中心简介

哈尔滨工业大学（深圳）网络空间安全研究中心/计算机应用研究中心成立于2009年。研究中心现有教师13人，其中院士1人，教授5人，副教授3人，副研究员1人，高级讲师1人，助理教授2人。

研究中心针对人工智能、网络多媒体信息处理、网络空间安全三个方面开展基础研究和应用研究。中心承担国家自然科学基金、国家863计划、国家重点研发计划、广东省科技计划、深圳市基础研究重点项目及多个来自企业的产学研合作课题。

网站链接：http://carc.hitsz.edu.cn/index.html

师资力量

方滨兴，工程院院士，教授，硕士生导师，博士生导师。主要研究方向为网络空间安全；中国电子信息产业集团首席科学家，中国网络空间安全协会理事长，中文信息学会理事长。信息内容安全国家工程实验室主任，哈尔滨工业大学、国防科学技术大学、北京邮电大学兼职教授。国家信息化专家咨询委员会网络与信息安全专委会副主任，国家互联网信息办公室专家委员会委员；第十一届全国人大代表，北京市第十四届人大常务委员会委员；国家863计划“十二五”专家委员会委员。首先提出了建设国家网络与信息安全基础设施的理念，并组织研制、实现了相应的系统。

王轩，院长，教授，硕士生导师，博士生导师。主要研究方向包括人工智能、计算机网络安全和智能博弈决策；哈工大（深圳）教授，哈工大计算学部副主任，哈工大（深圳）计算机科学与技术学院执行院长，中国人工智能学会常务理事青工委主任，深圳市计算机学会理事长，深圳市人工智能学会副理事长，广东省人工智能与机器人学会监事长，广东省计算机学会常务理事，深圳互联网多媒体应用技术工程实验室主任，鹏城实验室AI赋能重大项目负责人。研究领域包括人工智能和网络空间安全，主持或参与国家科技重大专项项目、国家重点研发计划项目、国家自然科学(重点)基金项目、国家863计划项目、军委科技委项目、总装备部重点项目、广东省科技计划项目以及来自华为、中兴、平安、腾讯、微软等企业项目50余项，获得教育部一等奖、航天部二等奖、省科学技术奖项发明类一等奖、深圳市科技创新奖、深圳市科技进步奖各一项。获得国家发明专利11项，发表学术 论文(SCI /EI)检索150余篇，专著3部。 在智能人机交互方向，王轩教授是微软拼音(Microsoft PY)主要发明人之一，提出的最少元素中文语句级智能输入技术是远东地区信息处理的首创性解决方案，有效地解决了国际上大字符集语言的计算机输入瓶颈问题，分别授权给美国微软、日本佳能等，用户数亿计，极大地推动了中文信息处理技术发展。该项成果获中国软件博览会金奖、教育部科技进步一等奖、省级科学技术奖一等奖。在智能博弈决策方向，王轩教授具有超过20年的研究积累，在非完全信息博弈决策的建模理论、信息度量、策略求解等方面具有开创性贡献，其研究成果在政治、经济和军事领域具有重要的应用价值。在国际人工智能会议（AAAI）举办的世界计算机扑克博弈评测中连续5年保持世界前三、亚洲第一，在循环赛中击败了世界排名第一的加拿大阿尔伯塔大学。其研究成果获得中央军委、总装备部等重点项目立项支持，并与腾讯、平安、阿里巴巴等展开广泛合作。为腾讯在互动娱乐领域提供多群体、拟人化博弈决策技术支持。王轩教授作为鹏城实验室AI赋能重大项目负责人，积极致力于推进智能交通、智慧医疗、智慧健康和智慧金融等方向的核心技术的研发与应用，已取得了显著的经济和社会效益。

