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。

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。

本课程的目的是系统地学习当前工程科学相关专业涉及的数据统计理论与数据分析基本方法。课程的主要内容包括：统计学基本概念、概率理论基础、统计抽样理论与方法、描述性统计学、推断统计学的参数估计和假设检验、回归分析。本课程具有两个特点：（1）具有比较系统的内容安排，兼顾不同学科背景学生学习。（2）以数据统计分析方法为主，并重点讨论它们的实际应用。学生在项目课程中将会对多个案例进行学习和实践： 如基于假设检验的外卖订单群体差异性分析；基于回归分析的订单预测；基于方差分析的影响订单销量的多因素分析。

本项目将介绍国际最新的人-计算机交互(Human-Computer Interaction)设计理论与方法，包括探索和收集用户需求的方法、用户的生理和心理特点、人-计算机交互界面设计的方法和实践、人-计算机交互设计的可用性评价方法和实践等。本项目包含了大量的具体应用和设计的实例，比如智能驾驶部分人机界面设计实列、图形软件界面设计实列等。学习者可以将学到的人-计算机交互设计理论与方法运用到不同的人机系统设计和产品研发，也可以将学习到的人-计算机交互理论作为后期在相关领域（如心理学、计算机、工业设计等）进一步深造的基础。

海洋建筑设计中要研究:(1)结构物所处的环境条件。通过观测探明风、浪、流、地质、地貌、地震等因素;通过数值计算或物理模拟实验,给出承载能力、减摇、系泊、抗震等的计算。(2)结构的极限承载能力。在最大设计荷载和组合作用下,结构的整体和局部均不发生受力屈服,不产生大于设计允许的变形和开裂等。(3)结构动力响应。消除来自浪、风、流、地震等激振力引起的建筑物总体与局部结构间的偶合效应,防止结构产生疲劳和断裂破坏。(4)结构的优化设计和可靠性分析研究。本项目主要带领学生了解海洋绿色能源建筑的发展历史，掌握海洋环境要素与海洋建筑设计基本力学，让学生熟悉各种结构体系，学会从结构整体角度分析结构概念设计的关键问题；本课程在教学中通过实际案例设计强调学生的创新能力培养，培养学生作为工程师的直觉。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

本课程将首先从介绍计算机动画的起源和发展过程开始，通过讲述计算机动画在多个行业应用中的应用情况和计算机动画工业化生产过程的情况，逐步分析在发展过程中所面临的挑战，以及挑战背后所蕴含的技术问题，着重结合各种具体应用比如电影、游戏中的CG特效来讲解华丽的动画效果背后的计算机相关技术与算法，使得学生结合计算机动画应用场景来学习以及加深对相关计算机技术的理解、掌握以及应用，并借此培养学生的创新意识与技巧。本课程对于提高学生综合运用知识的能力和未来在相关行业从事创新性工作等方面有着积极的作用，对于有志于计算机动画、物理、应用数学和科学计算等专业的学生将会有很强的吸引力和启发作用。

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。

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

项目主要涵盖材料物理学的基础理论及相关概念，重点讲授分子动力学、蒙特卡洛法在材料科学中的应用，引导学生进行原子尺度的材料基础建模。学生将了解到材料模拟中的多个时空尺度及其背后的理论联系，掌握每种技术有关的基本算法实现。最终以小组为单位，对特殊材料进行综合性建模并出具细节性研究报告。通过项目，学生将掌握基本的计算模拟理念和方法，充分了解材料计算与模拟这一现代材料学不可或缺的新型研究方法。 个性化研究课题参考： 计算化学方法在基于受体结构的药物分子设计中的应用 金属—有机骨架材料的吸附分离机理及功能化的计算化学研究 计算化学在确定天然产物绝对构型中的应用 This project is talking about basic theories of materials physics, application of molecular dynamics and Monte Carlo method in materials science. Students will understand the multiple temporal and spatial scales in material simulation and the theoretical connections behind them, master the basic algorithm implementation related to each technology. Finally, the students will model some special materials. Through this project, students will master the basic calculation and simulation methods, understand how to calculate and simulate materials. Suggested Future Research Fields: Application of Computational Chemistry Methods in the Design of Drug Molecules Based on Receptor Structure Computational Chemistry Study on the Mechanism of Adsorption and Separation of Metal-Organic Frameworks and Functionalization Application of Computational Chemistry in Determining the Absolute Configuration of Natural Products

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。

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。

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. 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。

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

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.

