2023年硕士招生信息

——脑所国科大全日制硕士研究生各专业方向预计【不接收调剂】

——国科大非全日制电子信息硕士【接收调剂，院统筹，目前只接受校内调剂】

——深理工-南科大联培生物与医药等专业【接收调剂，对申请考生一志愿报考学校无限制，但一志愿专业需为08工学、考试科目3为数学】

——深理工-山东师范大学联培生物与医药专业【接收调剂，对申请考生一志愿报考学校无限制，但一志愿专业需为08工学、无数学要求】

调剂具体要求，详见公告；此外，关于国科大一志愿全日制硕士研究生成绩，待上级下达招生名额后将尽快安排公示和拟录取。

【国科大预调剂通知】 https://www.siat.ac.cn/yjsjy2016/zsjs2016/202303/t20230324_6716886.html

【深理工-南科大联培预调剂公告】 https://www.siat.ac.cn/yjsjy2016/zsjs2016/202303/t20230321_6705047.html

【深理工-山师大联培预调剂公告】 http://www.lsc.sdnu.edu.cn/info/1082/5722.htm

2022/04/09更新：

中国科学院深圳理工大学（筹）与南方科技大学2022年联合培养研究生项目调剂通知----中国科学院深圳先进技术研究院

《中国科学院深圳理工大学（筹）与南方科技大学2022年联合培养研究生项目调剂通知》

新出来的调剂政策，4月11日中午截止。授予南方科技大学学位，在中科院深圳先进技术研究院培养，强强联合~招收电子科学与技术、材料与化工方向共约70~80名调剂学生。

对脑科学、生物医学图像处理、类脑智能计算、神经建模方向研究感兴趣的同学可以发简历私信联系了解详细情况。（其他方向我不熟悉哈~）

2022/03/25更新：

今年中科院深圳先进技术研究院继续招收调剂学生：

深圳先进技术研究院2022年拟接收硕士研究生调剂通知----中国科学院深圳先进技术研究院 (siat.ac.cn)

要调剂到脑所，可能有几种选择：

1. 直接调剂脑所的生物与医药专业，前提是需要对该专业方向感兴趣，研究生培养阶段需要学习一些相关专业课程，满足该专业的毕业要求；同时注意考试科目的要求。

2. 调剂先进院的电子信息（非全日制），先进院的非全日制和全日制是相同的培养方式，全日制教学与科研。

可以私信联系了解详情。去年联系的很多同学都成功上岸，非常恭喜。

下文的往年的信息也可以作为参考。

04/02 更新：新出来的调剂政策，授予南方科技大学学位，在中科院先进技术研究院培养，强强联合~

南方科技大学与中国科学院深圳理工大学（筹）2021年联合培养研究生调剂通知

电子科学与技术：主要涉及大数据、云计算、物联网、机器人、人工智能、计算机视觉、多媒体、信号处理、地学计算、生物医学信息、图像处理、类脑智能计算、神经建模等领域。

材料与化工：主要涉及电子材料、功能材料、光电材料、功能薄膜材料，新型储能材料、二维材料、生物材料等领域。

我们的招生宣传：

欢迎咨询和报考调剂~

2021/03/23:

目前有电子信息方向的全日制调剂名额（很少，目测已经爆了），有生物学、生物与医药方向的全日制调剂名额（还有一定希望），以及电子信息方向的非全日制调剂（名额有好几十个，官网可查到相关信息）。

2021/03/04更新：

考研季又到啦~继续欢迎私信戳我，可以提供免费咨询，帮有兴趣调剂到脑所的同学推荐脑所的生物医药方向、计算机方向的调剂情况的最新消息，以及为一志愿报考脑所的同学推荐合适方向的导师~祝大家都能够顺利上岸，都有一个美好的研究生生活~

2020/06/20更新：

想保研的同学快快报名申请参加今年脑所的夏令营哦：

2019年12月更新：

脑所今年推出首届冬令营，主要面向大三学生，在过年之前，感受一次深圳温暖的冬天~ 戳链接来了解：

2019年6月更新：

继续帮脑所宣传。关于保研和夏令营。

深圳先进院招收计算机方向研究生的主要是数字所，不过数字所相对来说比较难进，对于对生物、医学，尤其是神经科学，以及大数据方向感兴趣的同学，也可以考虑一下脑所。我们有好几位导师都很需要计算机专业的学生在数据处理方面进行合作。

对于大数据、云计算、人工智能应用来说，数据本身都将是核心竞争力，对于生物医学应用，包括脑所在内的生物方向的实验室才是数据的源头，掌握这些数据、熟悉对这些数据的分析处理方法，才是最源头的壁垒以及竞争力。我们直接产生和获取各种最直接和一手的数据，在此基础上来分析大脑的结构功能、生理病理情况，目标是在类脑智能、智能医疗图像分析等领域建立最优秀的团队。

今年脑所的夏令营是7/8-7/12，申请是在7月初截止。

对夏令营、保研感兴趣的同学，都可以私信联系我哦。

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2019年6月注：以下是关于非全

借地宣传一下。帮先进院脑所的副研究员朋友招一名计算机技术方向的硕士生。今年非全日制硕士可以调剂到脑所。

朋友新加入深圳先进技术研究院脑认知与脑疾病研究所，研究方向包括脑成像与类脑智能，生物医学大数据处理，与腾讯优图及中科大等团队深度合作对脑成像和病理样本成像数据进行机器视觉和深度学习分析。研究成果未来在生物医学领域应用前景广阔。期待对脑科学感兴趣、同时有一定创业热情（因为是新实验室，一定程度上相当于参与创业）的同学加萌哦^^

