背景提升在申请中作用？

以上数据为集思学院通过多年经验统计得出

背景提升活动帮你补足学习成绩外的50%

科研类活动对学术能力起到很好的辅助说明作用，并且可以同时体现领导力，团队协作精神等其他素质，一直是招生官非常青睐的活动经历

学术能力全面提升

藤校导师推荐信

发表论文助力申请

让面试言之有物

“硬件”强只能入围，“软件”强才能“突围”

英美名校所青睐的申请人素质中，标准化考试成绩等“硬件”是亚洲学生的共同强项，而批判性思维等“软件”则是普遍短板，背景提升可以补足这些短板

天赋&特长

探索精神

团队协作精神

创造力&领导力

批判性思维

强烈的好奇心与热情

独立思考精神

自我驱动，积极主动

回馈社会

独立研发科研项目，覆盖全部主流申请方向

特色科研课题已为1对1学员精心定制

英美名校导师，覆盖TOP30高校和数十所顶尖实验室

学术成果已由集思学员创造

学员口碑见证

小组科研

精心研发，备受好评经典科研项目。海内外优秀青年一起协作完成，一个项目即可锻炼展示学术科研能力，领导力，团队协作能力等综合素质

人工智能

生物医学工程：人工智能在医学领域的应用【大学组】

中山大学生物医学工程学院副教授&硕士生导师中山大学师资博士后研究领域：人工智能、生物医学工程专注于医疗机器人与人工智能研究领域。曾在IEEE Access、Neurocomputing、IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics等权威SCI期刊发表多篇论文，主持/指导国家自然科学基金-青年基金、广东省自然科学基金、广东省科技厅公益研究项目等多项课题。参与编写《2011-2012年中国生物医学工程学科发展报告》论著，是IEEE JBHI、IEEE Sensors J、Neurocomputing等国际学术期刊审稿人，也是IEEE会员，广东省生物医学工程学会医疗机器人与人工智能分会委员，中国人工智能学会会员以及国家自然基金通讯评审专家。

生物医学工程：人工智能在医学领域的应用【大学组】

在本课程中，学生们将会学习人工智能在医学领域的应用场景以及目前医学人工智能的最新发展。同时，学生们将会学习BP神经网络，CNN卷积神经网络以及LSTM长短时记忆神经如何在医学中应用。课程中将会涉及医学图像处理的案例分析与探讨，由此引出创新性方案的思考。希望对人工智能或者生物医学工程感兴趣的学生能够通过本项目的学习为未来学业和工作打下基础。

计算机科学

密集项目：计算机视觉算法研究：计算机算法与数值建模实训

中国科学院副研究员中国科学院大学硕士生导师研究领域：先进光学成像技术。主要从事光学成像与测量技术研究工作，目前承担国家自然科学基金项目、中科院重点项目等多项课题，并开展各类新型精密光学仪器研制与产业化。发表高水平论文20余篇，获得国家发明专利10余项。

密集项目：计算机视觉算法研究：计算机算法与数值建模实训

本项目从光学成像原理出发，通过对彩色数字图像获取方法的梳理，引导学生理解彩色相机插值计算的内涵和意义，并逐步熟悉与掌握各类经典彩色Demosaicing算法，利用计算软件实现1-2种算法的数字仿真。通过本项目的学习研究，学生将了解到最先进的相关光学成像技术进展，理解并亲自实践探索，扩展学生的科学前沿视野，激发未来从事光学、视觉、算法等领域研究的兴趣与热情。

人工智能

VR专题：虚拟现实交互技术在游戏、医疗、教育等领域的应用研究【大学组】

北京航空航天大学计算机学院教授英国伯恩茅斯大学英国国家计算机动画中心（NCCA）博士博士后中国虚拟现实产业联盟虚拟医疗专委会秘书长中华医学会数字医学分会青年委员,吴阶平医学基金会模拟医学专委会委员中华医学会整形外科学分会数字化学组委员,医疗仿真专业委员会委员研究方向：虚拟手术，计算机动画，计算机图形、手术导航、医学可视化等国内外期刊、专著及学术会议上发表四十余篇学术论文，授权专利多项，并担任多部国际期刊的评审人。在英国带领团队研发了世界首台直肠癌腹腔镜手术的虚拟训练系统，其成果获得BBC电视台、报纸及知名医学杂志的采访与报道。2008年获得“伯恩茅斯大学学者”荣誉头衔。承担国家自然科学基金2项，人社部优秀归国人员创新项目1项，北航基础科研项目2项，虚拟现实国家重点实验室自主课题2项，公安部重点实验室开放课题1项。另外，作为项目骨干参与了国家自然科学基金重大项目1项。

VR专题：虚拟现实交互技术在游戏、医疗、教育等领域的应用研究【大学组】

本课程将首先从介绍虚拟现实技术的起源和发展过程开始，通过讲述虚拟现实技术在各个行业应用中的应用情况和典型虚拟仿真系统开发流程，逐步分析虚拟现实在发展过程中所面临的需求与挑战，以及背后所蕴含的技术问题，着重结合各种具体应用来讲授背后的共性技术原理和算法。在此基础上，重点讲授常用虚拟现实人机交互设备及其基本原理、虚拟场景几何建模与表示技术、动态现象/场景的物理建模仿真技术、虚拟场景的实时逼真绘制技术、增强现实技术，及其在人工智能中的应用等。由于本门课程是一门实践性很强的课程，因此，将在课内结合具体知识点设置课后作业，并结合虚拟现实技术在医疗、教育、培训等领域的应用情况。合理设置难度适中的作业，使得学生能够结合虚拟现实技术应用场景来学习以及加深对相关技术的理解、掌握以及应用，并借此培养学生的创新意识与专业技能。

公共卫生与医学

生命科学专题：睡眠障碍与神经系统疾病研究

研究方向：神经系统疾病的病理机制青年PI 课题组组长上海精神卫生中心客座教授复旦大学博士 · 先后于哈佛大学及科罗拉多州立大学进行博士后训练 · 获上海市青年科技启明星、上海市学术带头人 · 主持国家自然科学基金面上项目、上海市教委科研创新重点项目和上海市科委自然科学基金青年项目等七项项目

生命科学专题：睡眠障碍与神经系统疾病研究

本项目将带领同学们从生命科学和基因学的角度对AD阿尔兹海默症的影响机理进行探索。通过项目学生能够更加了解生命科学与生物医学学科的本质。同时项目将为有志于今后从事相关学科的学生提供实践经验，也希望学生们通过该项目能够了解目前探索生命科学领域最新前沿技术。

金融

密集项目：公共卫生与营养学专题：不同膳食结构对胃肠道健康影响研究--以“肥胖”为例

北京大学公共卫生学院营养与食品卫生学系副教授北京大学营养与食品卫生学博士现任Nutrients 期刊客座编辑。兼任北京市营养学会秘书长、中国营养学会营养与慢病控制分会委员、中国营养学会老年营养分会委员、中国医药教育协会糖尿病学委员会委员、中国医药教育协会健康管理分会委员、中国学生营养与健康促进会营养监测与评价分会常务理事、吴阶平医学基金会营养学部精准营养专业委员会委员、北京预防医学会营养与食品卫生学专业委员会委员、北京市“营在校园”健康促进专家、北京健康教育协会老龄健康专业委员会委员。主要研究方向为老年营养、营养与慢性病。作为项目负责人承担各类科研项目15项，其中国家自然科学基金2项；作为主要研究人员参加了国家科技部支撑项目3项、国家自然科学基金面上项目5项等多项研究；发表学术论文120余篇 (SCI收录60余篇)；获得省部级奖励7项。

密集项目：公共卫生与营养学专题：不同膳食结构对胃肠道健康影响研究--以“肥胖”为例

课程将带领学生进一步探索我们的肠道，了解关于肠道的更多前沿的知识，同时通过实战经验传授，让学生能够掌握保持肠道健康的方法，掌握胃肠道疾病的调理方法等等，更多干货都将在课程中一一呈现。胃肠道的健康是人体健康的基石！通过本次学习我们不仅能为自己打造健康，还能为他人健康保驾护航。在本项目中，导师将带领学生跟踪营养学与医学最新科学研究成果，介绍营养学科发展的趋势，为肠道健康问题提供营养解决思路；应用营养学的理论知识剖析和解决现实中健康或疾病的相关问题，增强精准的解决问题的能力。

公共卫生与医学

生物医学：阿茨海默症的致病机理与治疗研究

工程

环境与地球科学课题：卫星遥感在“碳中和”研究中的作用

张老师南京大学地理信息科学系正教授 Queen’s University，访问学者浙江大学农业遥感博士后南京大学地图学与地理信息系统专业博士中国自然资源学会资源教育工作委员会委员中国环境科学学会臭氧污染控制专业委员会委员研究方向：地理学，地理信息系统，遥感，地球系统科学以一/通作在国内外学术期刊发表论文70余篇，其中SCI/SSCI收录论文50余篇；获得软件著作权登记1件；国家发明专利授权1件。主持多项国家自然科学基金面上项目；

