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清华大学
清华大学计算机系刘永进教授从事计算机图形学、媒体智能信息处理、人机交互与混合智能、情感计算，以及与脑科学、认知心理学方向的交叉研究。目前指导领军工程博士生 1 名、全日制博士生 9 名和硕士生 2 名（含外国留学生）、博士后 4 名、科研助理 1 名以及行政助理 1 名。现因实验室科研发展需要，面向海内外诚聘博士后和科研助理，欢迎从事以下方向、有较强科研或工程经验的青年学者加入。
1. 计算机科学与技术方向：
1）具有多模态信息处理、跨模态学习、人脸表情建模与分析、三维人体模型重建、语音驱动的人脸视频合成；2）人体运动合成和动画仿真的相关项目经验；3）熟练掌握深度神经网络建模；4）能够熟练利用成熟工具搭建面向垂直领域的知识图谱系统和自然语言人机对话系统；5）熟悉 unity 或者 unreal 平台，对面部及身体扫描、建模、绑定、实时动画、解算和渲染过程熟悉者优先考虑。
2. 心理学或计算神经科学方向：
具有情绪或情感分析相关的专业领域知识，能够利用相关专业理论、科学方法进行实验设计，熟练使用 E-prime、MATLAB 或 Python 等对实验程序或数据进行编译或处理。科研助理对有心理学实验（特别是脑电实验）实际操作经验者、或有建模和编程经验者优先。
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刘永进博士是清华大学计算机系长聘教授、博士生导师，人机交互与媒体集成研究所所长，中国图象图形学学会智能图形计算专委会副主任，中国工业与应用数学学会几何设计与计算专委会副主任。他对可视媒体流形表达的度量计算与几何结构分析等关键问题进行了研究，在国际上率先开展了二维流形网格上测地 Voronoi 图研究，证明了一系列重要的理论成果。并进一步提出了系统的工业几何建模与情感计算高效处理新方法，拓展了以情感分析为内核的数字媒体处理与认知计算技术体系。
他获得 NSFC 联合基金重点项目、国家杰出青年基金（2017）、国家优秀青年基金（2013）的资助，入选 2011 年度“教育部新世纪优秀人才支持计划”；并两次获得世界华人数学家联盟年度最佳论文奖（2017，2018）、两次获得瑞士日内瓦国际发明展览会金奖（2013、2017）；获国际著名会议 SPM2014 的最佳论文奖、CVMJ 期刊 2015 年度最佳论文奖，5 篇论文（2007-2019）被北京市科协评为优秀科技论文。
他曾指导博士生获得 IEEE ROBIO 2017 最佳学生论文提名奖，并培养多名博士生、硕士生获得清华大学校级优秀博士/硕士学位论文，以及北京市和中国图象图形学学会的优秀博士学位论文奖/提名奖；还获得英国皇家学会牛顿高级学者基金（2017）和日本大川情报通信基金研究助成项目奖（2016），获得 2011 年国家技术发明奖二等奖和 2018 年吴文俊人工智能自然科学奖一等奖。他发表 SCI 论文超过 100 篇，包括在 ACM SIGGRAPH、CVPR、以及 IEEE PAMI 和 ACM TOG 等 IEEE/ACM Transactions 论文 50 余篇；引用的 SCI 期刊覆盖计算机科学、心理学、应用数学、化学、医学、自动化、机械制造、光学和机器人等不同学科。
个人主页：
https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/people/~Yongjin/Yongjin.htm
博士后岗位待遇
1. 博士后申请应符合清华大学博士后招收条件，年龄不超过 35 岁，获得博士学位一般不超过 3 年：
http://postdoctor.tsinghua.edu.cn/info/zcgd/1297
2. 岗位待遇按照清华大学相关规定执行。清华大学提供博士后公寓（或优越的租房补贴），并解决子女入园、入学；享受清华大学教职工社会保险、住房公积金等待遇；享受全国博管会关于出站博士后户口迁移及家属户口随迁等政策；
3. 推荐条件优秀者申请国家博新计划、清华大学“水木学者”计划（http://postdoctor.tsinghua.edu.cn/thu/index.htm）以及其他多种清华大学博士后支持计划。资助额 20~40 万元，另有多项福利保障和项目补贴；
4. 提供辅导撰写博士后基金、自然科学基金、出国留学基金等申请书的机会，并提供必要的配套条件和资源支持；
5. 优秀博士后出站可帮助联系推荐高校任职，或为后续职业发展创造条件并提供支持；
科研助理岗位待遇
1. 提供有竞争力的薪酬，具体待遇根据申请者的条件面谈；
2. 研究助理将作为高水平研究者提供高质量的研究和行政支持，提供发表高水平论文的机会，或者提供兼职创业的机会；
4. 可以根据自身的长期职业发展规划提供帮助和便利条件；
5. 享受清华大学合同制职工社会保险、住房公积金等待遇，可以按照清华大学的规定（积分制）申请子女入园、入学。
实验室介绍