提供腾讯的实习机会。毕业后希望就业的同学也可以考虑哦^^

感兴趣的同学可私信联系^^

关于非全日制硕士：

今年先进院接受非全日制计算机技术专业硕士调剂，非全日制研究生是为即将进入社会工作的本科生或已有社会职业的人员提供攻读硕士研究生而设立的学习方式。2017年之后，非全日制研究生双证齐全，既有毕业证，也有学位证。非全日制硕士研究生和全日制硕士研究生招生方式相同，都必须通过全国硕士研究生招生统一考试。全日制和非全日制研究生实行相同的考试招生政策和培养标准，其学历学位证书具有同等法律地位和相同效力。

据了解神仙院生源一直不错，尤其这几年发展迅速，与港校，企业合作都很多，不至于连一志愿都招不满吧。再说一志愿电子科大，你也没说本科啊，300分算高吗？还有强调了一下竞赛专利，含金量如何，什么竞赛专利。。。哪怕是一志愿报考先进院，你这个分数也上不了啊，别说你调剂的了。。。

利益相关，本人是海外博士回国入职，先进院是全深圳工资最低，合成所是全先进院工资最低。个人认为如果没有极其熟悉或者喜欢的老师或者领导完全没有必要来先进院入职。

先进院“引进”了很多国内其他科研院所不要的“专业”人才。偷拍女厕所的，玩女学生的，各种约P（piao）不检点的，总之可以说是中国藏污纳垢之地。

各种领导没有担当，有什么事情喜欢推卸责任。总之能不去就别去。

中科院和985学校的对比也是非常多同学比较好奇的地方，因为两种类型的学校可谓是各有长处和优势，具体怎么选择也应该看题主今后的发展，那么题主是打算读完硕士直接参加工作，那么可以选择985，因为985和中科院对比有一定优势，可以参考下面的对比分析:

一、选择私企

私企更加看重的是个人能力，所以在研究生期间最好能够积累一定的实习或者工作经验，但是私企对于学校的要求不受限制，一般来说中科院和985都可以通过简历筛选，不过中科院是以科研为主，如果找不到可以放实习的老师，那么对于今后参加工作是不大有利的，当然能够找到放实习的老师，两所学校是差不多的。

二、选择国企或公务员

国企比私企难的一点是会限制学校，比如有些岗位会明确规定只有985院校才能投递，甚至会要求华五以上的学校，所以这时候985的学历就是敲门砖了，中科院可能不具备优势，包括考公务员的时候更是对学校的要求很高，那么以后想往这方面发展或者想要在国企中晋升的更快则可以选择985院校。

三、算法岗位

如果就业想选择算法岗位，那么毫无疑问除了工作能力以外，科研成果同样重要，而中科院以产出科研为主，而且老师们近几年的科研成果也依然在产出，所以可以锻炼自己的科研能力，这对于以后参加算法岗位是比较有利的。当然985院校比较牛的组也有比较创新的科研成果，所以这和实验室的关系比较严密，只要能够进到985院校和中科院的强实验室都是可以的。如果想进入研究所工作，那么中科院也是一个很好的选择，它是行业领域内比较领先的存在。

四、深造

因为很多人都还不知道自己是否适合深造读博，所以现在无法做出选择，但是如果对将来留在高校很感兴趣，那么中科院是会提供一个更好的平台去深造的，因为一般中科院的硕士都是可以推荐到更好的学校或者国外继续读博的，但是读博还是需要认真考虑，如果确定，中科院是一个比较好的选择。

一、单位简介

2006年2月，经中国科学院、深圳市人民政府及香港中文大学友好协商，在深圳市共同建立了中国科学院深圳先进技术研究院（Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences，英文简称SIAT，以下简称“深圳先进院”），实行理事会管理，探索体制机制创新。

高校人才网-全国单位招聘信息汇总表?

• 01 年度牵头获批科技部重点研发计划项目12项，居全国科研院所第一
• 02 总经费超1.2亿元，其中合成生物学专项获批5项青年项目，占全国一半
• 03 获批国家自然科学基金超161项，总经费超1.1亿元
• 04 获批国家博士后基金79项，连续五年蝉联全国科研院所第一
• 05 年度发表论文2036篇，其中CNS系列文章41篇
• 06 新增申请专利1937件，授权专利693件，专利授权率为70.6%，高于全国平均水平26个百分点
• 07 新增PCT申请599件，蝉联全球教育机构第一名
• 08 新增孵化企业160家；“高场磁共振医学影像设备自主研制与产业化”项目荣膺“国家科技进步奖”一等奖
• 09 年度获批“优秀国家级国际科技合作示范基地”，是深圳市唯一入选单位
• 10 新增国际科技交流与合作项目68项，总经费5920万，其中获批国家港澳联合研发项目数量排名全国第一

二、招聘对象

2022届/2023届博士生和2023届硕士生

三、招聘需求

四、薪酬福利

薪酬奖励：

富有竞争力的薪酬水平+科研成果转化奖励+年终绩效组织奖励

3H工程：

人才安居房+高端年度体检+协助子女入学

福利保障：

全额缴纳五险一金+工作日餐费补贴+带薪年假

人才服务：

国家级/省市级/中科院人才项目申报

交流学习：

出国访问交流机会

五、校招流程

简历投递——初筛/测评——面试——复试——录用——签订三方——入职

六、行程计划

七、简历投递

▼扫码投递▼

▼园区展示▼

▼交流QQ群▼

1

邮件投递：

简历请以WORD或PDF格式投递到hr@siat.ac.cn，邮件及文件请命名“2022秋季校园招聘+岗位+专业+姓名”

