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  • 电子工程菁英实训:传感器设计

    适合人群:

    电子工程、电气与计算机工程、计算机工程等专业大学生


    活动时间:

     2020-07-31 ——2020-10-09



    1、项目背景 Program Background
    随着人口老龄化正在成为二十一世纪的重大社会趋势,移动医疗需求剧增,同时5G移动互联和大数据的蓬勃发展又为移动医疗提供了必要条件,可穿戴医疗设备正在迎来其发展的黄金时期。世界各国争相为本国可穿戴医疗设备产业的发展创造条件。据悉,“欧盟委员会于2004年启动了世界上最大的单项民用可穿戴计算研究项目;美国国家科学基金在以人为中心的计算等专项中,持续资助了一批可穿戴医疗健康方面的研究项目。另外,俄罗斯、法国、英国、日本和韩国多所大学的工程学院、科学技术院等研究机构均有专门的实验室或研究组专注于可穿戴医疗设备的研究。2015年5月,中国国务院提出《中国制造2025》,将发展医疗级可穿戴式医疗设备列为战略高度,要求提高其创新能力和产业化水平。”

    项目将可穿戴医疗设备最新理念、趋势和实战相结合,在UCSD可穿戴传感器中心主任的指导下,旨在为学生提供提升自己求学和职业生涯的良好契机。学生将在项目结束时设计一款仪表放大器,可以植入智能手表或可穿戴设备中,放大心电信号,帮助医生完成心电监测。

    2、项目介绍 Program Description
    项目内容包括可穿戴设备、心电图ECG、前沿心电放大器设计理念等理论知识与实战。学生将掌握仪表放大器的基本知识,运用LTSpice软件设计一款可以植入新一代智能手表或可穿戴设备中的仪表放大器,帮助医生清晰监测心电信号,在课程结束时提交报告,进行成果展示。

    3、适合人群 Targeting Students
    大学生
    电子工程、电气与计算机工程、计算机工程等专业或者希望修读相关专业的学生
    具备电路(RLC电路、反馈分析、运算放大器等)相关知识,特别是晶体管级电路分析知识的学生优先

    4项目大纲 Syllabus
    • 可穿戴设备&心电图(ECG):可穿戴设备因其小型且低功耗的特点正在与医用领域广泛结合。作为其中的代表,可穿戴动态心电监测产品可以远程实时监测患者的心电信号状况。学生将在本周对可穿戴设备、ECG、以及两者的结合领域形成整体性认知。
    • 仪表放大器设计&亚阈值MOSFET:仪表放大器作为ECG关键技术,用于放大心电信号,帮助医生清晰采集患者不同部位心电信号。学生将在本周了解如何设计仪表放大器。
    • 电路噪声:低噪声与低失真是电路设计的普遍要求。学生将在本周了解仪表放大器电路中的噪声分析与仿真,同时探讨将仪表放大器设计中噪声最小化的方法。
    • 仪表放大器反馈分析:反馈分析有助于改善电路性能,使电路取得理想效果。学生将在本周了解仪表放大器反馈分析方法。
    • 前沿心电放大器设计理念:学生将在本周了解心电放大电路设计应满足的基本要求和前沿心电放大器设计理念,完成心电放大器设计。
    • 项目回顾与成果展示
    • 论文辅导和发表

    5、时间安排与收获 Schedule and Outcome
    • 7周在线小组科研学习+3周论文辅导学习 共44课时
    • Research Essay或科研报告
    • 主导师推荐信
    • EI/CPCI/Scopus索引国际会议摘要收录与发表(可用于申请)
    • 结业证书
    • 学术评估报告及成绩单




  • 人工智能与数据科学理论

    适合人群:

    计算机科学、计算机工程、电子与计算机工程、人工智能等专业学生


    活动时间:

     2020-07-31 ——2020-10-09



    1、项目背景 Program Background
    人工智能与数据科学将是未来社会赖以维系的信息结构。随着技术指数级增长,数据科学家被指摘仅使用人工智能与机器学习的“黑箱”,欠缺对其特性的系统性批判理解。“我们如今担心的是:技术在飞速发展,而人类智识和道德水准远没有跟上技术的脚步。”这对于整个社会具有相当大的潜在危险。项目旨在填补这一空白,帮助学生充分理解人工智能背后的数学工具和数学逻辑。

    2、项目介绍 Program Description
    项目内容包括统计,回归理论,核正则化方法,机器学习优化方法,分类、决策树和集成方法。学生将在项目结束时,研究梯度下降法(梯度下降法、随机梯度下降法、自适应方法)的泛化理论保证,提交项目报告,进行成果展示。