罗文坚，教授，硕士生导师，博士生导师。主要研究方向为人工智能及应用；IEEE/ACM/CCF高级会员。分别于1998年7月、2003 年7月在中国科学技术大学计算机科学技术系获得学士学位和博士学位。研究方向为人工智能及应用。主要围绕安全智能系统，开展机器学习、免疫计算、群体智能等相关基础理论和方法研究，以及人工智能在信息安全、隐私保护、动态优化、目标识别和图像检测方面的应用研究。作为项目负责人承担了十多项国家、省部级科研项目以及企业合作项目，其中包括4项国家自然科学基金项目（青年基金1项、面上项目3项）等。曾获省级优秀教学成果二等奖2项（排序3），省级科学技术奖三等奖1项（排序4）。目前担任Swarm and Evolutionary Computation副编、JournalofInformation Security and Applications副编，AppliedSoftComputing编委、Complex & Intelligent Systems编委、Soft Computing Letters编委，中国人工智能学会自然计算与数字智能城市专业委员会副秘书长，IEEE CIS ECTC Task Force on Artificial Immune Systems主席；曾任《Frontiers of Computer Science》青年编委、IEEETransactionson Emerging Topics in Computational Intelligence等期刊客座编辑，曾任包括CCF B类会议PPSN等在内的10多个国际国内学术会议程序委员会和组织委员会的各类主席。获授权专利2项。发表论文100多篇，其中IEEE/ACMTransactions和JCR一区论文近40篇。

张伟哲，教授，硕士生导师，博士生导师。主要研究方向为计算机视觉与多媒体信息检索；哈工大教授、博导，鹏城实验室网络空间安全中心主任，中文信息学会测评工作委员会主任，国家自然科学基金委评审会议专家，ACMLifetime Member, IEEE Senior Member，中国计算机学会嵌入式系统专委会常委，高性能计算专业委员会委员，系统软件专委会委员，IJHPCA 等 10 个国际期刊的编委，FGCS、Sensors 等特刊编委。研究方向网络空间安全、云计算、以及高性能计算等，主持了国家重点研发计划项目课题，国家高技术研究发展计划重点项目课题，国家自然科学基金项目等10 余个项目，曾获黑龙江省高校科学技术奖励一等奖和黑龙江省科技进步二等奖 在IEEE-TC、IEEE-TCC， FGCS、中国科学、计算机学报、软件学报等国内外高水平计算机学术刊物上发表论文发表学术论文 120 余篇，论文引用总数近 700 次，授权专利共 22 项。

刘川意，教授，硕士生导师，博士生导师。主要研究方向包括云计算与云安全，大规模存储系统；美国明尼苏达大学（University of Minnesota）访问学者，清华大学客座研究员。工业和信息化部软件与集成电路促进中心（CSIP）专家，《中国通信（China Communications）》编委，《电子学报》、《华中科技大学学报》特约审稿人。作为核心骨干和主要完成人参与国家973计划“信息安全理论及若干关键技术”、“核高基”国家科技重大专项“网络化操作系统”、国家自然科学基金重大研究计划重点支持项目“可信软件及服务的度量、评估、认证体系标准研究”。主持国家高技术研究发展计划(863 计划)项目：“面向第三方的云平台可信评测技术及系统”，国家自然科学基金项目：“云提供商可信性验证与审计研究”，国家博士后研究基金项目：“带重复数据删除大规模归档存储系统可靠性研究”。

蒋琳，副教授，特聘研究员，硕士生导师，深圳市海外高层次人才，深圳市高层次人才，中国密码学会教育与科普工作委员会委员，中国计算机学会青年论坛深圳分论坛AC委员。近几年主要开展格密码、同态加密、安全多方计算、零知识证明等理论研究和区块链隐私、联邦学习等应用研究，主持国家自然科学基金（面上、青年），广东省自然科学基金（面上），深圳市基础研究（重点）等共计5项，作为副组长承担国家863课题、国家863（军）课题、国家重点研发计划课题共3项。近5年在TIFS、TDSC、TVT、Trustcom、AsiaCCS等国际期刊和会议上发表多篇学术论文，出版专著（章节）2本。获深圳市科技进步奖二等奖1项（排名第三）、哈尔滨工业大学（深圳）青年教师教学竞赛一等奖、哈尔滨工业大学“卓越杯”青年教师教学竞赛二等奖，指导学生获全国大学生信息安全竞赛创新实践能力赛一等奖。