2

网络投递：

登陆https://siat.zhiye.com/进入校园模块投递简历，招聘岗位请见“招聘动态”栏目

原文链接：

学生住在光明，实验室在西丽，每天坐班车一个小时过来。每年的博士名额极少，只有4个左右，竞争激烈，没有硕博连读。

这篇文章最初完成于2022.6.11，回学校后聚会、拍毕业照，毕业后短暂旅行然后就到华为入职了。最近在写材料的时候才忽然发现这篇文章忘记发出来了。

现在回头来看这篇文章，回想起在先进院的时光，还是会怀念。感谢曾经帮助过我的老师们，师兄师姐们。

关于我：
山东大学某基地班2018级本科生，曾在中国科学院深圳先进技术研究院/脑认识与脑疾病研究所/脑信息中心做客座学生。比起手握顶会一作的各路大神来说，我算是一点都不够看。回学校马上要毕业了，就想着写点什么纪念一下这段可能改变了我人生轨迹的日子。2021.9.1-2022.6.6，本科的最后一年几乎完全是在先进院度过的。

刚到脑信息中心的时候，我算是从对科研几乎一无所知。离开的时候，自认勉强可以算有了超过不少研究生的科研认识水平。这段日子大概可以分为：摸鱼、迷茫、坚定三个阶段吧。

第一个阶段大概是21年的9月和10月，第一个月一直在准备华为的秋招面试，第二个月因为之前一段时间承受了很大的心理压力，所以回家回学校放松了一下。

第二个阶段大概是在21年11月到22年1月，这段时间一直处在极度的自我怀疑中。在这个阶段一方面在犹豫之后到底是申请个授课硕士毕业就捞钱呢，还是利用剩下的时间做点成果申请博士；另一方面是我在的组处在刚起步阶段，同时做的都是比较大的项目，对我申请博士而言很难在短时间内帮我出一篇很不错的工作（当然，现在我已经不这么想了）。

第三个阶段大概就是在22年2月到离开的这段时间，差不多确定了自己之后要做什么并开始了解领域内的进展，开始动手实现想法。虽然最后想法不work，但是在这段时间算是一定程度上改变了我的科研观以及价值观。

在刚确定要读博的那段时间，真的很难沉下心来做点长期的事情。回过头去想，可能是Peer Pressure吧。尤其是逛逛知乎，经常能看到同级做深度学习的各路大神，手握多篇顶会一作，二作三作更是不计其数。记得印象最深的应该是一个上海交大的大神，几篇一作，加上挂名一共十多篇文章……所以当时一直想的是怎么能快点出（灌）一篇计算机视觉的顶会论文好去申请。之所以想搞计算机视觉是因为觉得如果按照组里的项目去做，那就是转行到生物交叉方向，一短时间难出成果，二路越走越窄（当时觉得从纯cv能以后再跨到交叉，从交叉没很难跨回cv）。所以有一阵子一直在无比焦虑的看CVPR近年的论文，想快点找个思路出文章。因为焦虑，导致自己一直在内耗，同时会想追求短平快的东西而放弃做很多提升自己的事情。当然，也可能在给自己偷懒的借口，以我要快点出东西为借口，放弃做一些看起来会有点难度花点时间的事情。再后来也不知道为什么开窍了，可能潜移默化的受组里老板们的科研思路影响吧，我开始不再一味追求成果，而是更多关注自己的成长。算是逐渐和平庸的自己和解了吧。这也是我认为我在脑信息中心这段时间思维上最大的收获之一。

如果说，我自己怎么评价我这段时间，我只能说，I could do better。如果从来到这里的时候，就拥有快离开时的认知水平，那么我一定会做的更好，或许可以有一篇不错的产出。回头来看，虽然觉得自己本可以做得更好，但也并没有后悔。因为在这段时间里我认识到，成长总是需要时间的。一段科研实习并不一定要有一篇paper才算是圆满，对我而言这段时间收获到的科研认知可能并不比一篇paper的价值要低。

说起来也不怕大家笑话，在这段经历之前，我缺少很多我认为一个工科生应该具备的最基本能力。查资料慢、paper看不懂、做不了有挑战的事情……我觉得这可能不仅仅是我一个人的问题，而是绝大多数中国工科大学生的现状。我们的绝大部分时间都花在了应付考试上。我承认，有些基础知识确实很重要，但凭心而论，我们的大学到底有多少课程是有意义的基础知识，又有多少是在为了凑学分学一些落后时代不知道多久的技术呢？学校的课程只教会了我们怎么考试，并没有教会我们如何实践。

有些能力强或者目标清晰的同学，或许通过自己的摸索在大一大二就有了这些基本能力。但对像我这样平庸的同学来说，缺少某个人的点拨或者没有某段经历，很难自己认识到这些基本能力的重要性并着重培养自己。

