研究内容

针对生命大健康、食品/公共安全领域等复杂体系的快检需求，建立痕量物质多靶标拉曼快检技术，利用人工智能与机器学习，开发拉曼信号数据处理与识别算法，建立标准拉曼谱库，智能识别大量背景干扰下的微弱样品特征信息，开发自动化集成检测系统与智能仪器，实现复杂环境中痕量疾病标记物、毒害危险品等的拉曼光谱现场快速检测，并建立毒害物质的大数据网络和预警平台。

研究成果

本团队长期从事表面增强拉曼光谱相关研究，面向国家在公共安全、食品安全、环境安全等领域的重大需求，开发基于表面增强拉曼光谱的现场快速检测技术与产品，实现了痕量毒品、化学战剂、剧毒物、环境废水、农药残留等的现场快速分析检测，并在深圳海关等示范应用。团队成员在Nature、Nature Energy、Nature Mater.、Nature Nanotechnol.、Nature Catal.等发表论文160余篇，被引10000余次。

招生要求

1.招生范围：人工智能、机械设计制造及自动化、软件工程、生物/免疫分析、光谱分析等相关专业全日制本科毕业生及硕士毕业生；

2.语言要求：英语6级或雅思6.0及以上；

3.其他要求：具有良好的编程能力和数理基础、有多学科学习背景和相关研究经验优先考虑。

注：团队硕士研究生招生上限4人

团队联络人：张华 zhanghua@xmu.edu.cn