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

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

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

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。

学生将在项目中学习社会烙印的心理学、社会学和公共卫生学解读、少数群体的情绪压抑和社会认同危机、社会烙印与健康幸福连接机制等理论与案例，特别聚焦少数种族/民族和性别认同/性少数群体。学生将在项目结束时，自选课题，提交项目报告，进行成果展示。

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. 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. Phase 1: Research will be required. Each student will: 1. research the entrepreneur who founded the chosen company and the team, determine how the company started and provide an overview of the business, including a SWOT analysis 2. indicate how the research fits into your future and/or career plans; 3. determine how you propose to research the topics (internet, interviews statistical analysis, readings, model building, etc.) Phase 2: Setting the Playing Field: Overview and Defining the Business 1.Market: Describe market size and customer segments Explicitly address how the CoVid crisis has created new opportunities for the firm or exploited weaknesses that must be addressed Environment: What are the regulatory, political and economic factors the company must deal with domestically and in other countries in which they compete? Customer Strategy: How are customers attracted and retained and how does the company grow their value? 2.Competition: Who do they compete with and how are those entities threatening? Be sure to examine primary and secondary competitors, as well as future competitors. Barriers to Entry: How will potential competitors be kept away? Competitive Advantage: What are the differentiating factors and how does the company win? i.Competition How is the competitive product or service defined? How is it similar or different? Does the competition cater to a mass or targeted market? What features of the competitive offering are superior? What strengths or weaknesses of the competition can be exploited? (Finance, technology, distribution…) 3.Financial structure Is the company public or private? If public, i.It is profitable or unprofitable? ii.Provide the latest income statement Conduct the same analysis for major public competitors if possible Do you believe the company or its competitors are in better financial condition? Why? Phase 3: Preparation and presentation of Final Business Plan or Investor Pitch Deck 在本项目中将选择一家自己非常感兴趣的中国或美国的创业公司进行研究。研究将集中在1)确定公司的战略和财务目标;2)公司面临的全球形势/环境;3)挑战与机遇。 项目第一阶段:公司调研。每个学生将: 1. 研究选择的公司和团队的创始人，确定公司是如何开始的，并提供一个业务概述，包括SWOT分析 2. 说明该研究如何适合你的未来和/或职业计划; 3. 确定你打算如何研究主题(网络，采访统计分析，阅读，模型构建，等等) 项目阶段2:设置竞争环境:概述和定义业务 1.市场:描述市场规模和客户细分 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 环境: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? 客户战略:如何吸引和留住客户，以及公司如何增长其价值? 2.竞争:他们与谁竞争，这些实体如何构成威胁?一定要检查主要和次要的竞争对手，以及未来的竞争对手。 进入壁垒:如何将潜在的竞争者拒之门外? 竞争优势:差异化因素是什么?公司如何取胜? i.Competition 竞争产品或服务是如何定义的? 它有什么相似或不同之处? 竞争是为了迎合大众市场还是目标市场? 有竞争力的产品有哪些优势? 竞争中的哪些优势或劣势可以被利用?(金融、技术、分布…) 3.金融结构 公司是已上市还是私有的? 如果已上市,盈利还是不盈利? 2提供最新的损益表 如果可能的话，对主要的公开竞争对手进行相同的分析 你认为公司或其竞争对手的财务状况更好吗?为什么? 项目第三阶段:准备并展示最终的商业计划或投资者推介

