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  • 应用计算机视觉


    适合人群:

    计算机科学、计算机工程、数据科学、通信工程、软件工程等专业方向的学生





    项目背景 Program Background

    1956年达特茅斯会议以来,人工智能已走过60年的风风雨雨,期间历经两次繁荣与低谷,喧嚣与沉寂。千禧年后,大数据的蓬勃发展和算力的指数级增长赋予了深度学习新的生机。深度学习如破竹之势将机器辅助功能变为可能,让人工智能在各个应用领域实现落地。其中,人工智能一个重要的研究方面就是计算机视觉。

    “计算机视觉是一门研究如何使机器‘看’的科学,更进一步的说,就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量,其本质是模拟人类的感知与观察的一个过程。”据国金证券发布的调研报告称,计算机视觉是AI领域应用场景最丰富、商业化价值最大的领域,占中国AI市场的34.9%,排名第一。目前,相关技术已经在金融、自动驾驶、医疗、安防、互动娱乐等多个应用场景落地。


    计算机视觉背后的深度学习知识有哪些?如何将这些知识与实践相结合?项目将使用Jupyter Notebook和Python,帮助学生从头开始创建计算机视觉模型。


    项目介绍 Program Description

    项目涵盖计算机视觉领域的常用深度学习方法和前沿技术,比如生成模型、计算机视觉API、AutoML Vision。项目结束后,学生将完成两页Jupyter Notebook形式的报告,创建计算机视觉应用程序部署在边缘推理平台,进行成果展示。学生将能够从头开始建立计算机视觉模型,将计算机视觉模型应用于边缘端机器学习硬件。


    适合人群 Targeting Students

    大学生

    对人工智能、机器学习、深度学习、计算机科学、计算机工程、数据科学、通信以及交叉学科和方向感兴趣的学生;具备Python编程能力的学生优先

    计算机科学、计算机工程、数据科学、通信工程、软件工程等专业方向的学生


    项目大纲 Syllabus

    • 计算机视觉概论:计算机视觉管道云架构、创建colab notebook以及Jupyter notebook、生物视觉与计算机视觉差异
    • 计算机视觉前沿技术:生成模型、运用深度学习技术训练智能体(agent)玩电子游戏
    • 计算机视觉API:云-本地计算机视觉API
    • AutoML Vision:集群分析、PCA、无监督学习、GMM
    • 在边缘端运行计算机视觉ML模型:在边缘端运行机器学习推理
    • 项目回顾与成果展示
    • 论文辅导和发表


    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



  • 新型纳米酶设计与应用


    适合人群:

    申请目标专业为纳米材料、材料学、化学、生物、环境等方向的学生。





    项目背景

    随着纳米科学的高速发展,一些无机纳米材料被发现具有类似酶的催化活性。这些纳米材料可以催化天然酶的底物反应,并且具有与天然酶相似的催化机制,因此被定义为纳米酶(Nanozymes)。由于纳米酶具有催化效率高、稳定、经济和规模化制备的特点,它在医学、化工、食品、农业和环境等领域的应用研究便应运而生。

    纳米酶的问世,改变了以往人们认为无机纳米材料是一种生物惰性物质的传统观念,揭示了纳米材料内在的生物效应及新特性,丰富了模拟酶的研究,使其从有机复合物拓展到无机纳米材料。鉴于纳米酶既有天然酶的高催化活性,又有模拟酶稳定而经济的特点,因此自2007年HRP纳米酶报道以来,纳米酶的研究迅速崛起,研究的涉及面也逐渐广泛,已经包括材料科学、物理、化学、生物、医学和环境等不同领域。

    纳米酶的出现不仅改变了人们对酶的认识,更提供了广阔的应用价值。首先,纳米酶的出现为肿瘤诊断提供了新的方法。比如将磁性纳米粒子与抗体偶联可特异性地识别肿瘤细胞。微量的磁性纳米粒催化产生的自由基亦可杀死癌细胞。纳米酶还被广泛地作为药物载体用于疾病的靶向治疗。不久的将来,纳米酶将会为人类的健康,能源的再生及环境的保护等做出更多贡献。


    1、导师团队

    项目导师来自于中国科学院某研究所副研究员团队,领域的研究工作。该中心是中国科学院与教育部共建单位,定位于纳米科学的基础研究和应用基础研究,重点在前瞻性、具有重要应用前景的纳米科学与技术基础研究。