举个很简单的例子，一个看起来很简单但很多人不一定有的能力：查资料。以前遇到某个bug，我总会在百度查。百度大家懂的，基本属于在垃圾箱里找金子。虽然英语水平不算很差，但总是偷懒不想去读英文网页。直到有一次我发现stackoverflow这个神奇的网站，遇到的绝大部分问题几乎都能在上面找到讨论。于是我发现看外网远比我在百度和国内博客翻垃圾要节约时间，想想曾经遇到问题在cs某n找博客，翻开全是一群人抄来抄去那种绝望感……当我学会在Google查我需要东西之后，做事情的效率翻了一倍不止。慢慢我也成为国内博客的输出者，开始记录自己解决问题的过程，自己的一些理解和想法。有两三个月实践比较多，大概输出了三四十篇博客，现在访问量也有七八万了吧。虽然没有很多，但看到有些朋友在评论区说感谢博主，感觉自己帮助别人节约了时间，还是很有成就感的。

而我感知中最强的可能就是读paper的能力。其实在大三的时候我就已经开始看一些cv的顶会paper了，但是当时基本上就是一天看个几段，还不明白这几段说的是什么。具体从什么时间开始可以快速抓到一篇文章的重点、快速理清一篇文章的思路我也记不得了。但大概就是在先进院的这段时间里，有一天我突然发现我可以在短时间内在一篇文章中找到我想要的答案。虽然这离有一篇属于自己的一作文章还差的很远，但我认为对我入门做科研来说，算是迈出了一大步。而真正让我觉得我最大的成长，或许就是想要去做有挑战的事情。这种想做和不知天高地厚时候的想完全是两个概念。这种想是意识到什么是对自己成长有益的事情，什么是自己真正想做的事情后做出的选择。而不是不知无畏，嘴里喊着我要做最难最有挑战的事情，实际遇到困难就开始怀疑自己当初的选择是不是对的，然后开始给自己找退路。

关于老师：
以我浅薄的经历，斗胆来谈一谈我心目中好的导师是什么样子吧。之前听朋友说他认为的导师分四档：第一档不push且能让学生有产出，第二档push但能让学生有产出，第三档不push但学生也没产出，第四档push且没法让学生有产出。据说目前国内学生能有产出就很不错了，第一档更是可遇不可求（没读过研，没有考证过）。我觉得这个评价大体上是正确的，毕竟对学生而言，无论是找工作还是继续深造，产出都是非常重要的。但我个人可能不想以产出来衡量导师的好坏。因为产出这个事情一方面取决于导师的资源怎么样，但还有很大部分也取决于学生自己。所以单纯的看能不能给学生带来产出可能并不是一个很公正的评价。

我的评价指标可能比较主观，是一些难以量化的东西。我认为的好导师是可以培养学生独立科研能力、提高学生科研品味、教会学生如何做人的导师。当然，每个人情况不同，对于急需paper拿去申请的同学来说，只要导师能帮助学生产出很好的paper，那就是好导师。但我自认不是一个天赋很强、技术水平很高的人，可能因为我的长处就在技术之外的地方，所以我更关注于paper之外的部分。

其实在来到脑信息中心之前以及刚开始的一段时间，我也是希望能够有一个老师直接把paper喂到我嘴里，我拿着直接去申请phd，offer拿到手软。

想到这里，回头看看我老板，确实强的一批，确实刚搞了篇大的（Nature Biotechnology），人确实nice。但就是科研品味太高了，项目太大了，以我当时的认知，我想我一个臭本科生在这呆九个多月从0开始上哪能弄一个符合老板科研品味的东西，这不是扯淡吗。老板喜欢的东西是真的有用真的能解决实际问题的东西，而我太清楚要解决实际问题有多难了。

尤其是我当时想申AI方向，要把深度学习算法拿到老板的数据上用，还要做的解决实际问题，最好算法还有点创新，想想脑子都大。那段时间一度以为我是进了一个大坑，但现在回过头来看当时的自己，简直是坐在金山上问老天为什么我这么穷。

曾经以为的不适合，只是因为自己的无知。如果以快速出一篇计算机视觉的会议论文为目标，那我们组确实不是好去处。但如果以接受科研训练、找感兴趣的方向、做交叉方向前沿研究为目的，我们组可以说是国内为数不多的好去处。想想自己之所以一开始想搞计算机视觉，无非是因为曾经做过相关的项目、好朋友在读这个方向的PhD能给我很多指导意见，并不是自己真的热爱。这也是我为什么说，我并不想以产出来衡量导师的好坏。因为我发现如果不是在这个组，在这群nice老板的指导下，我根本意识不到自己究竟想做的是什么自己的目的究竟是什么。对我而言，在本科阶段，我认为老师们给我带来思维上的提升，远比让我按部就班跟着干活收获一篇灌水论文来的要有意义（NIPS、CVPR等顶会一作论文另说hhhhh）。

重点来谈谈我的老板们吧（可以算是硬广了）。为什么说是老板们？因为感觉上我在这段时间可以说是吃百家饭，受过很多老师的帮助。最开始我是被徐放老师招来的，一直也是徐放课题组出我的补助。后面选定想做的东西之后，技术上是周鹏程老师在指导我。平时有些奇奇怪怪的小问题，有的时候也会跑去问肖彦洋老师。关于老板们的学术水平，我觉得我没有资格去谈，山大臭本科生来谈中科大、卡耐基梅隆、上海交大PhD的学术水平，实在是有点开玩笑了。只知道老板们21年见刊了一篇Nature Biotechnology，据说是很强很强（狗头）。我主要想谈谈老板们培养学生的理念，以及记录一下和老板们发生的故事吧。

工作习惯上，在这边的工作氛围是非常轻松的，甚至可以说有些懒散。这种氛围有利有弊，好处是可以给学生足够的时间去思考而不是盲目的卷，坏处是对于自制力差的学生来说很容易摆烂。