环境与地球科学课题：卫星遥感在“碳中和”研究中的作用

本项目从碳中和内涵、实现碳中和的重要意义出发，主要介绍大气环境遥感、植被遥感、地表覆被信息遥感等不同卫星平台以及生态过程模型对大气碳库、植被碳库以及大气与土壤/植被之间的碳通量交互的监测、估算和模拟方法，评估我国土地利用变化对陆地生态系统系统碳库的影响，预测不同气候情景下我国陆地生态系统碳汇能力及其对碳排放的中和能力。通过本项目的学习研究，学生将了解当前碳中和研究的前言技术和方法，能理解并亲自实践区域尺度大气碳库和植被碳库的探索，激发学生从事全球变化等相关领域研究的兴趣与热情。

自然科学

密集项目：数学与线性代数专题：前沿矩阵猜想研究

北京航空航天大学数学科学学院副教授浙江大学物理学博士先后在新加坡国立大学，加拿大滑铁卢大学等量子信息业内世界级研究院所从事博士后工作研究方向： 1.量子物理 2.量子力学 3.粒子物理 4.理论物理 5.数学物理 6.应用数学 7.线性代数主要研究量子信息数学理论、矩阵理论和量子态分辨，发表SCI论文数十篇，主持国家自然科学基金项目，是量子信息国际主流期刊审稿人，获得2017年英国物理协会（IOP）年度论文亮点。

密集项目：数学与线性代数专题：前沿矩阵猜想研究

人工智能

网络与信息安全专题：分布式区块链技术在数字货币安全风险应对中的应用研究

北京大学教授博士生导师深圳研究生院先进网络技术实验室主任深圳市云计算重点实验室副主任香港中文大学信息工程系博士长期从事计算机, 通信和控制系统的研究，开发和教学。近5年发表在国内外核心刊物和会议的论文70篇，其中EI共收录45篇；合作出版专著3部,申请发明专利25项，其中美国专利2项，国际PCT8项，中国发明专利21，授权专利8个。

网络与信息安全专题：分布式区块链技术在数字货币安全风险应对中的应用研究

本项目系统阐述了区块链中的算法理论及其场景应用。通过拓扑结构、共识机制和智能合约专题的理论研究和科研实训，不仅能够掌握区块链领域的经典问题并提出解决方案，而且有助于学生从零构建、整体把握一个区块链系统，获得开发经验。通过数字人民币、供应链金融、网络标识管理等系统产品案例，涵盖了区块链发展演进的1.0阶段（可编程货币）、2.0阶段（可编程金融）和3.0阶段（可编程社会）完整路径，从而理解区块链技术在不同领域的应用潜力。

人工智能

人工智能与数据科学：神经网络模型中的数据计算

东南大学计算机科学与工程学院副教授 University of Illinois Research Center in Singapore 访问学者研究领域：人工智能以及深度学习的工程化技术和工具、知识驱动的深度网络设计和大规模训练方法、基于区块链的去中心化应用开发的工具、编程模式教授在主要国际会议和期刊上发表学术论文十多篇。先后主持和参与国家项目六项，包括国家自然基金、国家863项目。主持校企合作项目十多项，涵盖数据科学与工程领域的大规模知识图谱的存储查询、基于深度学习技术的行为大数据处理、大规模图片检索以及可视化分析等工程技术方法。

人工智能与数据科学：神经网络模型中的数据计算

本项目围绕数据洞察世界的核心智能技术方法涵盖：1）世界的数据、知识表示方法；2）视觉/语言数据的机器理解；3）从数据中推理新发现的逻辑演算计算；3）从数据中学习归纳知识的机器学习技术。研究了适用于不用应用的神经网络的构成。学生通过项目最终可以获得视觉、语言数据处理的一般方法和基于深度学习的神经网络计算的基本原理。

金融

AI人工智能与HCI人机交互专题：基于多维信息空间人机交互设计应用--以人工智能驾驶系统为例

吴老师清华大学工业工程系长聘正教授美国密歇根大学工业与运筹工程系博士曾任美国亚利桑那大学的终身教授研究方向是：人行为预测（认知建模）和强人工智能、人机系统和产品设计、和智能交通系统。他的研究结合了认知科学和工程系统设计，他致力于将人类认知系统建模及其在系统设计中的应用，提高人机系统安全和效率。目前发表了130多篇论文，其中包括 87 篇期刊论文，38 篇国际会议论文，和英文专著 2 章，被引用次数2364次（基于谷歌学术截至2020年7月1日）。他的期刊论文包括IEEE Transactions on Human-Machine Systems, IEEE Transactions on Intelligent Transportations Systems, Psychological Review (Impact Factor: 9.02), ACM Transactions on Computer-Human Interaction 以及其他多种期刊。吴博士除了学术文章以外，还有多项智能系统设计和人机系统设计专利授权。

AI人工智能与HCI人机交互专题：基于多维信息空间人机交互设计应用--以人工智能驾驶系统为例

法律

法学综合课题：法学视角下的网络犯罪问题研究【大学组】

中国人民大学法学院副教授美国印弟安纳大学毛瑞尔法学院法律科学博士美国密歇根大学法学院法律职业博士具有中国大陆、纽约州的律师执业资格研究方向： 1.法社会学 2.证据法 3.反腐败问题 4.司法制度 5.网络法学当代中国（Journal of Contemporary China, SSCI）一期专刊编辑；法学家、当代中国（Journal of Contemporary China, SSCI）、Journal of Law, Crime and Social Change (SSCI) 等知名期刊匿名评审人。参与国家社会科学基金项目青年项目、北京市社会科学基金项目青年项目、教育部人文社科项目青年项目等多项课题。

法学综合课题：法学视角下的网络犯罪问题研究【大学组】

本项目通过研究网络犯罪有关的法律问题，学习刑法、证据法等相关基础知识，掌握法条、文献及案例检索和分析的研究方法。学生通过研习网络犯罪问题的有关法条及司法解释、案例，讨论网络犯罪的有关罪名的含义、网络犯罪行为的事实认定与定罪量刑等具体的问题，研究如何通过阅读相关法条、文献和案例回答前述问题。学生通过项目最终可以获得发现法学争议、提出有价值的法学研究问题、运用法条、文献和案例检索及分析的研究方法等方面的经验，掌握具体的与研究问题有关的刑法、证据法等相关的知识。

自然科学

EE电子工程专题：电磁学理论及其在电路设计中的应用

Caroline导师现任牛津大学物理学终身正教授，她在法国获得博士学位后，在英国和美国进行了博士后研究工作。随后在索邦大学和巴黎高等理工学院担任教授。 2012年，正式加入牛津大学，自2018年开始，担任牛津大学研究生院院长并负责招生工作。导师在校教授包括电磁学在内的多门物理课程，目前在Monthly Notices of the Royal Astronomical Society等国际顶级学术SCI期刊发表论文超过84篇，总引用量超过2500次。 Prof. Caroline is currently a professor of physics at Oxford University. After obtaining her PhD in France, she has conducted her post-doctoral research in the United Kingdom and the United States. Then, she served as a professor at the Sorbonne University and Ecole Polytechnique in Paris. In 2012, she joined the University of Oxford. Since 2018, she has served as the Dean of the Graduate School of Oxford University. Her research area are the dynamics of extrasolar planetary systems and protoplanetary disks, focusing on the gravitational interaction between planets and the disks they form, explaining the existence of planets around stars. Currently, she has published more than 84 papers in top international academic SCI journals such as Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, with a total number of citations exceeding 2500.

EE电子工程专题：电磁学理论及其在电路设计中的应用

本项目从既注重电磁学基础理论讲授，又注重物理学思想方法的传授，以“场”的概念为核心，涵盖电场、磁场、电磁场的现象分析、概念建立以及规律研究；同时研究伴随着场的静电作用、磁相互作用、电磁相互作用的现象及规律性；并对电场、磁场、电磁场的能量加以分析。同时项目中还将重点介绍电子工程中必备的其他电磁理论与电路设计原理。

工程

EE电子工程专题：智能手表与传感器设计【大学组】

Prof. Mercier received a Graduate Teaching Award in Electrical and Computer Engineering at UCSD in 2013, the Hellman Fellowship Award in 2014, the Beckman Young Investigator Award in 2015, the DARPA Young Faculty Award in 2015, the UC San Diego Academic Senate Distinguished Teaching Award in 2016, the Biocom Catalyst Award in 2017, the NSF CAREER Award in 2018, and the San Diego County Engineering Council Outstanding Engineer Award in 2020. He has served as an Associate Editor of the IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (TVLSI) from 2015-2017. Since 2013, he has served as an Associated Editor of the IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems (TBioCAS), and is currently a member of the ISSCC International Technical Program Committee, the CICC Technical Program Committee, the VLSI Symposium Technical Program Committee, and an Associate Editor of the IEEE Solid-State Circuits Letters. Mercier导师现任加州大学圣迭戈分校（UCSD）电气与计算机工程终身教授、可穿戴传感器中心主任、节能微系统实验室主任、学术界和业界公认集成电路设计领域最高级别会议ISSCC技术项目委员会成员，曾荣获麻省理工学院（MIT）电气工程与计算机科学博士、硕士学位。Mercier导师目前担任IEEE TBioCAS、IEEE SSCL期刊副主编，在电子电路领域顶级期刊发表论文多篇。他的研究兴趣为节能微系统设计，重点关注RF电路设计、功率转换器、小型化系统传感器接口以及生物医学应用传感器接口。

