招募

我们欢迎对 AI × 高能物理 交叉方向感兴趣的同学加入，一起围绕高能物理海量数据的智能重建与物理推理开展研究与应用验证。

我们在找什么样的你

对物理学感兴趣（尤其是 高能物理 / 粒子物理 / 近代物理 等方向），愿意理解实验数据与物理分析链路；
具备以下 算法方向之一或多项 的经验（科研/项目/竞赛均可）：
- 表征学习（Representation Learning）
- 视觉目标检测 / 视觉感知
- 多模态信息融合
- 生成式模型（自监督、扩散、VAE 等）
或你能为项目提供 物理学指导：包括但不限于物理背景解释、指标定义、分析链路与物理一致性检查、实验数据理解等。

你将获得

面向真实大科学装置数据的问题定义与实验环境
与物理分析链路紧密结合的研究机会（重建/筛选/模拟/测量）
与团队共同产出：论文、代码、数据集与项目展示站

联系方式

邮箱：qxye@ucas.ac.cn/yuhongtian17@mails.ucas.ac.cn
项目负责人：叶齐祥
投递材料：简历/自我介绍（请附上 研究方向、相关经历/作品链接、可投入时间）