去年刚到先进院的时候，整一个人是直接就感叹，这里真好。因为几天之前我还在华为，哪怕实习生朝9晚6我也非常之难受。每天早上开晨会，晚上写当日总结汇报，自己也不能做想做的事情。来到组里一开始说实话还真有点不习惯，老师给任务习惯性会当成华为那种样子去做，想着这个要有产出那个要有产出（虽然最后也没）。

当时带着不好意思，白嫖了徐老师两个月。第一个月每天就在工位上刷题、看面经，准备20几号的华为面试。等到华为面试全都过了，知道自己基本稳了之后，突然就非常想家（二十多年来第一次）。可能因为前段时间心理压力实在太大了吧，跟徐老师说我想回家一趟。老师马上就允许了，一趟回去呆了得有半个多月。也就是这段时间吧，回去之后受到了徐老师唯一一次批评。

我猜当时老师应该对我是有些失望的，学生和组里的整体氛围不match，又是一个感染力非常强的学生。同时这段时间我也确实太摸鱼，老师跟我讲其他隔壁组谁谁谁，多么多么有self-motivation。

虽然快毕业的时候问徐老师，老师死活不承认当时说我自我驱动能力不够强哈哈哈哈哈哈哈哈。

但我想当时老师肯定是觉得我太散漫，太急功近利。接着我大概有快一个月的时间，没有出现在工位上。当时我跟老师讲，我觉得我基础差的有点大，所以我要自己补补深度学习的基础。于是自己在宿舍看了好一阵子的网课，当然我自己感觉还是摸鱼和学习一半一半……等我有天出现在工位，徐老师笑着问我说，这段时间学习的怎么样啊？

说实话心里是非常感动的，毕竟前面刚挨过批评，接着也没做组里的事情，又去干自己的了。即便是这样老师还是会关心我的收获，而不是质问我什么时候开始干活。

后面的话，大概确定了一个我可以研究技术同时组里也需要的子课题，然后就开始了漫漫踩坑路。当时徐老师弄了一个飞书文档，让我记录自己的进展，可以每周写个周报之类的，方便老师们follow。本以为是因为我太摸，也要开始被push了。结果第二天才知道，老师根本没在push我，而是在教我怎么做科研。写成一个文档方便记录参考文献、整理思路，后面如果要写文章就可以直接以这个为参考扩展出去了。当时原话大概是：我们自己写论文差不多也是这个样子，把这个文档整理一下基本就可以当作初稿了。从始至终我都没有被老师强行push过，哪怕老师让我干什么也是说，我们想做xxx你看你有没有时间、xxx你看你有没有兴趣做一下。原定日期完不成我要求多点时间的时候，老师也从来不会拒绝。氛围上可以说是相当之友好了。毕竟从老师的角度，客座学生完全可以当廉价劳动力来用，但我能感觉到在脑信息中心我是真的被当成自己学生来培养的。

我记得有师兄曾经跟我说过，这里老板们培养学生的理念是，当学生和老师想法有冲突的时候以学生的想法为准。估计当年徐放老师把我招过来主要是想让我做软件开发方面的事情吧，毕竟在联系徐老师的时候我还在华为实习，做的就是软开（虽然做的不咋地）。但我一直想的是做算法研究，而且主要是深度学习算法。

当时徐老师给了我几篇论文让我研究一下， 看有没有什么想法，具体内容我已经忘记了，但大体上基本都是开发了一套流程解决了某个问题的这种工作。现在来看能做出这种工作来也非常难得，但当时我就觉得这种工作很low，哪有搞端到端的算法创新厉害。我跟徐老师讲我想做深度学习算法，老师虽然有告诉我他觉得正确的科研思路应该是什么样子的（是针对问题寻找解决方案，而不是从解决方案来寻找问题），但没有强制性“教育”我，让我按照他的思路来。

相反，徐老师非常尊重我的想法， 并且在我提出我可能想做的一些“不切实际”的课题之后，联系周鹏程老师让我们一起讨论一下看这个东西能不能做。周老师也是同样，从不会说，你这个思路就是错的你别弄了。印象里唯一一次被周老师“批评”是我找数据集找了几天，一直没有找到满意的数据集，期间一直不停的call周老师，最后老师让我别再穿梭在各个数据集里，抓紧找一个开始干吧。

前面主要在谈徐放老师，下面来谈谈周鹏程老师吧。真正开始做技术上的事情，基本上都是周老师在带我了。在培养学生上，不知道是不是毕老师实验室走出来的学生都是这个氛围，周老师也是很尊重学生想法的。周老师是以算法为工具解决实际问题的科研思路，和我当时想的快速搞一篇算法的创新不管他有没有用的态度完全是不同的。

当时刚和周老师接触的时候，我脑子里都是些乱七八糟天马行空的灌水idea。自己可能也理不清楚就冲过去跟老师讨论了。我猜老师肯定是看得出来我那些idea有多不靠谱的，但并没有说你这个想法不行或者说你不要想这些你就做xxx。而是拿出自己的时间来，真的认真地在跟我讲他的理解，同时给我讲他觉得可能可行的思路。即便面对一个想法和自己有冲突的学生，周老师也是以自己的能力，顺着学生的思路尽可能地帮助学生成长。或许这应该算是一种因材施教？