EE电子工程专题：智能手表与传感器设计【大学组】

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。个性化研究课题参考：新型电化学传感器的构建及其在环境检测中的应用乳腺癌标记物的太赫兹生物传感研究面向智能服装的无线传感器研究 This project includes theoretical knowledge of wearable devices, ECG, and ECG amplifier design concepts. In this project, students can grasp the basic knowledge of instrumentation amplifiers, use LTSpice to design an instrumentation amplifier which can be implanted in smart watches or wearable devices to help doctors monitor the ECG signal. Students should submit their research report at the end of the course and show their results. Suggested Future Research Fields: Construction of electrochemical sensors and their applications in environmental detection Terahertz biosensing study of breast cancer markers Research on wireless sensors for smart clothing

工程

物理与电子工程课题：特斯拉汽车电池组分析【高中组】

Colm is a professor of Nanoengineering science and deputy head of the engineering department at the University of Cambridge. He obtained his degree and PhD in Physics from Trinity College Dublin during which time he designed and constructed the first scanning near-field optical microscope (SNOM) in the country, and made significant advances in our understanding of the mechanisms behind image formation in such systems. He then spent a year in Konstanz, Germany working in collaboration with ZEISS on the construction of a commercial microscope system. Colm has secured funding from and collaborated with several leading companies as well as government funding agencies, to the tune of over £3 Million in the past few years. He lectures and teaches in electronics, electromagnetism, quantum mechanics and nanotechnology. He is on the editorial board of Ultramicroscopy and Imaging & Microscopy, and is a fellow of Girton College, Cambridge and the Institute of Physics. Colm导师是剑桥大学电子工程专业的终身正教授、工程学院副院长（Teaching），在校讲授电子学、电磁学、量子力学和纳米技术等课程。他同时是超微显微镜的编辑委员会成员，也是剑桥大学格顿学院和物理研究所的研究员。Colm导师在都柏林三一学院获得了物理学学位和博士学位，在博士期间，他设计并建造了英国国内第一个扫描近场光学显微镜(SNOM)。而后导师在2009-2010年期间担任了纳米科学中心主任时，发表了100多篇论文并发表100多次演讲，最终成功地编写并出版了一本关于纳米电子学的教科书。导师在过去的几年里总共获得了超过300万英镑的研发资金。

物理与电子工程课题：特斯拉汽车电池组分析【高中组】

项目从传统能源材料与新能源材料的异同切入，进而带领学生走进种类繁多的新能源材料世界。其中将会涉及到诸多纳米技术与电池材料基本原理，如物理化学、金属材料、固体物理和电化学中关于材料的结构组成、制备、性能、能量存储与转换等多学科交叉的知识。在整个项目中，我们将以特斯拉的电池材料为主线举例，让学生在接受理论的同时了解到其最新的工业应用。学生将在项目结束后，提交项目报告，进行成果展示。个性化研究课题参考：特定类型的电池及其整体结构对电池寿命的影响不同类型的电解质–固体电解质及液体电解质合理提高电池能量密度的监管问题电动汽车车架和车厢使用的复合材料及其质量效应 This project starts with discussing the similarities and differences between traditional energy materials and new energy materials and leads students into the world of new energy materials. This project will involve many basic principles of nanotechnology and battery materials, such as physical chemistry, metal materials, solid-state physics and electrochemistry on the structure, preparation, performance, energy storage and conversion of materials, and other interdisciplinary knowledge. Tesla’s battery materials will act as an example throughout the project, students can understand the latest industrial applications. Students will submit a research report at the end of this project to show their results. Suggested Future Research Fields: The impact of specific types and overall structure of batteries on battery life Different types of electrolytes---solid electrolytes and liquid electrolytes Regulatory issues for rationally increasing battery energy density Composite materials used in electric vehicle frames and compartments and their mass effects

人工智能

数据科学专题：基于网络、图等数据结构的社交媒体数据分析【大学组】

Dr.S.Z. is an Associate Professor at the Department of Computer Science, UCL. He is affiliated with the Media Futures Research Group. He is a founding member of the Academic Centre of Excellence in Cyber Security Research (ACE-CSR) at UCL. He is also associated with UCL’s Center for Doctoral Training (CDT) for Cybersecurity. He teaches the postgraduate module COMP0123 on Complex Networks and the Web. He is the CS Department’s Tutor for Study Abroad Year (SAY) programme, the Industrial Placement programme and UG Academic Summer Internship. He received his PhD in Telecommunications at Queen Mary, University of London (QMUL) in 2004. He held a prestigious Royal Academy of Engineering (RAEng)/EPSRC Research Fellowship from 2007 to 2012. He is a Senior Member of IEEE. He is a member of the Editorial Board of the PLOS ONE and the Scientific Reports of the Nature Publishing Group. S.Z.导师现任伦敦大学学院（UCL）计算机科学终身教授，研究兴趣包括社交媒体网络、网络安全、网络科学、互联网路由与云计算，是英国网络安全研究卓越学术中心（ACE-CSR；英国政府支持的精英大数据与网络安全团队计划，旨在为未来网络安全专家提供工程、社会学、法律等全方位的网络安全教育）UCL创始成员之一，与UCL网络安全博士培训中心和AI基金会保有密切联系。AS.Z.导师是IEEE（世界顶级专业技术学会）高级会员、英国计算机协会（BCS）网络专家组委员会成员，曾获英国皇家工程院(RAEng)/EPSRC研究奖金。

数据科学专题：基于网络、图等数据结构的社交媒体数据分析【大学组】

项目内容包括拓扑性质和复杂网络的度量、网络模型、互联网和网络的结构和演化、网络可视化。学生将自选课题，对选定真实网络，例如社交网络、世界航空网络或者脑图，完成量化分析，在项目结束时提交项目个性化研究课题报告，进行成果展示。个性化研究课题参考：使用时间指数随机图形模型分析加权网络共同进化的感染网络的结构研究基于多层网络构建语义网络的知识图谱及其在社交网络上的应用复杂网络中的自异性和自同性分析

金融

金融市场与投资研究【大学组】

Ludovic导师现任牛津大学赛德商学院金融经济学终身正教授，聚焦资产管理、PE投资研究，在牛津大学讲授MBA、MFE和高管MBA私募股权和资产管理课程。Ludovic导师的研究获得投资界和学术界极大关注，在国际著名期刊《金融杂志》、《金融研究评论》发表，在《哈佛商业评论》、《经济展望》等众多国际知名财经杂志见刊，同时被《经济学人》、《金融时报》争相报道。Ludovic导师具有丰富的行业经验，为挪威主权财富基金等企业提供咨询服务。

金融市场与投资研究【大学组】

项目将带领学生学习金融市场效率和套利原则、多元投资组合和投资组合理论、目标导向型投资、公募基金、ETF基金、因子投资等知识。学生将在项目结束时提交报告，进行成果展示。

人工智能

计算传播学专题：基于大数据的社交网络“病毒式”传播行为模式研究【大学组】

商业

密集项目：商业分析课题：大数据统计与建模在商业分析中的应用研究

Prof. Arnab is an Associate Professor of Practice at Johns Hopkins Carey Business School. The Johns Hopkins Carey Business School was tied for second – with the Wharton School of the University of Pennsylvania – in an esteemed worldwide ranking of faculty contributions to a leading academic journal of marketing. Carey-affiliated researchers contributed 10 articles to the journal Marketing Science during 2017-2020, according to the ranking conducted by the University of Texas at Dallas. He is currently teaching Continuous-Time Finance, Data Analytics, and Operations Management. Previously he worked as an Assistant Professor at the Krannert School of Management of Purdue University. Prof. Arnab’s research interests include supply chain management, inventory management, stochastic modeling and optimization, dynamic pricing, and operational risk management. Arnab导师现任约翰霍普金斯大学凯里商学院教授，根据最新的研究和测评，在2017-2020年中，凯里商学院的老师在世界顶级商科期刊《营销科学》中发表了10篇专业研究论文成果，该成就媲美世界排名第一的沃顿商学院。Arnab教授在约翰霍普金斯大学开设有连续时间金融、数据分析、运作管理课程。导师的研究兴趣为动态定价和操作风险管理、供应链管理、库存管理、随机建模和优化。导师拥有丰富的多元化教学经验，得益于老师在多国的学习和任教历史：Arnab教授曾在美国普渡大学（公立常春藤）和加拿大英属哥伦比亚大学（全球QSTop50）任教，在国际知名期刊发表论文多篇。Arnab教授的专业知识水平和交叉学科能力极为出众，早在1998-2001短短几年中，他便获得了得克萨斯大学达拉斯分校和加拿大英属哥伦比亚大学的双博士后学位。在超过20年的高等教育工作中，Arnab教授深谙国际学生的多元文化背景和适合他们的独特教学模式，凭借自己极具天赋的学术能力和独特的教学经验，Arnab教授的课程深受国际学生的喜爱。

