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　　一、美研申請壞科研界定

　　1、面上功夫，參與與不參與沒有差別。

　　2、與申請專業(yè)不沾邊，參加完不能寫進(jìn)文書。

　　3、無經(jīng)驗和技能收獲，沒有實際效果產(chǎn)出。

　　4、在國內(nèi)沒有知名度，大學(xué)認(rèn)可度低。

　　5、師資不出色，在國內(nèi)學(xué)術(shù)界沒有影響力。

　　二、美國研究申請好科研界定

　　1、與專業(yè)相關(guān)的科研項目，在國內(nèi)知名度較高。

　　2、有實際項目成果產(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別，還獲得不少優(yōu)質(zhì)獎項。

　　三、美國研究生優(yōu)質(zhì)科研項目推薦

　　1、MIT應(yīng)用數(shù)學(xué)與統(tǒng)計研究項目：基于圖形方法的數(shù)據(jù)分析與模型研究，點擊了解明細(xì)

　　導(dǎo)師背景：Peter 導(dǎo)師以優(yōu)異的成績獲得哈佛大學(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：時間序列分析(Time series analysis)是一種動態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計方法。該方法基于隨機(jī)過程理論和數(shù)理統(tǒng)計學(xué)方法，研究隨機(jī)數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計規(guī)律，以用于解決實際問題。時間序列構(gòu)成要素是：現(xiàn)象所屬的時間，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)計專題項目簡介，點擊了解明細(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”問題是概率論中的一個經(jīng)典問題，亦是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的重要模塊。人們針對解決此類不確定性序列決策問題，提出了“多臂強(qiáng)盜”算法框架(Multi-Armed Bandits，簡稱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)生將在參與的過程中深入了解算法的基礎(chǔ)模型及應(yīng)用，將認(rèn)識到被廣泛使用的上置信界算法(Upper Confidence Bound，簡稱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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