在我的认知里，这是非常非常难得的好导师。更难得的是，除了能力很强很为学生着想之外，周老师本身就是一个非常幽默的人。也会经常跟我开玩笑，我扔出来的一些梗老师也很能接得住。跟周老师一起work给我的感觉不像是老师在带学生，更像是在学校高年级的学长在带低年级的学弟。亦师亦友大概就是这种感觉吧。比如年初我过生日那几天，有很多聚会，我跟老师说明天我要过生日了，可能没太有时间看文章。老师说，等我有空再给你找几篇文章当生日礼物。后来过年期间还收到了老师发来的文章，我说老师我在走亲戚，走完就看。老师说：我不是故意过年期间催人干活，就是怕忘记发了。新中国不存在周扒皮。

那段时间感觉老师是做了不少和他科研品味不相符的事情。因为我是一直想快点出一篇工作，周老师经常会跟我说他觉得不错的方向，感觉真的有认真在考虑哪个东西可能我按部就班的去做就能在短时间里做出不错的效果来。后来嘛，虽然我收获很多但还是比较遗憾，没做出很好的成果。尝试了一个新思路之后发现g了，眼看着剩一个月要交毕设论文了，怕继续做这个毕设做不出来，就跟老师说我想先弄点什么其他的把毕设做了。于是我就白嫖组里的V100去炼我自己毕设的丹……我猜当时机房里呜呜呜呜的风扇，有一半都是为了散我炼丹制造的热量。

完成毕设论文期间印象最深的就是，我拿来当作baseline的文章有个小部分想不明白，大概晚上快十一点给周老师发消息求救。周老师马上就跟我要了pdf，看完给我讲到底是怎么回事。

周老师从来没有要求过我要按照什么思路去做。从来都是提出他的看法他的意见，怎么做决定权交给我。哪怕我的想法和他不一样，他也会尽力顺着我的想法来帮我。我觉得从周老师身上，我看到的是“身教”大于“言传”。老师并没有告诉我什么是对的什么是错的，只会告诉我什么是他比较欣赏的，同时也会对我欣赏的表示理解。

他只是在做自己眼中对的事情，但我感受到的是在老师潜移默化的影响下，不知不觉间自己的科研品味也开始向老师靠拢了。起码对我个人而言，我不喜欢导师强制我做这个做那个，我更喜欢周老师这种交流式的培养。

再回到最开始，为什么说回头来看我刚到脑信息的时候是坐在金山上哭穷。因为当时只看到了产出难，并没有看到老师们对我独立科研能力以及我这个人本身的塑造，而这些才是真正有价值的东西。虽然现在我不敢说我已经有了独立科研能力，但至少我已经不需要导师来手把手告诉我未来的科研我应该做什么应该怎么做。或许这个说法有点过于傲慢，其实我想表达的核心意思是，我自认是开始有了自己的科研价值观，明白自己想做什么样的事情也大概知道该如何去做。具体在实施过程中，当然一定还是会需要导师帮助的。但这种帮助不是要导师给思路我直接拿来实现，而是解决我现阶段的困惑，以及在我走弯时候适当的引导。凭心而论，现在有多少所谓的研究生能做到这一点呢？

可能很多老师都没有意识到，老师简单的一句话可能会影响学生未来几年的走向。我记得非常清楚，在我大一的时候进了一个实验室。当时问老师如何做科研怎么创新的时候，老师非常轻蔑的告诉我，你个本科生就不要想着做什么创新了。当时我对科研没有任何认知，这位老师算是一句话就成功把我劝退了。

当时我一想，也对啊，我就只是个本科生而已，科研这么高大上的东西，现在我才大一肯定搞不了，等以后再说吧。或许这位老师的本意也不是在劝退，他可能意思是讲本科生不要想着做出什么开创性的工作。但对于一个连科研是什么都不清楚的大一学生来说，这无疑是巨大的打击。如果当时能早点看到李沐老师对创新的理解，能早点遇到周老师徐老师这样好的老师，可能现在的我会更好吧。

其实想想，和周老师接触的过程中也是有类似情景的，但周老师的做法无愧于老师二字。大概情况是，我确定要做什么课题之后，跟周老师在交流关于如何做创新，怎么想idea的事情。周老师就给我讲了不同的科研方式，也告诉我如果你忽然发现有一个天才般的idea，大概率是文章看的少了。但同时，他也让我放心去想去做，告诉我说，不排除你能有一个非常天才的idea而且没有人做过。如果你能有这样的idea，我可以帮你联系董超老师（当时做的课题和超分辨相关，董超老师实验室在这方面积累很深）那边，和他们那里合作把这个工作发出去。

我想周老师一定也清楚，本科生要做出开创性的工作几乎是不可能的。但他没有告诉我你不行，不要好高骛远。而是告诉我，你去尝试吧，我会尽力帮助你。于是在接下来的时间，我就去看文章、找思路、实现想法。走下来之后我发现，很多东西和之前想的确实不一样，没有想象中那么容易。最后想法确实g了，我也认清自己是个普通学生的事实。但我并没有觉得我不行我搞不了，反而我积累了很多做科研需要的基本素养，对科研有了更多的认识和理解。

