Bourse d’études : Entièrement financée
Diplôme : B.S. ou M.S.
Nationalité : Étudiants internationaux
Localisation : USA
Dates limites d’inscription : Automne 2022 ou printemps 2023
Description de la bourse d’études :
Le candidat retenu travaillera sous la supervision du Dr Xin Zhang (https://sites.google.com/msstate.edu/xin-zhang/home) sur la recherche originale largement dans le domaine de la détection à distance / proximale, de la robotique agricole, de l’apprentissage machine / profond, des véhicules aériens sans pilote (UAV), des véhicules terrestres sans pilote (UGV), ainsi que de la science des données avancées et de l’ingénierie des fonctionnalités pour les systèmes agricoles et alimentaires axés sur l’IA. Les sujets de recherche potentiels comprennent, sans s’y limiter, la perception et la reconstruction des cultures en 3D, les systèmes de vision artificielle en temps réel, les systèmes de contrôle robotique, la planification optimale des trajectoires, la modélisation complète pour la prévision du rendement des cultures, la détection non destructive des facteurs de stress biotiques/abiotiques et la quantification des carences nutritionnelles. Le candidat retenu doit être créatif, motivé et avoir un fort désir d’acquérir de nouvelles compétences et de collaborer dans un environnement multidisciplinaire. Il/elle devra communiquer les résultats de ses recherches par le biais de publications dans des revues ou des conférences évaluées par des pairs et faire des présentations lors de réunions nationales ou internationales. Les étudiants issus de groupes historiquement sous-représentés sont les bienvenus.
Matières disponibles :
Informatique/ingénierie, génie électrique, génie mécanique/mécatronique, génie industriel, mathématiques et statistiques, génie agricole et biologique, phytotechnie.
Critères d’admissibilité :
Le candidat GRA retenu :
- Doit obtenir (ou être sur le point d’obtenir dans les 3 mois) un diplôme de B.S. ou de M.S. en informatique/génie, génie électrique, génie mécanique/mécatronique, génie industriel, mathématiques et statistiques, génie agricole et biologique, phytotechnie, ou autres domaines étroitement liés, avec une moyenne générale de 3,0 ou plus ;
- Doit maîtriser au moins un des langages de programmation informatique (par exemple, Python 3.X, C/C++, R, ROS, MATLAB, etc.) et doit être familier avec la vision par ordinateur, la robotique, les paquets d’apprentissage machine/deep, les bibliothèques et les modèles (par exemple, OpenCV, TensorFlow 2.0, Keras API, CNNs, RNNs, LSTM, GANs, mécanisme d’attention, etc.) avec des preuves tangibles (par exemple, publications dans des revues à comité de lecture, dossiers de concours en ligne) ;
- Doit avoir une excellence démontrable en matière de rédaction scientifique et de communication ;
- (avec des diplômes non anglophones) doivent obtenir un score TOEFL de 79 iBT ou un score IELTS de 6,5 ou plus. Le GRE peut être dispensé.
Procédure de candidature :
Veuillez consulter le site web (https://www.grad.msstate.edu/students/admissions) pour plus de détails sur les candidatures.