    3、适合人群 Targeting Students
    优秀高中生、大学生
    计算机科学、计算机工程、电子与计算机工程、人工智能等专业学生
    学生需要具备线性代数、概率、优化知识


    4、项目大纲 Syllabus

    • 统计学习:监督学习和无监督学习、建模数据、多元正态模型、正态线性模型、贝叶斯学习Statistical Learning. Topics in this week cover supervised and unsupervised learning, modeling data, multivariate normal models, normal linear models, and Bayesian learning.
    • 回归理论:线性回归、线性模型分析、模型选择与预测、非线性回归、Python线性模型Regression. Topics in this week are about linear regression, analysis of linear models, model selection and prediction, nonlinear regression, and linear models in Python.
    • 核正则化方法:正则化、表示定理、高斯回归、核主成分分析Regularization and Kernel methods. Topics in this week cover regularization, representer theorem, Gaussian process regression, and Kernel principal component analysis.
    • 机器学习优化方法Optimization for machine learning
    • 分类、决策树和集成方法:支持向量机、决策树、随机森林Classification, decision trees and ensemble methods. Topics in this week include support vector machine, decision trees, and random forests.
    • 项目回顾与成果展示Program Review and Presentation
    • 论文辅导和发表Project Paper and Publication

    5、时间安排与收获 Schedule and Outcome
    • 7周在线小组科研学习+3周论文辅导学习 共44课时
    • Research Essay或科研报告
    • 主导师推荐信
    • EI/CPCI/Scopus索引国际会议摘要收录与发表(可用于申请)
    • 结业证书
    • 学术评估报告及成绩单




  • 土木工程与建筑结构

    适合人群:

    适合申请目标专业为土木工程、建筑结构、建筑学等方向的学生

    活动时间:

    2020-07-15 ——2021-02-15

    简介:

    哥大教授科研项目


    项目背景

    随着建筑业的不断发展,建筑结构在建筑行业中扮演着越来越重要的角色。随着建筑功能的改变而出现多种变化,土建工程的结构设计备受关注,对于土木工程项目来说,结构的设计是极为关键的一环,做好了土木工程建筑结构的设计工作,才能保障其土木工程建筑的安全性和稳定性,结构的安全性与耐久性是结构工程最重要的质量指标,土建结构设计技术的合理性影响到建筑结构安全系数的大小。但当前我国土木工程建筑结构存在着质量意识弱、规划不合理、制度规范缺失等问题。因此,为了减少工程造价的成本,相关人员在设计中,对建筑的设计方案进行详细分析,重视其实施效果,始终坚持技术与经营效益相结合的理论手段,做好合理的规划,创造出最大的社会效益。

    本课题由海外顶尖教授进行专业指导,学习土木工程与建筑结构的相关专业技术,通过小组合作的形式,系统学习并撰写英文文章。

     

    项目亮点

    1.海外高校导师

    哥伦比亚大学(Columbia University),正式名称为纽约市哥伦比亚大学(Columbia University in the City of New York),简称为哥大,是一所位于美国纽约曼哈顿的世界顶级私立研究型大学,为美国大学协会的十四所创始院校之一,常春藤盟校之一。

    哥大是美国历史最悠久的五所大学之一,也是培养诺贝尔奖获得者最多的大学之一。哥大校园里还走出5位美国开国元勋,奥巴马、罗斯福等四位美国总统,34位各国元首和政府首脑,10位美国最高法院大法官。

    2.高校的科研训练

    本次活动将使用基础知识学习+技术实践+文章发表的形式开展,在课题实践开展之前,我们会组织学生学习土木工程与建筑结构相关的基础知识,运用建筑建模相关技术,学会用数据分析来解决实际问题,建立模型, 处理与分析实验数据,通读专业文献,进而引导学生完成技术实践,并撰写英文文章。

    有别于其他短期类培训项目,学生不仅学习专业知识,更重要的是亲自参与课题实践,并最终拿到知网检索的英文文章与论文集出版,将活动的实践效果提升到最大!

