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50+
注册导师
1000+
在校学生
90%
匹配成功率
4.5
平均评分

热门导师推荐

J

Jude Afana

教授

4.7

专注于VR技术和多人协作系统研究,在解谜游戏、观众驱动体验和康复技术方面有丰富经验。

研究方向

VR多玩家游戏解谜游戏+4
8 学生
计算机科学与技术学院
15 评价可接受新学生
查看详情 →
S

Steve Bagley

教授

4.5

网络安全专家,专注于用户行为分析和钓鱼攻击防护,同时在手写识别和复古计算方面有独特研究。

研究方向

网络安全钓鱼攻击用户行为+3
6 学生
网络空间安全学院
12 评价可接受新学生
查看详情 →
S

Slim Bechikh

教授

4.8

大语言模型和进化算法专家,专注于使用进化算法优化LLM配置和RAG系统,在提示工程和推理策略方面有深入研究。

研究方向

大语言模型进化算法参数优化+4
10 学生
人工智能学院
18 评价可接受新学生
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M

Marjahan Begum

副教授

4.6

软件工程专家,专注于大型软件系统的演化和维护,在DevOps、可视化工具和开源软件缺陷分析方面有丰富经验。

研究方向

软件维护DevOps可视化工具+4
7 学生
软件工程学院
14 评价可接受新学生
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A

Aislinn Bergin

副教授

4.4

负责任AI专家,专注于AI在心理健康和法律领域的应用,同时在XR技术用于学生心理健康干预方面有独特研究。

研究方向

负责任AI心理健康法规+2
5 学生
人工智能学院
10 评价可接受新学生
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U

Ulrik Buchholtz

教授

4.9

形式化验证专家,专注于使用Agda和Lean进行数学和算法的形式化验证,在类型论和同伦基础方面有深入研究。

研究方向

形式化验证AgdaLean+6
12 学生
计算机科学与技术学院
20 评价可接受新学生
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所有导师列表

J

Jude Afana

教授 · 计算机科学与技术学院

4.7

专注于VR技术和多人协作系统研究,在解谜游戏、观众驱动体验和康复技术方面有丰富经验。

研究方向

VR多玩家游戏解谜游戏协作系统观众驱动互动叙事+1
8 学生
15 评价
4 项目
可接受新学生查看详情 →

主要项目

Asymmetric multiplayer VR game- 一个VR版的合作解谜游戏,玩家需协作移动物体、触发机关或操纵肢体解决难题
Spectator-Driven Reality Bending- 单个VR玩家在环境中探索,观众实时改变场景结构,形成协作或阻碍
Crowd-Directed Narrative VR- 将单人VR体验转化为群体叙事表演,观众可决定剧情分支
还有 1 个项目...
S

Steve Bagley

教授 · 网络空间安全学院

4.5

网络安全专家,专注于用户行为分析和钓鱼攻击防护,同时在手写识别和复古计算方面有独特研究。

研究方向

网络安全钓鱼攻击用户行为手写识别神经网络复古计算
6 学生
12 评价
2 项目
可接受新学生查看详情 →

主要项目

Cybersecurity: Email access considered harmful- 研究用户通过搜索访问邮箱的风险,设计实验和防护策略
Newton's Handwriting Recognition- 重现Apple Newton的手写识别算法,并在现代或复古设备上实现
S

Slim Bechikh

教授 · 人工智能学院

4.8

大语言模型和进化算法专家,专注于使用进化算法优化LLM配置和RAG系统,在提示工程和推理策略方面有深入研究。

研究方向

大语言模型进化算法参数优化RAG检索增强生成提示工程+1
10 学生
18 评价
4 项目
可接受新学生查看详情 →

主要项目

Optimising LLM Agent Configuration Using Evolutionary Algorithms- 使用进化算法自动优化LLM代理配置(提示、温度、重试策略等),提升性能与效率
Adaptive Retrieval-Augmented Generation via Evolutionary Optimisation- 通过进化算法自动调整RAG参数(块大小、检索深度等),提高答案准确性与成本效率
Optimising LLM Prompt Templates Using Evolutionary Algorithms- 将提示设计视为优化问题,用遗传编程自动进化高效提示模板
还有 1 个项目...
M