实验室专注于探索计算机视觉、图形学和机器人的交叉领域，同时与机器学习有关算法相结合，致力于研究解决领域内相关基础问题和构建丰富实用的上层应用。具体的研究方向有：二维、三维数据（图像、视频等）的理解与生成；机器人的感知、规划、决策、执行与反馈；相关的应用有：三维说话人、图像风格迁移、人脸肖像画、图像超像素与视频超体素、机械臂路径规划与协同操作、3D 打印、室内导航与重建等。以下为实验室的一些代表性成果。
[1] Guanhua Zhang, Minjing Yu, Yong-Jin Liu*, Guozhen Zhao, Dan Zhang, Wenming Zheng. SparseDGCNN: Recognizing Emotion from Multichannel EEG Signals. IEEE Transactions on Affective Computing, Digital Object Identifier: 10.1109/TAFFC.2021.3051332, 2021.
[2] Inter-brain EEG Feature Extraction and Analysis for Continuous Implicit Emotion Tagging during Video Watching. IEEE Transactions on Affective Computing, 2019.
[3] Real-Time Movie-Induced Discrete Emotion Recognition from EEG Signals. IEEE Transactions on Affective Computing, 2018.
[1] Plant Phenotyping by Deep-Learning-Based Planner for Multi-Robots. IROS 2019.
[2] Energy-Efficient Coverage Path Planning for General Terrain Surfaces. ICRA 2019.
[3] LineUp:Computing Chain-Based Physical Transformation. ACM Transactions on Graphics (TOG) 38 (1), 11, 2019.
[4] A Configuration-Space Decomposition Scheme for Learning-based Collision Checking. IROS 2020.
[5] Support-free volume printing by multi-axis motion. ACM Transactions on Graphics (TOG) 37 (4), 134, 2018.
[1] APDrawingGAN: Generating Artistic Portrait Drawings From Face Photos With Hierarchical GANs, PAMI 2021, CVPR 2020, 2019 Oral.
[2] Fast Computation of Content-Sensitive Superpixels and Supervoxels Using Q-Distances, ICCV 2019.
[3] Content-Sensitive Supervoxels via Uniform Tessellations on Video Manifolds, PAMI 2020, CVPR 2018.
[4] CartoonGAN: Generative Adversarial Networks for Photo Cartoonization, TVCG 2021, CVPR 2018.
[5] Delaunay mesh simplification with differential evolution. Siggraph Asia 2018.
[6] Line drawings for face portraits from photos using global and local structure based GANs. PAMI 2020.
[7] SketchGAN: Joint Sketch Completion and Recognition with Generative Adversarial Network. CVPR 2019.
[8] Attention-aware Multi-stroke Style Transfer. CVPR 2019.
[9] Automatic Sitting Pose Generation for Ergonomic Ratings of Chairs. TVCG 2019.
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