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

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。

项目主要涵盖材料物理学的基础理论及相关概念，重点讲授分子动力学、蒙特卡洛法在材料科学中的应用，引导学生进行原子尺度的材料基础建模。学生将了解到材料模拟中的多个时空尺度及其背后的理论联系，掌握每种技术有关的基本算法实现。最终以小组为单位，对特殊材料进行综合性建模并出具细节性研究报告。通过项目，学生将掌握基本的计算模拟理念和方法，充分了解材料计算与模拟这一现代材料学不可或缺的新型研究方法。 个性化研究课题参考： 计算化学方法在基于受体结构的药物分子设计中的应用 金属—有机骨架材料的吸附分离机理及功能化的计算化学研究 计算化学在确定天然产物绝对构型中的应用 This project is talking about basic theories of materials physics, application of molecular dynamics and Monte Carlo method in materials science. Students will understand the multiple temporal and spatial scales in material simulation and the theoretical connections behind them, master the basic algorithm implementation related to each technology. Finally, the students will model some special materials. Through this project, students will master the basic calculation and simulation methods, understand how to calculate and simulate materials. Suggested Future Research Fields: Application of Computational Chemistry Methods in the Design of Drug Molecules Based on Receptor Structure Computational Chemistry Study on the Mechanism of Adsorption and Separation of Metal-Organic Frameworks and Functionalization Application of Computational Chemistry in Determining the Absolute Configuration of Natural Products

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

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

This course provides an introduction to Media Psychology, the branch of psychology that focuses on the relationship between human behavior and media. Students will learn about a series of theories of media use and influence and examples of important research findings involving TV, film, and the Internet. An autoethnography that reflects on one’s own media experience. An oral history that writes about an older person’s experience with popular media A synthesis of scholarly research on a specific topic involving media effects. A study proposal that designs an empirical study of media effects (a proposal, not an actual study). This proposal can be about entertainment or political media content. A content analysis of a media artifact (movie, TV series, manga, anime, etc.) that focuses on what demographic groups are represented and how. 本项目为新闻学综合研究项目，通过研究人类行为与各种媒介、媒体之间的关系，着重进行新闻学相关对于媒体效应这一现象主观与客观的心理学分析研究，通过研究人类行为与各种媒介、媒体之间的关系。在项目中，学生将学习一系列媒体的使用和针对人类活动造成的对应影响的理论，内容涉及新闻、电视、电影和互联网等领域的相关案例以及一些重要的研究发现，进行批判性思考，并融合自己的观点进行汇报与写作，包括的汇报主题如下： 一本反映个人与媒体关系、经验的自传体民俗志。 通过主流媒体（媒体本身/传播形式）讲述老年人人生经历的口述型历史 针对媒体实施效果的特定主题学术综合研究。 设计一个关于“媒体效应”的实证研究提案（study proposal，不是一个实际的研究，主题可涉及娱乐或政治媒体内容。 对某类媒体产品(电影、电视剧、漫画、动漫等)的内容分析，侧重于对应人群研究与媒体的呈现方式研究。 项目将以论文作为最终产出。

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。

项目旨在为学生介绍心理学研究前沿——人类认知科学，主要包括学科基础理论及研究领域概述。项目将重点引导学生对人类感知、注意、长短期记忆等主题展开深入探究，培养学生批判性思维，鼓励学生主动将所学知识同其他科研领域创建联系。同时，学生将使用PsychoPy构建、运行并记录人类认知神经科学实验。