夏文，副教授，特聘研究员，硕士生导师。主要研究方向包括云存储、云计算、去重压缩；IEEE/ACM/USENIX/CCF会员，中国计算机学会信息存储专委会委员、中国计算机学会YOCSEF深圳学术委员、广东省科技项目评审专家等。主要研究方向为云存储、云计算、大数据、去重压缩、AI模型压缩等，并有较为丰富的国内外高校和企业工作研究经历，在相关领域发表论文四十余篇（其中CCF推荐A/B类会议/期刊论文27篇），申请中国和美国发明专利三十余项，曾获得湖北省科技进步一等奖、中国电子学会优秀博士学位论文奖、湖北省优秀学士论文指导教师、哈尔滨工业大学“青年拔尖人才”、深圳市“孔雀计划”高层次人才、广东省“珠江人才”等荣誉。主持合作项目等十余项，并长期担任IEEE Trans. on Computers、IEEE Trans.onParallel and Distributed Systems、IEEE Trans.onKnowledge and Data Engineering、 ACM Trans. on Storage等多个期刊审稿人。

廖清，副教授，特聘研究员，硕士生导师。主要研究方向包括数据挖掘、人工智能、信息安全；毕业于香港科技大学，深圳市海外高层次人才，校级“青年拔尖人才”。主要研究方向为数据挖掘、人工智能、信息安全，在国际期刊会议发表论文40 余篇，包括NIPS, IEEE ICDM, IEEE ICASSP,SignalProcessing, IEEE TMC 等国际顶级会议和期刊，并担任多个著名国际会议及期刊的分会主席、技术委员及评委，包括IEEE ICDM，IEEE CIKM，DASFAA，IEEE TKDE 等。主持并承担国家自然科学基金、国家重点研发等国家、省市项目共6 项。更多信息请查阅个人主页：liaoqing.me

张加佳，副研究员，硕士生导师。主要研究方向包括机器博弈决策、网络安全博弈对抗、多媒体信息处理、自然语言处理；哈尔滨工业大学博士，北京大学博士后，现任哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院副研究员。主要学术兼职包括：IEEECIS Task Force on Artificial Immune Systems委员，哈工大（深圳）-平安粤港澳金融研究中心副主任，哈工大（深圳）-中兴联合研究中兴副主任，哈工大（深圳）-迅羽人工智能联合实验室副主任。在AAAI举办的世界非完全信息博弈计算机德州扑克大赛中连续5年保持世界前三、亚洲第一，2019年NIPS侦查棋博弈大赛世界第五名。参与国家重大科技攻关项目、国家863项目、国家自然科学基金（重点）项目、GF科技重点项目，总装备部重点实验室基金项目、广东省科技计划项目、深圳市基础研究重点项目等40余项，腾讯互娱A级CP。共发表包括国际顶级会议AAAI在内的论文16篇，专著1部。获省部级科学技术奖二等奖一项、深圳市科技进步二等奖一项、中国人工智能学会创新创业特等奖两项，是中国人工智能学会2019年度最佳青年科技成果奖获得者。

唐琳琳，高级讲师，硕士生导师。主要研究方向包括图像识别、信息安全、云计算负载均衡；IEEE 会员、ACM会员、CFF会员；深圳市高层次人才，南山区领航人才；深圳市科创委、发改委入库专家; 主持国家、省市级及横向项目12项；参与国家省、部、市级项目10余项；多个SCI、EI期刊特邀审稿人；发表论文50余篇、专著2部、或授权专利3项、国际发明展奖2项。