    2、高效的科研训练

    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新型纳米酶设计与应用相关的基础知识,通读专业文献,进而引导学生完成技术实践,处理实验数据,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、专家推荐信

    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,将获得副研究员及以上的个人推荐信。



    适合人群

    申请目标专业为纳米材料、材料学、化学、生物、环境等方向的学生。


    基础信息

    1.项目时间

    第一期 7.1-7.31(纯远程,ZOOM远程授课)

    第二期 8.1-8.31(纯远程,ZOOM远程授课)

    2. 项目安排

    W1: 课题背景材料及基础理论知识

    W2: 实验方法及分析相关软件

    W3: 学术论文撰写方法学习及发表课程

    W4: 课题实操、英文论文报告撰写

    3. 项目费用

    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.大学版项目录取要求:(1)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(2)仅限大学在读学生。

    6.高中版项目录取要求:(1)仅限高中在读学生(2)英语成绩良好


    项目安排

    具体内容由导师在实际项目中,根据学生团队实际情况调整,以下安排供参考!

    项目第一周(远程)

    1.新型纳米酶设计与应用等课题背景学习

    2.文献查找及文献学习及汇报

    项目第二周(远程):

    1.纳米固体中的原子排列特殊结构学习

    2.相关分析软件及分析方法、原理学习

    项目第三周(远程):

    1.学术论文报告撰写方法学习

    2.论文报告润色及文章发表课程 

    项目第四周(远程):

    1.收集实验对象数据并训练集处理

    2.模型构建及数据分析、结果整理、论文报告撰写 




  • 天体物理


    适合人群:

    物理、天文、数学、天体物理等理科专业或者未来希望修读相关专业的学生





    01、项目背景 Program Background
    2019年诺贝尔物理学奖花落三位天体物理学家,以表彰他们帮助人类更加深入地了解宇宙演化,探索系外行星世界,突破了人类对宇宙的认知边界。近些年来,随着大量的观测数据变得可用,天体物理研究正在迎来黄金时代。
    从超新星、伽马射线爆发,到宇宙加速膨胀的幕后推手暗能量,现代天体物理充满了另人兴奋的研究对象。
    项目接轨世界前沿天体物理研究课题。学生将在来自加州大学洛杉矶分校的终身教授的指导下,对宇宙大爆炸和黑洞展开探究,为未来深造奠定坚实的基础。


    02、项目介绍 Program Description

    项目内容包括宇宙大爆炸理论、太阳磁场和耀斑爆发、日冕物质抛射震、快速射电爆发、黑洞等理论知识与案例实战。学生将通过项目了解前沿天体物理研究课题,在项目结束时,提交报告,进行成果展示。


    03、适合人群 Targeting Students

    高中生/大学生
    物理、天文、数学、天体物理等理科专业或者未来希望修读相关专业的学生;对黑洞和宇宙大爆炸课题感兴趣的学生;具备几何、三角、微积分等数学知识与基础物理知识的学生优先


    04、项目大纲 Syllabus
    宇宙大爆炸——恒星爆炸:质量巨大的恒星会因为引力坍缩而发生超新星爆发或极超新星爆发。恒星毁灭,内部形成黑洞。本周课题聚焦恒星演化、新星、超新星与极超新星、伽马射线暴等。
    磁灾难:“一磁两暴”是指太阳磁场和耀斑爆发、日冕物质抛射震这两类最剧烈的爆发现象。“一磁两暴”是天体物理的重要研究对象。本周课题集中在太阳耀斑、日冕物质抛射、磁重联等。
    快速射电爆发:快速射电爆发是指高能无线电信号能够在千分之一秒的时间内,爆发出超过30万个太阳的能量。快速射电爆发的原因至今仍然成谜。学生将在本周围绕这一现象展开探究。
    重力和黑洞:本周课题涵盖广义相对论基础理论,黑洞的定义、特征、类型等。
    黑洞形成与观测:学生将在本周学习黑洞合并与引力波、星系的中心引擎类星体等。
    项目回顾与成果展示

    论文辅导


    05、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
    学术报告
    主导师Reference Letter
    EI/CPCI/Scopus或同等级别索引国际会议摘要投递与收录(可用于申请)
    结业证书
    成绩单




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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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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