基于生成式AI的思维转文本系统博士研究项目

【项目介绍】 本项目探索在脑机接口（BCI）技术领域开发前沿的思维转文本系统。主要目标是通过整合先进的硬件、软件和神经科学知识，实现将神经信号实时解码为连贯的文本输出。研究重点是非侵入式神经记录技术，如脑电图（EEG），以确保系统安全且适用于广泛的应用场景。通过采用先进的信号处理技术和机器学习模型，本项目旨在识别和解释与思维形成相关的神经模式，并以高准确度和速度将其转换为有意义的文本。

此外，本项目还解决降噪、脑信号模式的个体差异以及用户适应性等挑战，以增强系统的鲁棒性。项目还研究个性化校准方法和自适应算法，以提高不同用户群体的性能。预期成果包括一个创新的思维转文本转换框架，并通过实际应用案例进行严格测试验证，特别是针对有严重言语或运动障碍的人群。

这项工作不仅推进了辅助交流工具的发展，还为未来的脑-数字接口应用奠定了基础方法，如免提控制系统、认知监测和沉浸式人机交互，从而为神经技术更广泛领域做出贡献。

关键词：思维转文本、脑机接口（BCI）、神经解码、实时处理、非侵入式神经技术、神经信号分析、辅助交流、BCI中的机器学习、脑电图（EEG）、个性化神经接口。

【申请要求】 基本要求： • 拥有计算机科学、神经科学、脑机接口或相关学科的学士或硕士学位（二等一学位或以上） • 精通Python等编程语言，具有TensorFlow或PyTorch等框架的使用经验 • 熟悉机器学习和深度学习技术，特别是在时间序列或神经信号分析方面的应用 • 了解研究方法和实验设计 • 具备良好的沟通能力

优先条件： • 具有脑机接口研究、神经信号处理或相关领域的经验 • 了解神经记录技术（如EEG）及其在脑机接口研究中的应用 • 熟悉神经科学概念，特别是与脑信号解码相关的知识 • 能够在跨学科环境中独立工作和团队协作

【申请方式】 申请将按照“先到先得”的原则处理，一旦找到合适的候选人，招聘流程将立即结束。有意申请者请发送邮件至Dr Yashar Moshfeghi（yashar.moshfeghi@strath.ac.uk），并在邮件中详细说明联系方式、申请动机或背景，同时附上最新简历。

【其他信息】 我们致力于在种族、性别、年龄、宗教、身份和经验等方面实现包容性，相信多样性能够带来新想法和新视角，使我们更加强大。思克莱德大学（University of Strathclyde）成立于1796年，以“实用学习之地”为宗旨。这一理念至今仍是我们的核心愿景——使思克莱德成为一所领先的国际技术型大学，为学生、社会和世界带来积极影响。思克莱德是首个两次获得备受推崇的《泰晤士高等教育》“年度大学”奖项的机构（2012年和2019年），并于2020年被评为苏格兰年度大学。