刘洋，助理教授，特聘副研究员，硕士生导师。主要研究方向为数据安全与隐私保护；牛津大学计算机科学博士，深圳市海外高层次人才C类，鹏城实验室双聘研究学者，方滨兴院士网络空间安全研究团队成员。主要研究方向为信息安全及隐私保护，主要技术方向有联邦学习、区块链、差分隐私等。近五年在国际著名学术期刊及会议上发表隐私保护主题论文10余篇，同时担任IEEE TKDE、ESSoS等著名国际期刊及会议的审稿人。目前正在承担多项与隐私保护直接相关的国家、省、市级科研项目，个人承担总经费超过400万元。在研的项目多与移动云环境、IoT、推荐系统及数据挖掘系统中的隐私保护技术相关，同时也在探究人工智能技术和网络空间安全技术的融合方向。

漆舒汉，助理教授，特聘副研究员，硕士生导师。主要研究方向为计算机视觉与多媒体信息检索；中国计算机学会（CCF）会员，毕业于哈尔滨工业大学，曾任新加坡国立大学访问学者，腾讯优图实验室高级研究员。目前的研究领域是机器学习、人工智能，主要研究方向是计算机视觉、多媒体信息检索、机器博弈。已在国际著名学术会议和期刊上共发表论文30余篇，其中包括IEEE ICME,IEEE TMM等国际一流会议和期刊。与此同时，还是多个著名国际会议及期刊的委员及评委，其中包括IEEE TMM，IEEE TNNLS，IEEETKDE，IJCAI等国际一流期刊和会议的审稿人。当前主持国家自然科学基金1项，广东省自然科学基金1项，参与国家重点研发计划共2项，GF科技重点项目1项。

研究成果

研究中心成果丰硕。研究中心承担国家重大科技攻关项目、国家自然科学（重点）基金、国家863计划、国家重点研发计划、广东省、深圳市等资助的多项课题，累计金额达4000余万元，目前在研项目累计金额达2000余万元；获国家、省、市科技进步奖8项；在国内外专业学术刊物和会议上发表论文400余篇，SCI/EI检索200余篇。
 

中心承担的网络空间安全相关科研课题包括：

国家高技术研究发展计划项目（863计划）—云计算环境用户数据隐私保护关键技术。围绕项目中云数据隐私保护的目标，研究在云提供商不完全可信的条件下，如何既能保证用户数据的隐私性，又能利用云平台的计算和存储能力。课题拟综合采用数据隐私感知、访问控制、数据加密等技术手段，以期达到最大限度保护用户数据隐私的目的。分析用户需要的隐私级别、量化数据的安全程度、判定是否应采取加密技术以及应采用的加密级别，形成具有隐私感知的云数据存取方案。研究针对密文云数据的基于属性加密和代理重加密的动态数据访问共享技术、基于谓词加密的多条件融合密文云数据查询技术、基于安全多方计算的数据分析与计算技术。

国家重点研发计划项目—海量多元异构网络安全数据汇聚、融合、存储管理与共享。围绕“跨行业、跨领域多元网络安全相关数据按需高效汇聚、融合与公平共享”、“高中低位网络安全相关系统协同联动”和“面向重点目标的网络安全事件监测、预警、应急响应与处置系统的运行协同”三个重大科学问题展开研究，突破“面向高中低位多元异构数据的按需实时汇聚技术”、“基于需求驱动的多视角细粒度数据融合技术”、“基于数据地图与需求牵引的信息共享技术”、“立体综合的多元安全事件建模与关联分析技术”、“基于多线索协同的智能化未知网络攻击发现技术”、“立体化网络安全态势感知及可视化技术”、“多态势指数模型协同的重点目标网络安全态势感知技术”、“动静融合的网络安全事件应急响应与追踪溯源技术” 等一系列关键技术，研制重点行业网络安全信息共享与态势感知平台，涵盖党政机关、通信行业和工业互联网，并在安全中心、中国移动进行部署和示范应用，提高我国对网络空间安全的整体掌控能力,有望形成我国和国际同行并跑甚至引领式发展的新局面。

