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首选经验：实验室高度重视具有以下一项或多种经验的候选人： - 以人为本的应用：熟悉性在医疗保健，教育，神经企业和/或辅助技术等领域应用ML。生理信号处理的先前经验（例如EMG，EEG，ECG）是一个优势。熟悉HCI原理和框架，特别是在进行可用性研究和设计以用户为中心的AI系统的经验。- 辅助 /协作机器人技术：对开发用于康复，辅助技术或神经疾病的机器人系统的兴趣，利用机器学习来提高用户交互中的精度和适应性。了解在共享工作空间中部署机器人的知识，重点是人类机器人团队的安全，合作和效率。- 多模式ML：使用不同数据类型的经验，例如视觉，语音，图像和生理信号。将多种模式集成以构建强大的AI系统的经验是一个优势 - 跨学科应用程序：利用LLM / VLM用于跨学科问题，例如：AI驱动的科学发现，自动化假设在金融 /自然科学 /物理科学中自动化假设，增强了复杂组织设置中的协作协作。
研究-Intern-Machine-Alhanai.pdf
主要关键词
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