最重要的是，摆正了自己的科研心态。我觉得老师要做的可能不是告诉学生什么是对的什么是错的。而是引导学生，让学生自己发现什么是对的什么是错的。老师不应该以自己的经验扼杀学生的可能性，而是应该以自己的经验帮助学生发现自己的可能性。我当然知道本科生做出开创性的工作很难，毕竟又不是人均香农，硕士论文就是划时代地水准。但作为学生，作为有被“带歪”过的学生，即便这件事情是事实，但老师不同的教育引导方式，带来的结果可能完全不同。一个是劝退学生，一个是帮助学生找到开门的钥匙，区别只在老师的几句话之间。
除开培养之外，老师们做事的态度我也非常之欣赏。在我快要离开先进院的时候，接了一个工作，去教一位做生物的大佬怎么用Python。大佬是中科院外籍院士、美国科学院外籍院士、英国皇家学会院士、欧洲科学院院士，含金量怎么样我不懂，但我估计肯定是我只能拍手喊666的程度了。

在和大佬接触的过程中， 也和他的几个博士博后合作，帮他们做些数据分析的东西，文章可以给我挂名。当时我也有跟老板们讲过这个事情，周老师问我说给你钱吗？我说老院士说要给我钱付费教学，但我说：我不要钱，如果哪天我要去读和生物交叉方向的phd可能需要你帮忙，就当交个朋友了。周老师开玩笑说：怎么能不要钱呢，你这可是我们出经费去给别人干活，得让他给我们点钱啊。

后来我在和院士大佬合作过程中，遇到有的问题，也会向周老师请教。老师没有说你拿我们的钱去给别人干活，还要我帮你，你这不是欺负老实人吗（hhh）。老师是真的从帮助我成长的角度，会觉得说既然这个大佬的推荐信可能对你很有意义那我也觉得很好。这种做事情的态度和格局，我想不是一般人能够做到的。
临走的时候，当时想着也帮组里做点事情，想以我对华为招聘体系的了解，帮老板们完善一下组里的招聘流程（因为老板又要搞公司又要带学生）。期间我问了周老师和徐老师同一个问题，老师我在这也没给组里带来什么产出，光做我自己的事情了，您觉得招我这个学生是亏了还是赚了？

其实问的时候我就想到，以我对老师们的了解，他们应该不会觉得亏了。但真的听到老师的回答，我还是有被震惊到也有感动到。这里我就总结一下两位老师的核心观点：如果从项目产出，确实亏了。但我们认为只要学生在我们这里有成长有收获，我们就是赚了。

在脑信息中心我看到了有情怀的老师们，真正在教书育人，同时项目还做的非常好。回想起当初来到这里的过程，完全是机缘巧合。能够遇到这样的老师们，只能说，缘，妙不可言。

关于我们

根据中央建设创新型国家的总体战略目标和国家中长期科技发展规划纲要，结合中国科学院科技布局调整的要求，围绕深圳市实施创新型城市战略，2006年2月，中国科学院、深圳市人民政府及香港中文大学友好协商，在深圳市共同建立中国科学院深圳先进技术研究院（Shenzhen Institute of Advanced Technology，Chinese Academy of Sciences，英文简称SIAT，以下简称"深圳先进院"），实行理事会管理，探索体制机制创新。提升粤港澳地区及我国先进制造业、健康产业和现代服务业的自主创新能力，推动自主知识产权新工业建立，率先建成国际一流科研机构。

经过十五年发展，深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由八个研究平台（中国科学院香港中文大学深圳先进集成技术研究所、生物医学与健康工程研究所、先进计算与数字工程研究所、生物医药与技术研究所、广州中国科学院先进技术研究所、脑认知与脑疾病研究所、合成生物学研究所、先进材料科学与工程研究所），国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地（深圳龙华、平湖及上海嘉定）、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构（深圳创新设计研究院、深圳北斗应用技术研究院、中科创客学院、济宁中科先进技术研究院、天津中科先进技术研究院、珠海中科先进技术研究院、苏州先进技术研究院、杭州先进技术研究院、武汉中科先进技术研究院、山东中科先进技术研究院）等组成。

海纳百川 人才聚集

深圳先进院承载着建设"人才一流、科研一流、管理一流"工业研究院使命，"人才一流"是基础，如今深圳先进院已拥有一支素质过硬、结构合理的多元化团队，成为高端人才聚集的新高地，是国内海归密度较高、国际化学术交流氛围较好的研究机构。深圳先进院致力于建设国际一流工业研究院的同时，也将"建设一流领军人才的培养基地"作为核心目标与使命之一，坚持"科教融合、协同育人"的理念，致力于培养具有学科交叉背景的学者，培养高技术企业的领军人才和具有高尚人格与理想的社会栋梁。

学术引领 源头创新

十四年来，从专注于"E"（Engineering）——实现工程创新，逐渐转入"T"（Technology）——关注核心关键技术，直至现在进入"S"（Science）——专注于基础研究的源头创新，深圳先进院积极面向产业需求，致力学术引领，布局四大领域，搭建信息技术（IT）与生物技术（BT）的交叉平台，取得了丰硕的成果，学术影响力不断提升。

区域辐射 协同发展

深圳先进院坚持科研与产业化并重，瞄准生物医学工程、人工智能与机器人、合成生物学、脑科学、新材料、大数据与智慧城市等行业发展趋势，整合行业平台的企业资源，深化产学研合作，提升原始创新能力与核心技术突破能力，有效破解科技与经济"两张皮"现象，助推科技成果转移转化。

2018年，深圳先进院获批牵头建设深圳市两大重大科技基础设施：脑解析与脑模拟、合成生物研究，并于2019年在光明科学城破土动工；牵头建设的深圳先进电子材料国际创新研究院、深圳市合成生物学创新研究院、深港脑科学创新研究院三大基础研究机构均已在2019年正式揭牌成立。