    3.知网可检索英文文章

    通过小组合作的形式,每个人细致扮演不同的研究角色、训练集处理、数据记录、论文撰写等等方面互相协调,通力协作来解决问题。顺利通过的同学,将获得海外导师的个人推荐信。

     

    适合人群


    • 适合申请目标专业为土木工程、建筑结构、建筑学等方向的学生


    基础信息

    1、项目时间:

    第一期:2020.7.15-9.15

    第二期:2020.9.30-11.30

    第三期:2020.12.15-2.15

    2. 项目安排:

    Step1: 课题背景材料及基础理论知识

    Step2: 实验方法及分析相关软件

    Step3: 学术论文撰写方法学习及发表课程

    Step4: 课题实操、英文论文报告撰写

    3、项目费用:咨询老师

    费用包括:

    a. 研究项目费用(包含导师理论培训费用、课题指导费用、实验材料费用和写作指导费用);

    b. 课程研究材料、课程文献材料;

    c. 在课程结束后确保学生获得推荐信和完成论文报告撰写;

    费用不包括:论文版面费

    4、招生人数:4-6人

    5、录取要求:英语成绩达到四级以上水平或托福80分以上或雅思6.0以上



Application

美国研究生背景提升项目申请流程

浩海留学的团队成员毕业于世界知名学府,是一个专业的团队

team

顾问团队

浩海留学的团队成员毕业于世界知名学府,是一个专业的团队

Eddie Xu
哥伦比亚大学金融工程硕士
Guan
麻省理工学院EE和ME双专业硕士
Fitte Zhang
麻省理工学院系统工程PhD
Shuyue Liu
麻省理工学院环境工程硕士
Kevin Cao
斯坦福大学计算机科学硕士
Antoine Zhang
英国剑桥大学工程学、 文学硕士
Yuan Yuan
麻省理工学院斯隆商学院金融硕士
Tim Liu
麻省理工学院机械工程硕士及博士
Frank Zhang
麻省理工学院电子工程博士及博士后
Huiwang Zhan
约翰霍普金斯大学医学院博士后
Liam Lu
耶鲁大学化学工程博士后
Justin Li
加州大学伯克利分校电子工程硕士(数据科学和系统方向)
Gerd Guo
密歇根大学安娜堡分校应用统计学硕士
Hector Huang
芝加哥大学金融数学硕士
Felix Wu
普林斯顿大学Imaging and Analyses Center博士后
Jeffrey Zhang
德州奥斯汀大学高分子药学与药物输送博士、高级研究助理
Katherine Jin
卡耐基梅隆大学统计学硕士
Vicky Yang
哥伦比亚大学电气工程硕士
Zhuyun Gu
麻省理工学院交通工程硕士
Joey Zhao
加州大学洛杉矶分校计算机科学博士(PhD Candidate)
Dan Zhou
哈佛大学(全奖)计算机科学、政治双专业
Kenny Zhang
密歇根大学量化金融与风险管理硕士
May Jia
密西根安娜堡分校硕士
Nora Ma
哥伦比亚大学哲学硕士
Jasper Yang
卡耐基梅隆大学机械工程专业博士
Walton Wang
密歇根大学安娜堡分校统计学专业博士
Sabrina
麻省理工斯隆管理学院金融学硕士
Carole Zhao
卡耐基梅隆大学计算金融(MSCF)硕士
Olivia
哥伦比亚大学生物统计硕士(公共卫生数据科学方向)
Claire Yang
布朗大学公共事务硕士(MPA)
Jeff Zhou
纽约大学化学博士
Crystal Zhao
哈佛大学生物统计学硕士
Joanna Zhou
莱斯大学计算机科学与工程硕士
Dorian Yao
哥伦比亚大学数学专业博士
Richard Xu
密歇根大学安娜堡分校量化金融与风险管理硕士
Sarah Huang
宾夕法尼亚大学传媒博士
Bonny Zhao
加州大学洛杉矶分校计算机科学博士
Levi Li
哈佛大学环境科学与工程博士
Chris Zhao
密歇根大学安娜堡分校机械工程博士
Davide Zhang
哈佛大学建筑学硕士
Dennis Fang
佛蒙特大学化学博士
Elaine Liang
康奈尔大学酒店管理专业
Happy Liu
宾夕法尼亚大学沃顿商学院经济学理学士
Janice Jiang
宾夕法尼亚大学教育学博士
Maggie Zhao
宾夕法尼亚大学社会学博士
Cindy Chen
密歇根大学安娜堡分校双学位
Jane Guo
卡耐基梅隆大学计算金融学学士
Sarah Han
德州奥斯汀Master in Professional Accounting(会计方向全美第一)
Sun
芝加哥大学国际关系硕士、杜克大学政治学硕士
Ziyan Wang
西北大学传媒硕士
Ruoyan
美国西北大学整合市场营销理学硕士
Rachel He
芝加哥大学心理系综合神经科学PhD
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申请成果

浩海留学的团队成员均毕业于世界顶级学府,是一个名牌出生的团队

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