The period conventionally called the ‘Renaissance’ in Europe witnessed profound changes in artistic practice and the study of the natural world. On one hand, artists and scholars looked backwards to Classical Antiquity, unearthing ancient sculptures and architecture, and rediscovering the writings of famous authors such as Euclid, Archimedes and Galen. On the other, they devoted themselves to the direct study of natural phenomena: observing and classifying flora and fauna, collecting ‘exotic’ specimens, undertaking anatomical dissections, and charting the heavens with new instruments. Wonder at nature’s extraordinary diversity went hand in hand with curiosity about how it functioned, and a desire to harness its power. 本项目着眼于“艺术”和“科学”是如何交融并孕育出新的审美的。我们会从一些文艺复兴时期代表人物的作品和生平入手，例如列奥纳多与其手稿和绘画，米开朗基罗和他的西斯廷教堂壁画，以及丢勒大师同其版画。学生将进一步了解几何学与“美的标准”;科学观察和绘画的“自然主义”;解剖学与古典作品中对于裸体的刻画;天文学和视觉传达文化等。本项目将最终引导学生反思对经典的崇敬如何与对新事物的渴望共存，以及文艺复兴如何为我们的现代艺术和科学范式奠定基础。项目将以论文为最终产出。

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。

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

本项目将带领学生走进心理学的世界，详细介绍心理学的几个主要分支：生物心理学（ biopsychology）、认知心理学（cognitive psychology）、社会心理学与人格心理学（social & personality psychology）、发展心理学（developmental psychology）与临床心理学（clinical psychology）。导师将带领学生探讨许多心理学领域的主要研究目标包括但不仅限于：心理学与身体的关系、人类如何感知世界、人类的意识和记忆、人类的动机、人类如何学习、人类如何发展、人类的感受和情绪、人类在群体中的行为方式、人类行为如何演变、什么被认为是精神“疾病”，以及如何提升心理健康。同时本课程还将带领学生了解心理学史上的主要流派与相关的标志性人物，如：Sigmund Freud, William James, Jean Piaget, Ivan Pavlov, John Watson, B.F. Skinner, Carl Rogers, Abraham Maslow等。学生在项目中将认识到心理学领域的丰富性并从中找发掘到自己最感兴趣的心理学研究方向并进行相关的基础知识储备，为日后的纵深研究打下坚实基础。项目将以论文作为最终产出。

Radical Listening considers music through the lenses of extra-musical epistemologies (aesthetics and philosophies related to culture, memory, identity, gender, etc.) with the purview that listening to music enhanced with such considerations can foster and illuminate personal emotional stakes. Cultivating personal stakes in listening has the benefit of moving us towards a greater capacity for empathy - what we do in our most personal aesthetical spaces can project outwards into how we engage with others, publicly, as caring citizens. Tactically, we will rehearse applying “radical listening” concepts on some of the most ubiquitous and influential music in Western culture – The Beatles, The Rolling Stones, Stevie Wonder, Celine Dion, Missy Elliott, David Bowie, Kanye West, et al. – in tandem with exponents of experimental music and new trends (e.g. Vocaloids). The class is open to all, especially those with no prior training in music.  本项目的关键词为：激进地聆听。导师将带领学生在音乐中游荡，突破音乐本身的限制，通过音乐之外的认识论(教育、文化、记忆、身份、性别等相关的美学和哲学)的视角来重新考量音乐，思考音乐对于人的教育意义与人格塑造的贡献。学生将通过这些思索来加强对音乐的理解，分析音乐是如何培养和阐明个人的情感。通过倾听，培养个人兴趣并且在音乐中受到书本中无法得到的教育事实，更有利于学生（听者）获得更强烈的同理心，请试着去理解：我们每个人在最私密的审美空间中所诉诸或追求或正在做的事情完全可以投射到心中有爱，懂得感恩的社会公民（我们自己）与他人的公共交往中。在项目内容中，导师将带领学生把“激进地聆听”这一概念在一些西方文化中最普遍和最有影响力的音乐作品中进行实践，他们来自：披头士、滚石乐队、史提夫·汪达、席琳·迪翁、米西·艾略特、大卫·鲍伊、坎耶·维斯特等人，同时也会涉足实验音乐和音乐新趋势的倡导者(如Vocaloids，注：日本知名电子和声软件)。项目将以论文作为最终产出。

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.