国家重点研发计划项目—抗大数据分析的数据发布关键技术及系统。针对大数据时代，信息碎片化、隐私差异化等特点，解决“抗大数据分析的隐私保护” 这一科学问题，围绕抗关联分析的大数据发布隐私保护、大数据隐私保护技术的评估方法等主要研究内容，研究大数据隐私感知和标记、抗关联分析大数据发布、动态增量数据发布的隐私保护、隐私保护机制的效果评估等方面问题。目标是解决数据发布如何抵抗能力不断增长的大数据关联分析，实现大数据增量发布的隐私保护，研究成果将基于医疗大数据和社交网络大数据进行验证示范。

国家自然科学基金（面上）项目—隐私保护机器学习关键技术研究。机器学习像一把双刃剑，在推动社会走向高度智能化的同时，也使社会面临隐私泄漏的巨大威胁。本课题首先从机器学习过程中的数据形态和数据隐私威胁模型两个方面，构建机器学习隐私保护安全模型，为研究和设计隐私保护机器学习算法提供理论框架和安全评估依据；其次，课题分析归纳机器学习算法中的核心运算，并基于安全多方计算研究隐私保护机器学习核心算法；最后，针对多密钥密文运算问题和密文数据机器学习非线性运算问题，提出多参与方且存储计算外包框架下的多密钥同态加密算法和线性近似算法，解决隐私保护机器学习的关键技术问题，设计ID3、SVM和神经网络等隐私保护机器学习复杂算法。本课题创新性提出机器学习隐私保护安全模型，设计多密钥同态加密算法，采用线性近似等方法解决复杂机器学习中密文非线性计算问题。该课题的研究成果将促进隐私保护机器学习的理论研究和技术发展，具有一定的科学意义和应用价值。

广东省重点领域研发计划项目—面向大数据应用的隐私保护与对抗技术与方法。数据隐私保护和数据挖掘效用之间的矛盾严重制约了大数据产业的发展。本项目创新性地提出基于程序浮动的隐私保护前提下数据挖掘技术与平台，既不需事先对数据脱敏而丧失挖掘价值，也不会因原始数据发送给数据使用方而失控。本课题拟研究面向隐私保护的大数据分析和模型训练工作台体系结构、数据传递中的反隐私隐藏等关键技术，并通过项目实施和产业化，升级数据交易模式，有力支撑大数据国家战略，预期引领大数据挖掘的国际潮流。

深圳市科技计划项目—移动云环境下用户数据隐私保护关键技术研究。结合移动云环境下数据交互过程中数据隐私泄露特点，研究基于镜像计算的隐私保护机制以提高数据交互过程中数据的可用性;研究基于联邦学习的多源数据交互机制以适配移动云环境下数据多源异构的特性。针对数据可用性隐私性和算法效率的平衡问题，研究数据发布、数据融合的隐私保护技术，构建移动云环境下数据融合学习的隐私保护方法。最终形成基于移动云环境的隐私保护模型及相关原型系统。该类技术有助于提高我国公民的隐私保护意识，平衡企业与消费者之间的利益关系，营造良好的经济循环，促进移动云环境中经济生态的健康发展。

中心承担的人工智能相关科研课题包括：

国家GF科技重点项目：加快军事智能化发展，提高基于网络信息体系的联合作战能力、全域作战能力，有效塑造态势、管控危机、遏制战争、打赢战争。面向联合指挥控制的军事智能技术是世界军事强国在新一代人工智能技术推动下的战略必争领域。本项目面向非完全非对称复杂信息环境、多智能体连续状态策略空间博弈问题，以扑克类平台作为试验验证环境。采用创新的博弈信息理解+态势感知结合近似纳什均衡求解的方法建立具有充分泛化能力的多智能体博弈策略求解体系。项目成果为国家核心战略需求提供重要的基础理论和核心技术支持。