密集项目：商业分析课题：大数据统计与建模在商业分析中的应用研究

商业分析和数据建模是商业和工业中有效的管理决策的重要技能。技术的进步(电脑、扫描仪、手机)使管理人员可以获得大量的数据用于商业决策。此外，商业分析为企业规划未来提供了一种具象化的科学方式。通过对企业的销售、利润和其他关键指标的趋势建模，可以对这些指标的未来进行有效的科学预测。通过数据分析和建模了解可能发生的季节性、年度或任何规模的变化，可以让企业经营有备无患。该项目内容为商业分析核心知识与技能，包括统计分析、概率分布、决策分析、抽样分布、置信区间、假设检验、回归模型等。其中，概率模型侧重不确定性和风险处理；统计分析侧重数据呈现以及如何通过数据获取有用信息和有效推论；优化模型和决策分析侧重运用数据进行决策。学生将在项目中运用Excel或Mintab进行商业数据分析，在项目结束时提交报告，进行成果展示。 Business Analytics and modeling are important skills for effective managerial decision-making in business and industry. Advances in technology (computers, scanners, cell phones) have made a significant amount of data available to managers. Furthermore, business analytics provides a way for businesses to plan for the future. By modeling the trends in a businesses' sales, profits, and other key metrics, these indicators can be projected into the future. Understanding the changes that are likely to occur seasonally, annually, or on any scale allows businesses to better prepare. The techniques learned in this program will help students infer data and as such make better-informed decisions. The program covers statistical analysis, probability distributions, sampling distributions, confidence intervals, hypothesis testing, and regression models. Probability models provide tools to handle uncertainty and risk. The statistical analysis focuses on the presentation of data and techniques to draw useful and valid inferences from data.

金融

金融市场与投资研究【大学组】

人工智能

密集项目：计算机科学与人工智能：测谎与人脸识别的技术基础：机器学习与神经网络在计算机视觉、语音识别等分类任务中的应用

Alex导师现任是牛津大学的计算机科学系终身正教授，同时担任是自主智能机器和系统博士培训中心(AIMS CDT)的联合主任，也是网络物理系统研究小组的成员。Alex教授致力于将人工智能和机器学习应用于物理传感器系统，以解决关注可持续性的现实世界问题。导师最近的工作涉及未来能源系统，如智能电网、公民科学平台和环境监测，通常涉及在设备、智能手机或云计算中实际部署的新方法。目前的工作是智能建筑能源管理和低成本节能技术的发展。作为博士生导师，Alex曾指导过之前指导过26名博士生完成学业。 Dr. Alex is a Professor of Computer Science at the University of Oxford as well as the current Co-Director of the Autonomous Intelligent Machines and Systems Centre for Doctoral Training (AIMS CDT) and a member of the Cyber Physical Systems research group. His research applies artificial intelligence and machine learning within physical sensor systems to address real-world problems focusing on sustainability. Prof. Alex recent work has addressed future energy systems, such as the smart grid, citizen science platforms, and environmental monitoring, and typically involves the real-world deployment of novel approaches in devices, smartphones or the cloud. His current work addresses smart building energy management and the development of low-cost conservation technology. Alex has previously supervised 24 PhD students to completion, and is currently supervising Amanda Matthes and Jonas Beuchert.

密集项目：计算机科学与人工智能：测谎与人脸识别的技术基础：机器学习与神经网络在计算机视觉、语音识别等分类任务中的应用

项目中，导师将向学生介绍机器学习和现代人工神经网络的关键理论，然后探索机器学习在涉及图像、声音和运动数据分类的实际问题上的实际应用。该项目将使用Edge Impulse在线平台，让学生在无需编写完整复杂代码的情况下，将复杂的神经网络学习方法应用到所收集的数据集上。学生将自选真实世界的分类任务，使用上述算法及平台开发解决方案，在项目结束时提交项目报告，进行成果展示。 This course will introduce students to machine learning and modern neural networks. It will introduce the key theory of this approach and then explore the practical use of machine learning on real problems involving the classification of images, sounds and motion data. The course will use the online Edge Impulse platform to allow students to apply sophisticated neural network learning approaches, without having to write code, to datasets that they have collected (from the internet or their smartphones). During the project, students will choose their own real-world classification task, develop a solution using the skills that they learned, write up their results, and present their work back to the group.

人工智能

菁英项目: 人工智能课题深度学习核心技术：卷积神经网络算法及其在人工智能领域的应用研究【大学组】

哈佛大学（Harvard University）始建于1636年，是一所享誉世界的私立研究型大学，也是常春藤盟校成员。哈佛大学在学术界享有崇高的地位，并且在世界范围内具有广泛的社会影响力。哈佛大学孕育了8位美国总统，158位诺贝尔奖获得者（世界第一）和18位菲尔兹奖得主（世界第一），在2019/2020年U.S.News世界大学排名中位列第一，2018年QS世界大学计算机科学以及电子工程专业排名位列第六。

菁英项目: 人工智能课题深度学习核心技术：卷积神经网络算法及其在人工智能领域的应用研究【大学组】

项目将首先回顾包含分类与回归的传统机器学习算法及初步神经网络，而后教授将会介绍用于优化神经网络的数学原理及代码技术。在确保学生具备扎实的理论及编程基础后，项目将进入到关于卷积神经网络原理、架构、优化及应用的核心阶段，学生将根据自身兴趣选择个性化研究课题进行深入研究，在项目结束时提交项目报告，进行成果展示。 In this course, you will be taken from basic topics of artificial neural networks to advanced topics such as convolutions. We will review important introductory concepts such as feedforward networks, gradient descent etc and then dive into convolutional neural networks. 个性化研究课题参考 Suggested Research Fields：算法优化：图卷积神经网络 Graph Neural Networks 计算机视觉应用：DGD卷积神经网络行人重识别 Person re-identification on DGD convolutional neural networks 自然语言处理应用：基于自联想记忆与卷积神经网络的跨语言情感分类 Auto-associative convolutional neural network based multi-language sentiment classification 推荐系统应用：基于标签卷积神经网络的推荐算法 Personalised recommender system with tagged convolutional neural network

自然科学

天体物理专题：模拟星系形成

Professor Mark won the Rudolf Kippenhahn Prize for his thesis work. He was an ITC postdoctoral fellow at the Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics from 2009-2012, and a Hubble fellow from 2012-2013. In 2014, Dr. Mark joined the MIT physics faculty as Assistant Professor. In 2016 he won an Alfred P. Sloan Fellowship in Physics. Professor Mark was promoted to Associate Professor in 2018. Professor Mark is a theoretical astrophysicist whose research interests broadly cover structure and galaxy formation, dark matter physics, and large-scale hydrodynamical simulations. He makes extensive use of numerical simulations using state-of-the-art high-performance supercomputers around the world. Mark导师为理论天体物理学家，现任麻省理工学院（MIT）物理系终身教授，曾获素有“诺贝尔风向标”美誉的美国斯隆研究奖（Sloan Research Fellowship）、国际天文和天体物理界最具声望的博士后奖励Hubble Fellow，以及哈佛-史密松天体物理中心博士后研究奖金。导师的主要研究兴趣包括星系结构和形成、暗物质物理和大规模流体动力学模拟。他是迄今为止最详细的星系形成模拟之一揭示计划（Illustrate Program）的主要设计者。

天体物理专题：模拟星系形成

项目内容包括计算天体物理、宇宙学、星系物理、星系形成模拟方法等理论知识与案例实战。学生将通过项目了解前沿星系形成理论、星系模拟理论和编码，完成星系形成模拟。学生将在课程结束时提交项目报告，进行成果展示。个性化研究课题参考：高纯锗探测器在粒子物理与天体物理中的应用星系恒星形成历史及特性演化研究原初和主序星系在不同尺度下的恒星形成 The students learn about the basics of cosmology, astrophysics and how galaxies form. They use analytical and numerical methods to study the evolution of our universe. They will submit a project report at the end of this project and display their results. Suggested Research Fields： Application of High Purity Germanium Detector in Particle Physics and Astrophysics Research on the Formation History and Characteristic Evolution of Galaxy Stars Star formation in primordial and main sequence galaxies at different scales