Marjahan Begum

副教授 · 软件工程学院

4.6

软件工程专家,专注于大型软件系统的演化和维护,在DevOps、可视化工具和开源软件缺陷分析方面有丰富经验。

研究方向

软件维护DevOps可视化工具教学开源软件缺陷分析+1
7 学生
14 评价
2 项目
可接受新学生查看详情 →

主要项目

Large Scale Software Evolution/Maintenance- 将C语言内存管理学习工具演化为可部署产品,涉及功能扩展与用户评估
Open Source software projects - bugs analysis- 对开源项目进行缺陷分析,可结合LLM和人工标注,进而训练AI模型
A

Aislinn Bergin

副教授 · 人工智能学院

4.4

负责任AI专家,专注于AI在心理健康和法律领域的应用,同时在XR技术用于学生心理健康干预方面有独特研究。

研究方向

负责任AI心理健康法规XR教育
5 学生
10 评价
2 项目
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主要项目

Responsible AI for mental health and law- 研究AI在心理健康与法律中的责任问题,涉及技术与社会层面
XR for student mental health- 探索XR在学生心理健康干预中的应用,可能与框架和评估工具结合
U

Ulrik Buchholtz

教授 · 计算机科学与技术学院

4.9

形式化验证专家,专注于使用Agda和Lean进行数学和算法的形式化验证,在类型论和同伦基础方面有深入研究。

研究方向

形式化验证AgdaLean算法群论几何+3
12 学生
20 评价
3 项目
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主要项目

Formalisation of Data Structures/Algorithms in Agda/Lean- 使用Agda或Lean形式化验证数据结构与算法正确性
Formalising Group Theory/Geometry in Type Theory- 在类型论和同伦基础中形式化代数和几何主题
AI aspects of formalisation- 探索AI在数学形式化中的应用,如调优语言模型辅助证明
P

Praminda Caleb-Solly

教授 · 人机交互学院

4.3

人机交互专家,专注于社交机器人和辅助机器人研究,在康复技术和多模态交互方面有丰富经验。

研究方向

人机交互社交机器人错误修复多模态交互辅助机器人计算机视觉+4
4 学生
8 评价
4 项目
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主要项目

Human–Robot Interaction Repair Strategies- 使用Temi机器人设计并评估会话修复策略,提升用户信任与安全感
Multi-modal HRI for Assistive Tasks- 结合语音与手势识别,开发辅助机器人执行抓取放置任务
Safety & Risk Analysis for Mobile Assistive Robots- 针对家庭使用的移动辅助机器人开展安全与风险分析
还有 1 个项目...
A

Alfie Cameron

教授 · 计算机科学与技术学院

4.6

类型论和量子计算专家,专注于形式化验证和量子计算接口设计,在数学游戏和AI应用方面有独特研究。

研究方向

类型论CoqAgda形式化验证量子计算可视化+4
6 学生
12 评价
3 项目
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主要项目

Programming and Proving in Type Theory- 使用依赖类型语言/证明助理实现算法并证明其正确性,可涉及红黑树、图算法、堆、流网络等
Quantum Computing Interfaces- 开发量子电路绘制工具或量子游戏,探索量子叠加态交互
Mathematical Games with AI- 实现带有图形界面和AI对手的棋类游戏,带有新颖元素并映射实际应用
X

Xavier Carpent

教授 · 网络空间安全学院

4.4

密码学专家,专注于密码分析、加密电路和数据结构研究,在密码安全和隐私保护方面有丰富经验。

研究方向

密码学彩虹表优化加密电路编译器多方计算+10
9 学生
16 评价
7 项目
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主要项目

Advances in Cryptanalytic Time-Memory Trade-Offs- 研究彩虹表的改进方法,优化函数选择、参数设定等,提高破解效率
Advances in Garbled Circuits- 构建高效GC编译器,探索非二元电路,提高多方安全计算效率
n-Dimensional Beaps- 分析和实现多维Beap结构,并与堆结构进行比较
还有 4 个项目...
C

Chao Chen

教授 · 人工智能学院

4.5

深度学习与模糊系统专家,专注于可解释AI和模型可解释性评估,在模糊逻辑与深度学习融合方面有深入研究。

研究方向

模糊系统深度学习可解释AI可解释性指标评估体系
5 学生
11 评价
2 项目
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主要项目

Deep Learning + Fuzzy Systems Integration- 融合深度学习与模糊逻辑,开发兼具性能与可解释性的AI模型
Metrics for Interpretability & Explainability- 探索新的评估指标,用于量化模型的可解释性和可说明性