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　　一、計(jì)算機(jī)工程(CE)

　　MIT MS in EECS：

　　要求掌握硬件描述語(yǔ)言(Verilog/VHDL)及FPGA開發(fā)，錄取者平均GPA 3.8。

　　斯坦福大學(xué) MS in Computer Science (CS)：

　　側(cè)重算法與系統(tǒng)設(shè)計(jì)，需提交GitHub開源項(xiàng)目鏈接。

　　核心課程：

　　計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、嵌入式系統(tǒng)、數(shù)字信號(hào)處理。

　　二、電氣工程(EE)

　　加州大學(xué)伯克利分校 MS in EECS：

　　需完成《隨機(jī)過(guò)程》《電磁場(chǎng)理論》等核心課程，錄取者GRE數(shù)學(xué)中位數(shù)169。

　　伊利諾伊大學(xué)香檳分校(UIUC) MS in EE：

　　提供“電力能源系統(tǒng)”與“納米電子”方向，要求GPA 3.5+且本科為電氣工程相關(guān)專業(yè)。

　　細(xì)分領(lǐng)域：

　　電力電子、通信網(wǎng)絡(luò)、光子學(xué)。

　　三、機(jī)械工程(ME)

　　麻省理工學(xué)院(MIT) MS in Mechanical Engineering：

　　需提交科研計(jì)劃書(如“仿生機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制算法研究”)，錄取率約4%。

　　密歇根大學(xué)安娜堡分校 MS in ME：

　　側(cè)重工程實(shí)踐，需完成企業(yè)合作項(xiàng)目(如與福特合作的新能源汽車熱管理系統(tǒng)設(shè)計(jì))。

　　研究方向：

　　機(jī)器人學(xué)、流體力學(xué)、增材制造。

　　四、數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能(DS/AI)

　　卡內(nèi)基梅隆大學(xué) MS in Machine Learning：

　　要求提交Kaggle競(jìng)賽排名或頂會(huì)論文(如NeurIPS、ICML)。

　　哥倫比亞大學(xué) MS in Data Science：

　　需掌握Python、TensorFlow等工具，實(shí)習(xí)經(jīng)歷需含大廠數(shù)據(jù)崗(如Meta、亞馬遜)。

　　核心課程：

　　機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理。

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