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本科院校与专业： 一所211大学，生物医学工程专业（课程涵盖大量信号处理与编程）。
学术成绩： 均分84.2/100。
语言成绩： 雅思7.0（6.5）。
软性背景：
科研项目： 参与了一项基于脑电图（EEG）信号的情感识别研究，负责特征提取和分类算法部分。
专利： 作为第四作者申请了一项关于医疗辅助设备的实用新型专利。
申请策略与历程
定位与选校：
充分发挥跨学科背景的独特优势，申请需要计算机与生物医学交叉知识的项目。目标是 UCL的MSc Computational Statistics and Machine Learning，并计划在个人陈述中偏向其在医疗数据上的应用。
文书叙事聚焦：
核心故事线： 讲述“如何利用计算和机器学习方法解析生物医学信号”的故事。
展示交叉技能： 详细说明了在EEG项目中如何选择和处理时域、频域特征，以及如何调整SVM和CNN模型以获得更佳的分类效果，展现了处理特殊领域数据的能力。
明确未来应用： 清晰地阐述了计划在硕士阶段专注于医疗健康数据分析，并希望利用UCL的课程资源实现该目标，展示了清晰的学术规划。
推荐信策略：
选择了生物医学工程项目导师和信号处理课程老师作为推荐人，从不同角度证明其跨学科学习和应用的能力。
录取结果
✅ 伦敦大学学院（UCL）MSc Computational Statistics and Machine Learning (录取)
✅ 曼彻斯特大学 MSc ACS: Artificial Intelligence (录取)
核心价值点
背景独特性： 纯粹的CS申请者不具备的生物医学领域知识。
技能复合性： 展示了将算法技能应用于特定领域解决实际问题的能力。
清晰的学术路径： 将过去的经历、硕士的学习和未来的规划串联成一条逻辑清晰的线。
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稍后会有顾问老师反馈评估结果