理工为基 共谱新篇

2018年11月16日，深圳市人民政府与中国科学院在深签署《合作共建中国科学院深圳理工大学协议书》，依托深圳先进院及中科院在粤科研力量建设中国科学院深圳理工大学（暂定名，英文简称SIAT）。2019年10月，广东省教育厅同意将其纳入省高校设置"十三五"规划，中科院深理工正式进入筹建阶段。2020年11月20日，中科院深理工建设启动会顺利召开；光明滨海明珠校区作为大学过渡校区于2021年初投入使用。深圳先进院将抓住粤港澳大湾区和中国特色社会主义先行示范区"双区驱动"的建设机遇，在改革热土上孜孜探索体制机制创新，不断冲击国际科学前沿，前瞻布局战略性新兴产业，不断多方位促进科教融合和创新发展。

更多详情请见：http://www.siat.ac.cn/

中国科学院深圳先进技术研究院李红昌课题组2023年博士后招聘

中国科学院深圳先进技术研究院、深圳市第三人民医院诚聘联合培养博士后

中国科学院深圳先进技术研究院—深圳龙华中心医院诚聘联合培养博士后

2023年中国科学院深圳理工大学（筹）招聘公告

• 中国科学院深圳理工大学（筹）2023年教育处招生主管招聘启事
• 中国科学院深圳理工大学（筹）2023年教育处教育合作专员招聘启事
• 中国科学院深圳理工大学（筹）教育处2023年博士后管理岗位招聘启事
• 中国科学院深圳理工大学（筹）2023年教务处管理岗位招聘启事
• 中国科学院深圳先进技术研究院2023年计算机科学与控制工程学院助理教授招聘启事
• 深圳理工大学基础教学部2023年教师岗位招聘启事
• 心理咨询师
• 计算机学院
• 材料科学与工程学院

2023年中国科学院深圳先进技术研究院招聘公告

• 先进集成技术研究所
• 生物医学与健康工程研究所
• 先进计算与数字工程研究所
• 生物医药与技术研究所
• 脑认知与脑疾病研究所
• 合成生物学研究所/深圳合成生物学创新研究院
• 先进材料科学与工程研究所
• 碳中和技术研究所

原文链接：

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来源：南科大官网、高分子科学前沿

南方科技大学机械与能源工程系副教授葛锜团队在Nature Communications上发表文章Centrifugal multimaterial 3D printing of multifunctional heterogeneous objects，提出了离心式DLP多材料3D打印方法，并研发了Centrifugal Multimaterial (CM) 3D打印系统，用于制造大幅面复杂三维异质结构，并从体素尺度实现对结构的成分、性能与功能的精准控制。

与单材料3D打印不同，多材料3D打印能够在三维空间任意布置两种或者更多性质或功能截然不同的材料，这极大地丰富了3D打印的设计与制造能力。目前，多材料3D打印的实现方式主要以喷墨或者墨水直写为主。这些方法对于打印材料的多样性，多材料结构的特征尺寸都有一定的限制。数字光处理（Digital Light Processing - DLP）是一种高速、高精3D打印技术。但是，如何快速、有效地去除在材料切换过程所导致的大量粘附在结构上的残余液体，是实现DLP多材料3D打印的关键问题。

如图1所示，CM 3D打印系统可实现最大幅面180 mm × 130 mm的多材料打印，并可同时打印四种以上材料。CM 3D打印系统适用于打印包括水凝胶、软/硬高分子材料、形状记忆高分子、导电弹性体，甚至陶瓷在内的各种不同功能与性能的材料，打印材料的模量可跨越8个数量级（103 Pa to 1011 Pa)。

图1 由 CM 3D打印系统制造的各种复杂三维异质结构

如图2所示，受哺乳动物快速转动身体实现脱水启发，CM 3D打印系统在多材料切换过程中，通过快速转动打印结构产生的离心力，实现残余液体的快速无接触去除。这种通过离心力去除残液的方法受结构尺寸、形状，以及树脂粘度影响较小。例如，陶瓷浆料残液在CM 3D打印系统中可以轻松去除。

图2. 离心式残余树脂去除原理

如图3所示，CM 3D打印系统能够实现黑白材料间无污染切换。黑白材料过渡界面尺寸100微米，优于其它多材料3D打印技术。这一优异特性使得我们可以设计与打印数字材料（Digital Materials）。通过精确调控软硬体素微观空间分布来，我们可以轻松调控数字材料的宏观力学性能。

图3. CM 3D打印系统实现数字材料一体化打印

如图4所示，CM 3D打印系统能够将不同刚度、不同电导率的材料快速一体化集成。利用这一优势，我们设计并一体化打印了集驱动、弯曲传感、压力传感、温度传感于一体的软体驱动器，实现了抓取不同物体的信号识别，以及不同温度下抓取信号感知和信号纠正。

图4. CM 3D打印系统实现多重感知集成软体驱动器

如图5所示，CM 3D打印系统能够一体化成型陶瓷生胚和高分子材料。利用这一优势，我们可以打印具有悬垂甚至悬空部分的陶瓷结构。我们设计并打印了陶瓷轴承结构。在打印结构中，陶瓷滚子由高分子材料支撑。通过高温烧结，高分子材料被去除，打印的陶瓷轴承可以自由转动。

图5. CM 3D打印系统一体化打印陶瓷-高分子集成结构

南方科技大学机械与能源工程系2020级博士生程健翔为论文第一作者，葛锜为论文唯一通讯作者，南科大为论文第一单位。本研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金和深圳市科技创新委员会的支持。

论文链接：