管理学

运筹学专题：阿里、京东、拼多多等大型互联网公司在数据驱动下的运筹管理与运筹决策研究

R.C. is an Associate Professor in the Department of Information System and Operations Management at the Goizueta Business School, Emory University. In her research, Professor R.C. investigates how operations strategies create and deliver value in companies' digital transformation. Specifically, she studies how digitization reshapes how companies compete and operate. Her research has been recognized by various prizes including 2019 INFORMS Junior Faculty Interest Group (JFIG) Paper Competition award, 2019 M&SOM Practice-Based Paper Competition award, 2017 INFORMS Behavioral Section Best Working Paper award, and 2014 POMS Supply Chain Management Student Paper Competition award. Professor R.C.’s research has been widely covered by the media, including NPR, NPR Marketplace, Financial Times, Fox News, Fortune Magazine, and HBR. RC教授本科毕业于清华大学工业工程系，于2014年在美国西北大学获得运筹学博士学位，现在美国排名前20的埃默里大学任职教授。担任管理领域顶级期刊《Manufacturing and Service Operations Management》和《Production and Operations Management》的高级主编。同时也任职于澳大利亚研究委员会发现项目（Australian Research Council Discovery Projects）的咨询委员会，担任香港研究资助局（Research Grants Council of Hong Kong）的研究项目评审专家。曾担任10多个国际会议的会议主席和程序委员会主席，20次担任顶级国际论文大赛裁判官，担任国际学术组织INFORMS Junior Faculty Interest Group的财务主管。教授的主要研究方向有运营战略、经济学、数字化转型的理论及应用，并且为阿里巴巴，百度，亚马逊等多家公司提供过战略战术分析咨询。R.C.教授在国际知名的管理领域顶级期刊发表论文15余篇，其中包括管理科学与工程领域顶级期刊“Management Science””以及“Harvard Business Review”。她的研究荣获多个奖项，包括2020年阿里巴巴创新研究奖，2020年M&SOM 最佳社会意义研究奖，2019年 INFORMS青年教授最佳论文竞赛奖，2019年INFORMS服务科学最佳论文奖，2019年 M＆SOM基于实践的最佳论文竞赛奖。R.C.教授的研究成果被知名媒体广泛报道，曾被哈佛商业经济评论《Harvard Business Review》，美国国家公共广播，《金融时报》《财富》杂志，INFORMS博客，及多家电视媒体等权威媒体多次报道。

运筹学专题：阿里、京东、拼多多等大型互联网公司在数据驱动下的运筹管理与运筹决策研究

How can firms compete on operations? Some do it by delighting customers with a steady stream of innovative products. Others deliver goods and services faster or at lower cost than competitors. Such superior operations are typically the result of the operations strategy. Digital transformation is the process of using digital technologies to create new operating models to meet new demand. These digital models transform the rules of operations: supply and demand data are broken down into finer levels and data-driven decisions are able to match supply and demand more efficiently and accurately. In this course, we will learn how digitization reshapes companies in how they operate and compete in new ways. An important goal of this course is to learn data-driven techniques, including causation, field experiment, machine learning, and how to use these techniques to support operations decisions. Course objectives: To further students’ ability to think strategically, analytically, and creatively To develop an understanding of formulating and executing an operations strategy To develop an understanding of the relation between operations strategy, other functional strategies, and corporate strategy To enhance the understanding of causation and prediction To create a basic competence with the tools and techniques of operations strategic analysis To train the ability to conduct research in operations management 企业如何在运营上具有竞争力? 有些公司通过用稳定的产品创新产品或者更快更便宜的服务使得消费者满意。这通常是操作运营策略的结果。数字化转型推动了运营的精准化和数字化。在数字化技术推动下，生产要素更加精细，运营流程、匹配更加准确、恰当，从而产生新的商业范式。我们会学习数字化是如何颠覆公司竞争和运营的方式。本课程会探讨运营如何创造和维持竞争优势，数据驱动的技术框架，因果推断、实验、机器学习等方法，和如何利用数据驱动运营决策与应用。项目目的: 提高学生的战略，分析和创造性思维能力 了解运营策略，和公司策略之间的关系 加深对制定和执行运营策略的理解 理解数据驱动决策因果推断和预测两大方法 根据运营场景，正确运用分析工具和技术 培养运营管理的科研研究能力

工程

EE电子工程专题：智能手表与传感器设计【大学组】

计算机科学

数据科学与机器学习在股票市场预测中的应用

Dr.Patrick is an Associate Professor in the Department of Statistics at the University of Oxford. Prior to joining the University of Oxford, he was a Lecturer in the Computer Science department at Yale University and a Postdoctoral Associate at the Yale Institute for Network Science. He has a Ph.D. in Operations Research and Financial Engineering from Princeton University, where he worked in Applied Probability. His current research interests lie at the intersection of Applied Probability, Statistics, and Computer Science. He is interested in the investigation of fundamental principles to perform scalable inference, learning, and optimization in high-dimensional models, and in the design and analysis of algorithms in Machine Learning, with applications to graphical models and Monte Carlo methods. Patrick导师现任牛津大学终身教授，曾任教于耶鲁大学计算机科学系，拥有普林斯顿大学博士学位，荣获牛津大学杰出教学奖。Patrick教授的研究研究兴趣集中在应用概率、统计学和计算机科学的交叉领域,聚焦于高维概率、统计和优化的基本原理，为机器学习和人工智能提供高计算效率、统计最优的算法。导师同时对图形建模以及蒙特卡洛模拟方法颇有研究。

数据科学与机器学习在股票市场预测中的应用

项目内容包括机器学习与数据科学概论、商业分析中市场数据处理的机器学习技术与算法、Python与Jupiter notebooks交互式学习、机器学习库、股市预测等。学生将在项目中学习如何使用机器学习完成商业市场数据分析，进行股市预测，在项目结束时，提交项目报告，进行成果展示。

工程

机械工程材料模拟技术（高阶）：极端条件下材料演变的多尺度计算建模及计算力学方法研究【大学组】

Prof. Jaime's research interest focuses on understanding materials evolution under extreme conditions using multiscale computational modeling. Formulating theoretical models of materials behavior under a variety of far-from-equilibrium conditions, e.g. shock-loading, very fast deformation rates, high dose and dose rate irradiation, ultrafast heating, etc., requires a deep understanding of a wide range of physical processes. This multidisciplinary nature of multiscale materials modeling endows students working on these projects with a broad knowledge base across many scientific disciplines. Jaime 导师现任加州大学洛杉矶分校机械与航空航天工程、材料科学与工程终身正教授，研究生教育副主席，曾获美国能源部早期事业奖（Early Career Award；该奖项颁给有卓越贡献的职业生涯早期科研学者）。Jaime 导师的研究兴趣为融合材料的微结构演化和机械性能降解、合金塑性变形模拟、热力学模拟和功能材料相变，在国际知名期刊发表论文多篇。

机械工程材料模拟技术（高阶）：极端条件下材料演变的多尺度计算建模及计算力学方法研究【大学组】

工程

分析化学传感技术在分子检测中的应用研究

Prof. Joshua received his Ph.D. on the development of single-molecule detection within microfluidic systems at Imperial College London in 2003. He then performed postdoctoral research in nanobiotechnology at Cornell University within the School of Applied and Engineering Physics. In July 2006 he joined Imperial College London within the Department of Chemistry and Institute of Biomedical Engineering as a lecturer. Joshua is currently a Professor in the Department of Chemistry and 2011 he was awarded a prestigious ERC Starting Grant on “Nanoporous Membranes for High Throughput Rare Event Bioanalysis” and in 2016 he was awarded an ERC Consolidator Grant related to the development of selective single-molecule biosensors. Joshua导师现任帝国理工学院化学系生物传感与分析科学终身正教授、东京理工学院客座教授，是英国皇家化学学会会员，欧洲研究理事会（ERC）巩固者奖获得者（奖励杰出独立科研人员）、欧洲研究理事会（ERC）启动基金获得者（奖励职业生涯早期杰出学者）。Joshua导师现已发表百余篇学术论文，受邀参加近百次学术演讲。他带领学生创立“Edel group”，研究领域涵盖化学、化学生物学、物理学和医学，致力于研究和开发灵敏度高、轻量化的新型传感器。

分析化学传感技术在分子检测中的应用研究

项目内容包括生物传感理论、蛋白质折叠过程、单分子检测技术、荧光光谱应用、非标记检测技术等。学生将通过项目了解生物传感器的类型和运作机制，掌握单分子生物传感器等前沿生物传感技术，在项目结束时提交项目报告，进行成果展示。个性化研究课题参考：光学传感方法的构建及其在环境检测中的应用纳米复合材料光电化学传感应用研究纸基折叠电池的制备与化学传感应用新型光化学传感分子的设计合成与分子识别研究 This project includes the knowledge of biosensing theory, protein folding process, single-molecule detection technology, fluorescence spectroscopy application, non-label detection technology, etc. Students will learn about the types and operating mechanisms of biosensors, cutting-edge biosensing technologies such as single-molecule biosensors, and submit a reasearch report at the end of the project to show their results. Suggested Future Research Fields: The construction of optical sensing method and its application in environmental detection Research on application of nanocomposite photoelectrochemical sensing Preparation and chemical sensing application of paper-based folding battery Design, synthesis and molecular recognition of new type photochemical sensor molecules