总装备部重点实验室基金项目—复杂环境下的博弈决策技术研究。通过博弈决策模型对军事决策问题进行刻画和求解。本项目的研究为军事决策提供复杂战场环境下的信息建模、分析方法和博弈决策求解方法。机器博弈决策问题的复杂度与博弈环境的信息完备性、参与其中的博弈者数量以及博弈环境、规则等紧密相关。面向复杂环境的博弈决策技术需要解决非完全信息处理、多智能体博弈均衡求解、超大规模状态空间搜索、基于超级计算机的并行分布式计算等关键问题。其应用领域更为广泛，在经济、军事等方面有着更为重要的应用价值。建立机器博弈系统涉及到的典型关键技术主要包括策略的搜索和推演、博弈局面的抽象和评估、系统策略的学习与训练等；更进一步的技术还包括博弈风险策略的考量，针对对手的特征进行刻画和建模，多智能体博弈问题中的合作、对抗、欺诈等策略的分析和计算；最终，可以扩展到群体博弈、宏观博弈的演绎过程中的动力学机制的研究。

国家实验室科技计划项目—人工智能赋能重大应用：对接国家新一代人工智能发展战略和重大科技工程，面向智能交通、智慧医疗和智慧金融等行业具体需求，开展人工智能技术的行业应用，包括：1、端边云协同的智能交通指挥控制系统；2、城市健康管理人工智能平台；3、多模态人工智能辅助诊疗赋能平台；4、多源异构信息网络联邦学习平台。

国家实验室科技计划项目—云脑开源软硬件平台：本项目投资40亿元，建设“云脑II”开源软硬件平台。研究建设开源服务支撑环境体系架构，围绕开源驱动的大规模群体协同创新活动和分散异质且快速增长的开放资源，研究人工智能开源社区服务技术与方法体系，从而为人工智能开源开放生态的建设做支撑，基于鹏城云脑平台搭建人工智能软件制品从社区级孵化创作，到工程级开发测试部署一体化的协同创新服务。设计为运行在集群软件之上的云脑系统软件，支持鹏城云脑与其它超算中心的算力融合、人工智能技术的开源开放核心功能，支持云脑生态建设。

广东省重点研发计划—超大规模AI算力驱动的非完全信息博弈决策关键技术研发及应用。本项目针对非完全信息博弈决策领域的基础理论模型和关键技术展开研究，依托于高性能计算平台的超大规模AI算力驱动（本项目中超大规模指每秒100亿亿次以上浮点运算的E级规模），建立面向非完全信息、多智能体及超大规模决策空间等博弈决策环境下的博弈模型及策略求解技术体系。项目建设的目标系统应具有高性能、超人智能、高度拟人行为、态势感知及风险评估、自主学习进化机制等一系列特征。项目技术的赋能目标为我国的军事、经济、金融及交通领域，具有重要的理论价值和实践意义。

哈尔滨工业大学（深圳）+平安科技粤港澳智慧金融研究中心：研究中心的研究工作主要涉及到金融科技、人工智能等领域，相关研究包括了理论与应用技术两个方面，旨在为深圳市提供重要的高级应用技术研究、理论研究人才培养基地及吸纳国际一流科学家的重要研发基地。研究中心目前研究方向包括智慧金融、智慧交通和智能人机交互三个方向。

深圳市科技计划项目—基于无人机的交通管理与控制指挥机器人关键技术研发。采用无人机的长时间精准镜像定位、实时采集交叉口数据、动态在线建模等技术，将道路网络关键节点一体化集成在城市交通网络体系中，对交通拥堵、事故、污染等特殊需求问题，展开运行监测、动态建模、在线仿真、影响评价分析研判，借助3D打印技术构建实体交通指挥机器人，实现特殊需求下区域交通协同管控的城市大脑--交通指挥机器人系统。项目通过实现交通指挥机器人的感知系统、决策系统、执行系统、联动系统，应用稳态交通控制优化方案，优化交叉口信号配时控制方案，同时把交叉口控制信号配时优化方案与智能机器人联动指挥交叉口正常运行，实现感知、认知和行为控制模式，构建城市交通过饱和交叉口控制与仿真机器人，实现交叉口信号控制优化与智能机器人联动指挥。

