美研申請(qǐng)科研針對(duì)理工科展開，他們可以拉近學(xué)生與申請(qǐng)專業(yè)的關(guān)系，更可為名校錄取助力，很多參加完高質(zhì)量的科研項(xiàng)目學(xué)生都一定程度上獲得好錄取，那么美研申請(qǐng)如何判斷科研好壞呢？這里托普仕留學(xué)老師就給您界定下吧！
一、美研申請(qǐng)壞科研界定
1、面上功夫，參與與不參與沒(méi)有差別。
2、與申請(qǐng)專業(yè)不沾邊，參加完不能寫進(jìn)文書。
3、無(wú)經(jīng)驗(yàn)和技能收獲，沒(méi)有實(shí)際效果產(chǎn)出。
4、在國(guó)內(nèi)沒(méi)有知名度，大學(xué)認(rèn)可度低。
5、師資不出色，在國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界沒(méi)有影響力。
二、美國(guó)研究申請(qǐng)好科研界定
1、與專業(yè)相關(guān)的科研項(xiàng)目，在國(guó)內(nèi)知名度較高。
2、有實(shí)際項(xiàng)目成果產(chǎn)出，包括發(fā)表期刊論文或者獲得導(dǎo)師推薦信等。
3、該科研完結(jié)，很多學(xué)生紛紛入讀名校，認(rèn)可度極高。
4、匹配導(dǎo)師背景強(qiáng)大，均是藤校和前三十級(jí)別，還獲得不少優(yōu)質(zhì)獎(jiǎng)項(xiàng)。
三、美國(guó)研究生優(yōu)質(zhì)科研項(xiàng)目推薦
1、MIT應(yīng)用數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)研究項(xiàng)目：基于圖形方法的數(shù)據(jù)分析與模型研究，點(diǎn)擊了解明細(xì)
導(dǎo)師背景：Peter 導(dǎo)師以優(yōu)異的成績(jī)獲得哈佛大學(xué)(Harvard University)應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)士學(xué)位，并當(dāng)選為Phi Beta Kappa Alpha Chapter的成員。
課題內(nèi)容：時(shí)間序列分析(Time series analysis)是一種動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計(jì)方法。該方法基于隨機(jī)過(guò)程理論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，研究隨機(jī)數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，以用于解決實(shí)際問(wèn)題。時(shí)間序列構(gòu)成要素是：現(xiàn)象所屬的時(shí)間，反映現(xiàn)象發(fā)展水平的指標(biāo)數(shù)值。
2、卡梅大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與統(tǒng)計(jì)專題項(xiàng)目簡(jiǎn)介，點(diǎn)擊了解明細(xì)
導(dǎo)師背景：Osman導(dǎo)師現(xiàn)任是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)(CMU)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院的終身正教授。此前他是CMU CyLab的博士后研究員。
課題內(nèi)容：“多臂強(qiáng)盜”問(wèn)題是概率論中的一個(gè)經(jīng)典問(wèn)題，亦是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的重要模塊。人們針對(duì)解決此類不確定性序列決策問(wèn)題，提出了“多臂強(qiáng)盜”算法框架(Multi-Armed Bandits，簡(jiǎn)稱MAB，中文又譯作“多臂老虎機(jī)”)。
本課題正是以此框架為核心內(nèi)容，學(xué)生將在參與的過(guò)程中深入了解算法的基礎(chǔ)模型及應(yīng)用，將認(rèn)識(shí)到被廣泛使用的上置信界算法(Upper Confidence Bound，簡(jiǎn)稱UCB)及湯普森采樣算法(Thompson Sampling Algorithms)。導(dǎo)師還將講授自身在該領(lǐng)域的最新研究成果。
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