新加坡国立大学 Vincent Gan 助理教授招收博士生/联合培养，方向: BIM, 建筑优化
[*]新加坡国立大学（National University of Singapore) 招收 博士生 / 联合培养，主要研究方向：BIM, 建筑优化, 智能运维，机器学习
[*]欢迎建筑学，建筑环境，土木工程，建管，计算机等相关领域的同学申请。根据申请者情况，将提供奖学金，国际会议交流等资助
[*]感兴趣的同学请联系 Dr. Vincent Gan (vincent.gan@nus.edu.sg)
[*]新加坡国立大学是亚洲乃至世界的顶尖学府，共有16个学院的综合型研究大学，QS世界大学排名第11名。
甘博士是新加坡国立大学建筑系的助理教授。他的研究兴趣在于建筑信息建模，设计计算和人工智能领域，以实现建筑优化。具体来说，他的研究涉及三个主要领域：（1）结构拓扑优化；（2）基于深度学习的生成设计；（3）数据驱动的智能设施管理（FM）。他的研究超越了传统的重点，旨在为建筑生命周期管理中的数字创新提供更多整体方法。
结构拓扑优化
结构拓扑优化强调参数化BIM和混合元启发式技术的创新应用，以支持高层建筑的拓扑优化。该研究轨迹有助于新的数学公式和计算方法，以支持大型建筑物和基础设施的设计探索。
基于深度学习的生成设计基于
深度学习的生成设计致力于深度学习模型（R-GCN）和启发式方法的开发，以自动生成创意设计并优化建筑物配置。这项研究旨在发现新的设计方法，以提高可持续建筑的运营效率。它还为推动相关领域的未来研究提供了基础。
数据驱动的智能FM
数据驱动的智能FM利用BIM，物联网和去中心化多代理系统，能够在建建环境中自动优化设施运行，从而在（事后）实现人类健康，舒适度和能源效率COVID情况。该研究有望解决具有学术意义的优化问题，并为智能FM贡献新的方法。
我们正在寻找青年人才（例如研究员，博士学位/理学硕士学生，访问学者）加入上述研究领域。强烈欢迎具有建筑，建筑工程，结构工程，建筑管理，计算机科学和/或相关领域背景的候选人。如果您想发挥作用或对合作感兴趣，请联系Vincent Gan博士（vincent.gan@nus.edu.sg）。
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