人工智能

菁英项目：人工智能与深度学习专题：卷积神经网络算法及其在人工智能领域的应用研究【大学组】

金融

商业管理课题：如何开启IPO“敲钟之路”--解析初创企业的天使融资密码和可持续发展的管理研究

Jack导师是Datamark Technologies Inc.的总裁兼创始人，是一位多个企业的创业者，他在高科技企业中创建并管理了三家成功的公司。他重点研究的方向是企业在最初的成长阶段需要指导和管理团队专业知识的商业内容。他目前的公司Datamark Technologies Inc专门从事电子礼品储值卡、忠诚度计划、数据库营销以及零售、度假和餐饮市场的激励促销计划。作为创业学的教授，他在哥伦比亚商学院（Columbia Business School）开发并教授了创业研究生MBA和EMBA课程，专注于创业经理和科技新企业创新。他的其他活动包括，协助学生准备商业计划竞赛，评选最佳计划奖，并为学生创业提供指导和风险投资帮助。他是哥伦比亚大学先进技术中心的顾问委员会成员，负责促进和促进学术技术和知识产权的商业使用。他是“John Wiley and Sons”出版社2003年4月出版的《创业模式》和《创业入门》的作者。他的前一本书《智能卡：全球信息护照》和相关文章发表在纽约麻省理工学院企业论坛的Crains《技术新闻》上。他还是安永“年度企业家”奖项目的国家和地区法官。Jack教授还为许多500强公司开设了新产品策略课程，其中包括Aetna保险公司，松下集团和强生公司。 Jack M. Kaplan, President, Founder of Datamark Technologies Inc, is a serial entrepreneur who has founded and managed three successful companies in high tech ventures. His focus is on businesses that require guidance and management team expertise during the initial growth stages. Companies started and acquired include Comprehensive Computer Systems, Health Information Technologies and his current company Datamark technologies Inc. specializing in electronic gift stored value cards, loyalty programs, database marketing, and incentive promotional programs for the retail, resort, and restaurant markets. As Adjunct Professor of Entrepreneurship, at Columbia Business School he has developed and taught the entrepreneurial graduate MBA and EMBA courses concentrating in The Entrepreneurial Manager and technology new ventures. His other activities include, assisting students in preparing for business plan competition, judging best plan awards, and providing guidance and venture capital assistance to students in starting their business ventures. He is on the board of advisors for The Center for Advanced Technology, Columbia University, to promote and facilitate the commercial use of academic based technology and intellectual property. He is the author of "Patterns of Entrepreneurship" and "Getting Started in Entrepreneurship" published by John Wiley and Sons in April 2003. His previous book, "Smart Cards: The Global Information Passport," and articles have appeared in Technology News, Crains of New York MIT Enterprise Forum. He is also a national and regional judge for the Ernst & Young "Entrepreneur Of The Year"® Award Program.

商业管理课题：如何开启IPO“敲钟之路”--解析初创企业的天使融资密码和可持续发展的管理研究

本课程最终将引导学生选择中国或美国的创业公司进行研究，所选择的公司或行业应该与学生感兴趣的学科方向一致。在课程中，教授将带领学生研究以下几个方面：1）确定公司的财务目标；2）公司面临的全球形势/环境；3）它的挑战和机遇。每个学生将完成三个阶段的研究和学习。在第一阶段，学生需要研究创建所选公司和团队的企业家，确定公司是如何起步的，并提供业务概述，包括SWOT分析。第二阶段：学生需要从市场、环境、竞争和客户战略等不同因素分析业务。例如：明确说明新冠疫情危机如何为公司创造了新的机会或利用了必须解决的弱点；公司必须在国内和其他竞争国家应对哪些监管、政治和经济因素? 如何吸引和留住客户，以及公司如何增长其价值? 此外，学生需要建立和分析财务结构。在第三阶段，学生将完成最终商业计划书或投资者推介卡的准备和展示。 Students in this course will select an entrepreneurial company in China or the US to research. The company and the industry within which it participates should be of interest to the student. The research will focus on 1) determining the firm’s strategic and financial objectives; 2) the global situation/environment the company faces; 3) its challenges and opportunities. Each student will complete 3 phases of research and study. In Phase 1, students will need to research the entrepreneur who founded the chosen company and the team, determines how the company started, and provide an overview of the business, including a SWOT analysis. In Phase 2: students will need to analyze the business via different factors such as market, environment, competition, and customer strategy. Furthermore, students will need to establish and analyze the financial structure. In Phase 3, students will accomplish the preparation and presentation of the Final Business Plan or Investor Pitch Deck.

金融

金融市场与投资组合研究【大学组】

Alexei导师现任职于哥伦比亚大学，教授财务价格分析中的数学方法、资本市场和投资等课程，拥有普林斯顿大学应用与计算数学硕士及博士学位，是Systematic Alpha Management LLC (SAM）公司研究主管及合伙人。导师研究成果广受业界认可，曾发表多篇论文于International Journal of Theoretical and Applied Finance、World Scientific等业内知名学术期刊中。 Dr. Alexei is currently a Physics Development Senior Specialist with Dassault Systemes and an Adjunct Professor with Columbia University, Mathematics Department. From 2000 until 2019 he was a Head of Research and Portfolio Manager for Systematic Alpha Management, LLC. He graduated from Moscow Institute of Physics & Technology in 1990 with Highest Honors in Theoretical Physics & Applied Mathematics. He earned his PhD. in Applied & Computational Mathematics from Princeton University in 1995. Prior to co-founding SAM, Dr. Alexei worked for Wexford Management (Quantitative Analyst, options pricing and trading), BNP Paribas (Proprietary Trader, quantitative global fixed-income futures trading, Fixed Income Swaps Desk), TrendLogic Associates (Assistant Director of Research, global futures and equities strategies).Dr. Alexei 's scientific background relates to such fields as hydrodynamic instabilities and fluid turbulence. Throughout his career in science and finance, certain results of Alexei's work were published in leading physics and finance periodicals.

金融市场与投资组合研究【大学组】

项目内容主要涵盖股权投资策略、固定收益投资、金融衍生品等，重点讲授对当下投资决策产生重大影响的两大理论——资本资产定价模型（CAPM）和现代投资组合理论（Modern Portfolio Theory）。最终学生将以小组为单位，制定投资策略，并把这些策略推荐给“潜在投资者”。 The program mainly covers equity investment strategy, fixed income investment, derivatives, etc., focusing on two theories that have a significant impact on current investment decisions-Capital Asset Pricing Model (CAPM) and Modern Portfolio Theory (Modern Portfolio Theory). Ultimately students will work in small groups to develop investment strategies and recommend these strategies to "potential investors".

工程

材料科学与工程综合研究：分子动力学、蒙特卡洛方法等理论的应用研究

工程

游戏设计专题：《头号玩家》交互体验虚拟现实VR技术在沉浸式游戏场景搭建中的应用

Steve导师现任游戏设计专排Top4的加州大学洛杉矶分校终身正教授，导师的研究致力于前沿技术及数字媒体的交叉领域。此前，导师曾在游戏设计专排Top1的南加州大学有过长达15年的教学及研究经验。导师著作等身，其代表作《视觉技术:数据和图像之间的战争》调查了从19世纪30年代到现在，计算和摄影图像制作的竞争机制的出现，重点关注与空间、数据可视化和监视相关的文化含义。导师同时是公共媒体档案和公平使用倡导网络Critical Commons的创始人/首席研究员。他与Tara McPherson共同编辑了跨学科电子期刊Vectors，并担任网络视觉文化联盟(开源电子出版平台Scalar的开发人员)的联合首席研究员。 Steve Anderson is a scholar-practitioner working at the intersection of media, history, technology and culture. His book Technologies of Vision: The War Between Data and Images (MIT, 2017) surveys the emergence of competing regimes of computational and photographic image making from the 1830s to the present, focusing on cultural implications related to space, data visualization and surveillance. In 2015, Anderson was awarded a Digital Innovation Fellowship by the American Council of Learned Societies to create Technologies of Cinema, incorporating video essays and textual analysis in an open access media archive. He is also the founder/principal investigator of the public media archive and fair use advocacy network Critical Commons. Before coming to UCLA TFT, Anderson taught for 15 years in the USC School of Cinematic Arts, where he was the founding director of the practice-based Ph.D. program in Media Arts + Practice and a faculty member in the divisions of Interactive Media & Games, Media Arts + Practice and Critical Studies.

