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学生背景
本科：上游985院校，电气工程及其自动化
均分：85.6/100
语言：雅思7.5（6.5）
软实力：
跨学科研究：医学影像实验室参与脑电信号分类项目（用CNN替代传统滤波算法）；
竞赛：全国大学生电子设计竞赛一等奖（设计可穿戴心电监测仪）；
课程论文：基于STM32的糖尿病无创检测系统原型（未发表）。
申请策略
交叉领域定位：
选择生物医学工程（Biomedical Engineering）、AI硬件系统交叉方向；
目标：UCL MSc Integrated Machine Learning Systems（新开项目，竞争较小）。
文书突出技术迁移：
医疗电子实践链：竞赛作品（硬件）→ 课程论文（嵌入式系统）→ 研究项目（AI算法），展示技术迭代路径；
量化项目价值：CNN模型将脑电分类准确率从82%提升至89%；
匹配UCL资源：提及目标课程与UCH（伦敦大学学院医院）的医疗AI合作课题。
录取结果
✅ UCL MSc Integrated Machine Learning Systems
✅ 爱丁堡大学 MSc Signal Processing and Communications
关键点
新兴领域机会：UCL新开项目对跨学科背景更包容；
数据量化成果：准确率提升等具体数据增强说服力。
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稍后会有顾问老师反馈评估结果