annals of Applied Statistics接受。

Prof. CAI在Miami Herbert Business School取得博士学位，曾在Yale University生物统计系担任博士后研究员，在University of Cincinnati统计与数据科学系担任助理教授，现任香港城市大学决策分析与运营系助理教授。

Mason博士有想法

基于Prof. CAI的研究方向，以下是几个具有创新性和可行性的研究计划：

1. 金融市场中的点过程建模与预测

利用Prof. CAI在高维多变量点过程方面的专业知识，构建金融市场交易行为的点过程模型。该研究可以捕捉交易事件的时间依赖性和网络结构，有助于预测市场波动、流动性危机和系统性风险。研究将结合最新的深度学习技术与点过程模型，提高金融时间序列预测的准确性。

2. 医疗健康领域的张量分解与个性化治疗

将张量学习应用于多模态医疗数据（如影像、基因组和电子健康记录）的整合分析。通过高维张量的联合建模与聚类，识别疾病亚型和患者分层，为个性化医疗决策提供支持。该研究可与香港本地医疗机构合作，解决亚洲人群特有的健康问题。

3. 供应链网络弹性评估的统计框架

结合点过程模型和张量学习，开发评估全球供应链网络弹性的统计框架。该研究将建模供应链中断事件的时空模式，并通过张量分解识别关键节点和脆弱链接。这对于后疫情时代全球贸易网络的重构和优化具有重要意义，特别是在东亚地区的供应链优化方面。

4. 城市人群行为模式的多维时空分析

利用Prof. CAI在点过程模型和人类活动模式研究方面的经验，构建城市人群行为的多维时空模型。结合移动设备数据、交通数据和社交媒体数据，通过张量学习方法揭示城市动态和人群流动模式，为智慧城市规划和公共资源分配提供数据支持，尤其适合香港这样的高密度城市环境。