深圳市科技计划项目—量子保密通信技术研究，本课题以构建完备的量子保密通信窃听信道模型为核心，在此基础上，研究完备的窃听信道模型下，安全信道的极化纠错编码的解码速度、细粒度的密钥数据校验算法以及后处理算法的综合效率。为此，课题拟分析量子保密通信的双重窃听信道特性，以建立完备的窃听信道模型，之后对量子保密通信信道进行极化，并采用极化纠错编码。进一步，课题拟研究如何提高算法的解码速度，重点研究适合于超多核GPU、FPGA等并行处理单元的并行解码算法；研究非自适应群试的细粒度数据校验算法，并分析将误码纠错与数据校验有机结合后的综合效率。此外，课题拟在移动智能终端上实现能使用量子密钥的软件接口，实现量子保密通信功能，搭建终端量子保密通信测试环境，并适配、整合完整的量子保密通信系统。

学生培养

研究中心注重学生知识和技能的培养，让学生在参与国家和企业等大型高水平的科技项目中得到锻炼，提高学生们的综合素质。中心积极资助研究生参加国内国际重要学术会议，以及研究生到国际知名合作科研单位进行长短期学术交流，包括东京大学、香港大学、鹏城实验室等。还为学生组织省内外旅游、聚餐、篮球赛、羽毛球赛等活动。目前研究中心已为社会培养200余名研究生。

研究生毕业去向：

1. 留学深造：斯坦福大学、牛津大学、南洋理工大学、东京大学、香港大学、香港科技大学、萨里大学等

2. 大型企业：百度、阿里、腾讯、网易、华为、中兴、字节跳动、快手、顺丰、美团、平安科技等

3. 事业单位：中国科学院、中国航天科工院、国家信息技术安全研究中心、国家互联网信息办公室、鹏城实验室、哈尔滨工业大学（深圳）、山东大学、厦门大学、深圳市科技创新委员会等

研究中心积极开展与国内外同行的合作，推动各种形式的学术交流，与美国斯坦福大学(Stanford University)和佐治亚理工学院(Georgia Institute of Technology)、英国萨莉亚大学(University of Surrey)、日本东京大学(The University of Tokyo)、新加坡国立大学(The National University of Singapore)、香港大学(The University of Hong Kong)等研究机构建立了密切的合作关系。研究中心拥有自由开放的学术氛围和国际一流的科研环境，拥有一支积极、活跃、勇于开拓、成果卓著的科研团队。

学生待遇

实验室硕士生补助共分为四部分。

第一部分：

中心为在实验室攻读硕士学位的学生提供国家补助750元/月。

第二部分：

中心为在实验室攻读硕士学位的学生提供考评补助。

考评补助方案：考评补助金额由每位学生上学期表现情况决定（包括项目、论文、专利、软著、实验室管理、实验室活动等），考评结果分为A类（小于20%）、B类、C类（小于20%），按照等级发放考评补助。

第三部分：

中心为在实验室攻读硕士学位的学生提供突出贡献补助。

根据每位学生发表论文、参加项目、为实验室做贡献等情况，实验室发放补助500-4000元不等。

第四部分：

中心为在实验室攻读硕士学位的学生提供年度评优补助。

根据每位学生年度表现，中心评定全勤奖、贡献奖、团体奖等，实验室发放补助1000-5000元不等。

细则如下：

*每年发放12个月（假期在校），表格内为税后金额。

报名方式

请填写《研究中心导师选择志愿表》（见附件) 发送至 yuyating_hitsz@163.com

邮件以“姓名-手机号码-硕士报名-导师”命名，邮件中请包括：个人简历（PDF格式）、成绩单、《研究中心导师选择志愿表》。