背景提升
科研背景提升课程
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零基础辅导 提升科研能力
- 无须任何科研基础, 从0开始学习科研常识与基本的研究方法
- 学习如何对复杂事务进行举例和论证，并将自己观点有条理地进行阐述
名校博士导师团 一对一
- 与前沿学科的名校博士前辈（Stanford, CMU, UCLA, Cornell等博士校友）进行共同研究，获得一对一的专业指导
交叉学科 多领域辅导覆盖
- 辅导涵盖生物，医学，计算机，数学，统计，电子，自动化，金融工程等热门专业
- 学习用交叉学科的方法来解决自己专业领域的问题
论文辅导发表 退款保障
- 以共同作者身份向英文国际会议进行投稿，并根据参与程度获得署名顺序
- 保证在申请提交前投稿，100%论文录用，达到最好的背景提升效果
课程内容
| 课时 | 内容 | 上课方式 |
|---|---|---|
| 第一课（大课） | 科研常识培训 | 文字/视频教学/导师语音 |
| 第二课（小课） | 选题/文献阅读 | 文字/导师语音 |
| 第三课（大课＋小课） | 新知识/工具学习 | 文字/导师语音 |
| 第四课（小课） | 共同研究 | 文字/导师语音 |
| 第五课（小课） | 科研报告撰写 | 文字/导师语音 |
| 第六课（小课） | 科研总结及未来建议 | 文字/导师语音 |
| 第七课（可选附加课程） | 论文整理/投稿 | 文字/导师语音 |
论文选题举例
-
题目: 基于多维神经网络模型与边界特征提取技术的快速人脸识别算法研究
- 相关背景与适合的学生群体: (适合：统计，计算机，电子，自动化，数学)
- 意义：该项目将稳定成熟模式识别算法与图像处理相结合，给参与者提供接触经典算法与经典课题的机会。人脸识别算法研究时间长，公众认知度强，利于学生在申请时获得 导师第一印象上的青睐。
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题目: 基于自组织网络的生物数据可视化算法研究
- 相关背景与适合的学生群体: (适合：生物，医学，计算机，数学，统计)
- 意义：生物数据可视化是该领域研究热点，随着计算机技术的发展，可视化的生物数据将对该领域研究有本质的帮助。申请者有此方面科研经历可以很好地吸引教授的注意。
-
题目: 基于贝叶斯网络与信息熵优化的模式聚类与信息发掘算法研究
- 相关背景与适合的学生群体: (适合：统计，计算机，电子，自动化，数学，金融工程)
- 意义：贝叶斯理论是机器学习最基础的部分，通过与信息论结合参与者可以更好地了解数据挖掘思维，从结合互补角度更好的进行相关研究。
论文录用通知sample
建筑作品集辅导
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由名校（Upenn, Yale, MIT, Wuslt etc.）的建筑研究生, 校友组成
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辅导内容
| 服务阶段 | 内容 | 上课方式 |
|---|---|---|
| 作品集制作准备阶段 | ||
| 作品筛选/设计 | 文字/导师语音 | |
| 探讨设计理念 | 文字/导师语音 | |
| 确定设计主线/风格 | 文字/导师语音 | |
| 作品集制作阶段 | ||
| 确定作品特色和突出重点 | 文字/导师语音 | |
| 整理作品思路/逻辑 | 文字/导师语音 | |
| Diagram做法/形式辅导 | 文字/导师语音 | |
| 提供相似概念参考范例 | 文字/导师语音 | |
| 整体色彩运用指导 | 文字/导师语音 | |
| 效果图/表现图/PS拼贴指导 | 文字/导师语音 | |