游戏设计专题：《头号玩家》交互体验虚拟现实VR技术在沉浸式游戏场景搭建中的应用

This program provides an overview and introduction to storytelling using virtual environments and/or 360 degree video. Students will learn about the history of Virtual Reality (VR) and its relation to other media arts as a basis for creating their own immersive narrative or documentary experiences using easily accessible hardware and software. We will ask and answer questions such as: • What are the special challenges and opportunities when working with immersive media? • What experiences can be achieved with immersive media that are not available in any other medium? • What kinds of stories or experiences work best for immersive media? • What are the most effective platforms for delivery? • How can immersive audio be used most effectively? • What are the limitations of immersive media? • What is the future of virtual reality for storytelling? Students will need access to a consumer grade 360 video camera or prior skills using a 3D game engine such as Unreal or Unity to complete assignments. No prior technical experience is required. Access to a home VR display system is helpful but not required. 本项目将提供了一个概述和介绍使用虚拟环境和/或360度全景视频讲故事。学生将学习虚拟现实(VR)的历史及其与其他媒体艺术的关系，以此为基础，使用易于获取的硬件和软件，创造自己的沉浸式场景体验。项目将就沉浸式体验的独特性、交付平台及未来发展应用深入讨论及实践，学生将在项目结束时，搭建自己的虚拟场景

计算机科学

计算机前端UI交互设计与网站开发：基于面向对象编程语言Java的网页制作研究

Prof.Victor’s main area of research interest is applied computational mathematics, computer algebra, experimental mathematics, and pen-based computing. Other interests include discrete mathematics, analysis of algorithms and machine learning. Prior to joining in the University of California, he was a Full professor of Carnegie Mellon University. Victor导师现任南加州大学计算机科学系正教授、USC 工程领事、教师绩效评估委员会成员，曾任美国国家科学研究所计算机通信分部项目首席研究员和卡耐基梅隆大学终身正教授。Victor教授荣获 Herbert Simon 计算机科学卓越教学奖，并独立开发高级编程实务 (Java) 课程。Victor教授在发表研究论文的同时还是《数学分析与应用杂志》、《积分变换和特殊函数》、《计算与应用数学杂志》等期刊同行审查委员会高级成员。

计算机前端UI交互设计与网站开发：基于面向对象编程语言Java的网页制作研究

This course provides an introduction to a modern web development in Java. Creating web applications requires various approaches and involves the integration of numerous technologies. The course is designed for beginners and explains the specifics of Java web development. The topics covered include object-oriented paradigm for programming (in Java); building modern web pages with HTML, CSS, servlets, JSP, JavaScript and XML; using professional tools on team project. Students are expected to participate in a group final class project to apply the learned concepts. 本项目将介绍现代的基于Java的网站开发。创建web应用程序需要多种方法，并涉及到多种技术的集成。本项目旨在让学生了解Java web开发的细节,所涵盖的主题包括面向对象的编程范式(Java);用HTML、CSS、servlet、JSP、JavaScript和XML构建现代网页;在团队项目中使用专业工具。学生将随着项目的进行,整理用户需求,完成原型设计，并最使用上述工具编写代码、开发网站。学生将在项目结束时，进行demo展示。个性化研究课题参考 Suggested Research Fields 类亚马逊购物网站开发 Building the front end of a shopping website 优化现有学校官方网站界面 Beautify your school’s current official website

工程

游戏设计专题：《头号玩家》交互体验虚拟现实VR技术在沉浸式游戏场景搭建中的应用

计算机科学

数据科学与机器学习在股票市场预测中的应用

计算机科学

数据科学课题：数据科学与机器学习在股票市场预测中的应用

Patrick导师现任牛津大学统计学系的终身教授，曾任教于耶鲁大学计算机科学系，拥有普林斯顿大学博士学位，荣获牛津大学杰出教学奖。Patrick教授的研究研究兴趣集中在应用概率、统计学和计算机科学的交叉领域,聚焦于高维概率、统计和优化的基本原理，为机器学习和人工智能提供高计算效率、统计最优的算法。导师同时对图形建模以及蒙特卡洛模拟方法颇有研究。导师的多个研究获得了业内的一致认可，在2016-19年间，导师负责的项目“: Locality in Network Optimization”获得了美国国家科学基金会$450,000.00美元的奖金。导师经常受邀参加顶级的全球计算机和统计专业的学术会议和论坛并发表讲座。例如2021年的International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS)人工智能与统计国际会议和2020年的Neural Information Processing Systems神经信息处理系统国际峰会的讲座，并在业内引起了强烈的反响和热议。导师的学术成果也多次出现在顶级期刊和IEEE论文中，例如全球知名的机器学习期刊《Journal of Machine Learning Research》和《IEEE Transactions on Control of Network Systems》等。导师更是受邀为各所顶级世界名校的专业研讨论坛发表演讲，例如2020年的 Bernoulli-IMS One World Symposium世界研讨会和美国布朗大学，斯坦福大学的相关专业讲座。导师也凭借自身突出的研究成果，组织了多个专业论坛和研讨会，包括今年举办的第35届“Conference on Learning Theory”，导师作为区域主席组织了该论坛的活动。Patrick导师也是多个IEEE论文的审稿人，也是多个科研机构的会员，包括Institute of Mathematical Statistics (IMS)、Bernoulli Society和European Laboratory for Learning & Intelligent Systems (ELLIS)。 Dr. Patrick is an Associate Professor in the Department of Statistics at the University of Oxford. Prior to joining the University of Oxford, he was a Lecturer in the Computer Science department at Yale University and a Postdoctoral Associate at the Yale Institute for Network Science. He has a Ph.D. in Operations Research and Financial Engineering from Princeton University, where he worked in Applied Probability. His current research interests lie at the intersection of Applied Probability, Statistics, and Computer Science. He is interested in the investigation of fundamental principles to perform scalable inference, learning, and optimization in high-dimensional models, and in the design and analysis of algorithms in Machine Learning, with applications to graphical models and Monte Carlo methods.

数据科学课题：数据科学与机器学习在股票市场预测中的应用

2017年，摩根大通发布了一份题为《大数据与人工智能战略：机器学习和其它投资数据分析方法》的报告，对机器学习对金融领域的影响进行了全面的阐述，昭示着机器学习已经敲开金融领域和商业数据分析的大门。机器学习是什么？如何与商业分析相结合？项目将通过介绍两种非常实用的商业分析工具，即Python编程语言和机器学习工具包，帮助学生厘清上述问题的答案。学生将着重了解机器学习在商业分析股市预测中的应用，利用机器学习分析市场数据解决商业问题。该项目内容包括机器学习与数据科学概论、商业分析中市场数据处理的机器学习技术与算法、Python与Jupiter notebooks交互式学习、机器学习库、股市预测等。学生将在项目中学习如何使用机器学习完成商业市场数据分析，进行股市预测，在项目结束时，提交项目报告，进行成果展示。 In 2017, JPMorgan Chase released a report entitled "Big Data and AI Strategies: Machine Learning and Alternative Data Approach to Investing, which comprehensively elaborated the impact of machine learning on the financial sector, showing that machine learning has been introduced into the financial sector and business data analysis. What is machine learning? How to integrate it with business analysis? The program will help students clarify the answers to the above questions by introducing two useful business analysis tools, the Python programming language, and the machine learning toolkit. Students will focus on the application of machine learning in business analysis and stock market forecast, and use machine learning to analyze market data to solve business problems. The program covers an introduction to machine learning and data science, machine learning techniques and algorithms on market data processing in business analysis, interactive learning with Python and Jupiter notebooks, libraries for machine learning, and predicting the stock market. During the program, students will learn how to use machine learning to complete market data analysis, predict the stock market, and at the end of the program, submit a project report and present the results.

金融

金融建模课题：金融衍生品定价研究【大学组】

Jaksa works in the fields of mathematical finance, financial engineering, and financial economics. He received a PhD in Statistics from Columbia University in 1992. He was an Assistant and Associate Professor of Statistics at Columbia University until 1999. From 1999 to 2005 he was a Professor of Mathematics and Economics at the University of Southern California, where he was also the Associate Chair. He is currently Richard N. Merkin Professor of Mathematical Finance at the California Institute of Technology, the director of the Linde Institute of Economic and Management Sciences, and the vice-president of the Bachelier Finance Society. He received the American Statistical Association Scholastic Excellence Award (1992). He has been a co-editor of “Finance and Stochastics” and of “Mathematical Finance”, and has served on the editorial boards of several other journals. He has co-authored two books, “Introduction to the Economics and Mathematics of Financial Markets” and “Contract Theory in Continuous Time Models”, and more than fifty scientific articles. Jaksa导师在金融数学、金融工程和金融经济学领域工作。他于 1992 年获得哥伦比亚大学统计学博士学位，并于哥伦比亚大学担任统计学助理和副教授直到 1999 年。从 1999 年到 2005 年，他在南加州大学担任数学和经济学教授，并同时担任学院副主席。他目前是加州理工学院金融数学专业的讲席终身正教授、Linde经济与管理科学研究所所长，以及 Bachelier 金融学会的副主席。他获得了美国统计协会学术卓越奖（1992 年），且一直是“金融与随机”和“数学金融”的联合主编，并曾在其他几本期刊的编委任职。他联合其他作者共同创作了“金融市场经济学和数学导论”和“连续时间模型中的合同理论”两本书，并专业科研文章五十余篇。

金融建模课题：金融衍生品定价研究【大学组】

In this program we will study the pricing and hedging of financial derivatives in the benchmark models used in financial engineering, the binomial tree model and the Black-Scholes-Merton model. We will also discuss popular extensions to those models, such as stochastic volatility models, and suggest more recent models for projects or further research, such as rough volatility models. Suggested Research Fields: Recent popular option pricing models, such as rough volatility models or recent models with jumps. 在本项目中，我们将研究金融工程中使用的基准模型、二叉树模型以及布莱克-舒尔斯模型中金融衍生品的定价和对冲。我们还将讨论这些模型最近比较流行的扩展方向，例如随机波动率模型，并介绍一些新型模型，为后续的项目或深度研究做准备，例如粗略波动率模型。

人工智能

菁英项目: 人工智能课题深度学习核心技术：卷积神经网络算法及其在人工智能领域的应用研究【大学组】

计算机科学

金融科技与信息安全：区块链、以太坊(ETH)与加密货币技术研究

Dr. Jean-Claude is a Clinical Associate Professor of Computer Science and the Associate Director of Graduate Studies for the CS Master's program in Information Systems at NYU Courant Institute. He held executive positions in large US-based corporations, and was a reviewer member on several industry standards committees. Dr. Jean-Claude's teaching and research interests include database systems and software engineering with an emphasis on large scale software architectures and business solutions. He has published articles in numerous refereed publications including the Proceedings of Third Int. Conf. on Cooperative Information Systems, Proceedings of the Sixth International Workshop on Persistent Object Systems, and the 16th International Conference on Software Engineering. Jean-Claude 导师现任纽约大学算机科学教授、信息系统研究生项目副主任。导师拥有30多年的垂直行业工作经验，以及超过25年的教学和培训经验。他曾在美国大型企业担任行政职务，并担任多个行业标准委员会的评审员。Jean-Claude导师在加州大学博尔德分校、丹佛大学、哥伦比亚大学、纽约大学SCPS和纽约大学考兰特研究所等多所知高校都有过教学经历。Jean-Claude导师的教学和研究兴趣包括数据库系统和软件工程，重点是大规模软件体系结构和业务解决方案。

金融科技与信息安全：区块链、以太坊(ETH)与加密货币技术研究

本项目专注于区块链系统的技术细节和应用。导师将首先介绍以太坊区块链的系统架构专注于以太坊虚拟机和智能合约。随后，教授将从语法、类型和架构设计来分析Solidity 编程语言。教授还将介绍以太坊分散应用程序(dApps)当前的标准和框架，以及如何在主流大云上实现和部署区块链解决方案。最后导师将提出一个区块链生态系统的当前状态概述，说明该技术的风险、挑战和局限性。在项目中，学生将在导师指导下理解、设计、应用区块链技术。项目结束时，学生将提交项目报告，进行成果展示。This lecture provides an overview of Blockchain systems and related systems engineering, focusing on technical details and applications of blockchain systems. The course first demonstrates the system architecture of the Ethereum blockchain with a focus on the Ethereum Virtual Machine and smart contracts. Subsequently, the Solidity language is explained in terms of syntax, types, and design. Ethereum decentralized applications(dApps) are illustrated with current standards and frameworks, and specifics of dApps development are introduced. The course then demonstrates how to implement and deploy blockchain solutions on the mainstream big clouds. The course inspects the risks, challenges, and limitations of the technology and presents an overview of the current state of the blockchain ecosystem. 个性化研究课题参考 Suggested Research Fields 比特币区块链的数据结构与工作原理Data Structure and the Working Principles of the Bitcoin Blockchain 智能金融交易机器人 Smart Fintech Trading Robots 加密哈希函数Cryptographic Hash Functions 加密数字身份证与疫苗护照管理Secure Digital Identity and Vaccine Passport Management

查看全部小组科研

在线科研1对1

个人独立定制课题，导师1对1专门指导，重点锻炼展示独立思考精神，批判性思维等能力模型

社会研究

从舶来品到实践:从某NGO看中国的网络治理

中国人民大学公共管理学院公共财政与公共政策研究所副教授美国北伊利诺依大学博士研究领域：公共预算、财政管理、公共政策、地方政府开设课程：财政管理研究、研究设计与数据分析、公共行政理论前沿发表论文：《民主算修正权：基于现状和可行性的分析》，（CSSCI）《财政分权下的义务教育均衡发展之再探讨》，（CSSCI）

从舶来品到实践:从某NGO看中国的网络治理

公共管理中的网络治理理论,是在治理视角下研究公共组织扁平化设计的组织构建、管理及责任问题。它是一种挑战传统政府制度的治理模式,代表着治理主体、治理结构和治理机制的变迁。网络治理的理论和实践在国外有较快的发展。本次课题以网络治理的基本要素作为分析框架,对中国非政府组织的治理形态进行分析,描述从治理主体、治理结构、治理机制三方面如何实现网络治理,并且指出网络治理的理论对中国来说不仅仅是舶来品,它也存在于治理实践中。

计算机科学

图像认证和语义篡改检测研究

武汉大学计算机学院教授英国伦敦大学博士爱尔兰DCU大学外聘博士生导师研究方向：计算机科学、图像和视频处理、软件工程、信息安全、人工智能等讲授课程：《随机信号分析》、《计算机网络》、《多媒体技术应用》、《数字图像处理》、《数字逻辑电路》、《C++程序设计》、《信息安全》、《信息系统导论》、《数据库系统》、《Linux操作系统》、《数字信号处理》、《信号与系统》、《通信原理》等曾先后在名校从事教学和科研，以及华为从事科技开发近30年，先后主持完成科研项目20多项，开发高科技产品10多项。近10年发表包括在IEEE TIP内的国际学术期刊和会议论文60多篇，科技专著1本(Science Press)，授权发明专利8项。担任国际学术大会主席20+次，作大会报告30+次。曾担任2个国际学术期刊主编。

图像认证和语义篡改检测研究

图像是信息呈现的主要形态，是电子商务和电子政务信息的重要载体。当今社会在信息化和数字化领域已经趋于成熟，网络技术和多媒体技术的迅速发展，使得用户可频繁地利用网络传输和获取大量的多媒体信息。对数字图像进行复制、编辑、篡改己经不是难事。在信息传输过程中，如何保证图像的完整性、内容的真实性己经成为了一个亟待解决的问题，比如侵犯版权、非法篡改、机密泄露等。通过本项目对图像认证和语义篡改检测的训练，学生将了解图像信息和图像数据，图像的分类和编码等，掌握图像的语义表达，特征抽取和内容保护方法等。

商业

品牌战略

导师在哥伦比亚大学任教，曾任美国平面设计协会（AIGA；全球规模最大、历史最为悠久的专业设计协会）全国委员会成员、深受全球年轻人喜爱的音乐电视传媒机构MTV Networks的V.P.品牌创意总监，以及美国知名有线电视频道Nickelodeon的创意总监。导师在品牌、视觉设计、传播策略等交叉领域有着丰富的经验。她认为，创造积极变化的最有效方法是清晰地传达有影响力的想法。

品牌战略

项目内容包括品牌概念、品牌定位与承诺、品牌接触点等理论知识与案例实战。学生将通过项目全面提升书面和口头沟通、案例分析、批判性思维、接受新观点的能力。课程结束时，学生将能够根据组织的战略业务和传播目标评估组织的品牌产出，提交报告，进行成果展示。

艺术设计

艺术鉴赏分析

芝加哥大学艺术史系教授 Society of Fellows，Harper & Schmidt Fellow, 哈佛大学美国文明史博士耶鲁大学美国宗教史硕士导师的研究兴趣包括物质文化、视觉文化、肖像画、历史绘画、英美陶瓷、艺术与铸造、古物研究、早期摄影作品与雕塑，将于美国史密森国家肖像画廊（Smithsonian National Portrait Gallery）50周年纪念册上发表关于肖像与历史的学术文章。导师同时也研究17-19世纪的美国，特别是材料与视觉文化、宗教史、性别研究和心理学史，著有Protestant Relics: Capturing the Sacred Body in Early America, 1750-1877 ，该著作对美国及其他地区新教徒不断升级的物质崇拜进行的深入探究与分析。导师曾获哈佛大学美国政治研究中心、沃伦美国历史中心、美国古文物学会和耶鲁大学研究奖学金，学术著作被Journal of Mormon History, Methodist History, Encyclopedia of Global Religion等宗教、历史领域顶级期刊收录。导师在教学方面屡获殊荣，获得State of Illinois Teaching Certificate以及Harvard Teaching Certificate,导师主导设计的active-learning lesson design获得ABLConnect Teaching Innovator Prize.

艺术鉴赏分析

专业艺术家、艺术鉴赏家、策展人、收藏家、公众和学者如何就艺术的伟大达成共识？哪些因素可以赋予一件艺术品美学、历史、技术、文化和市场价值？本项目理论与现实案例相结合，引领学生博览世界各地的艺术品，深入了解专业人士和拍卖厅为艺术品定价背后的故事，加深学生对如何评估艺术品价值以及艺术品价值区分艺术品层级的理解。项目内容涵盖古今中外艺术品鉴赏、艺术史学家惯常使用的研究方法——文化分析方法、艺术品价值评估等。项目结束时，学生将了解艺术史、公共艺术领域（博物馆、双年展、公民艺术赞助等）、收藏家和艺术市场（拍卖行、经销商、评估师、买家）之间复杂关系，提交项目报告，进行成果展示。