🌟 从国内985院校到香港中文大学深圳校区：一位信息科学学子的成长之路 🌟

在全球化日益加深的今天，人工智能（AI）与机器人技术已成为改变世界的关键力量之一。许多学子通过对这些前沿技术的深入研究和探索，不仅能够开辟广阔的职业发展道路，还能够为社会发展贡献自己的力量。今天，我们要分享的是一位 985院校 信息和计算科学专业的学生，在申请 香港中文大学深圳校区 的 人工智能与机器人硕士（MSc in Artificial Intelligence and Robotics）专业过程中，凭借其坚实的学术背景、丰富的实习经历和创新的科研成果，成功获得录取的精彩故事。

📚 学术背景：坚实的基础与广泛的知识积累

这位学生在 本科阶段 的学习过程中，积累了丰富的数理基础和计算机科学知识。通过系统学习《数学建模》、《统计学》、《数值分析》等课程，他不仅掌握了数学和统计学的基础理论，还深入了解了机器学习的相关内容。这些知识为他后续在人工智能领域的探索打下了坚实的基础。

平均分：79分
雅思成绩：6.5分

虽然成绩没有很亮眼，但也显示出这位同学在学术上的努力和进取精神。正是基于这份扎实的学术背景，学生能够在实际的项目和比赛中，展现出出色的解决问题的能力和创新思维。

💼 实习经历：从华为XX研究所的AI工程师谈起

这位同学的实习经历同样丰富且具有深度。在 华为XX研究所 担任 AI工程师实习生 期间，他主要负责 预研KPI的异常检测。通过这一工作，学生深入了解了企业级AI系统的实际应用场景和需求，积累了大量数据处理和模型优化的实战经验。

实习亮点：

深入企业级AI项目

异常检测与数据挖掘

将学术知识与实践结合

这一经历帮助他将学术理论与实际应用结合起来，提高了自己在AI领域的工作能力，并为他后续的学术科研项目提供了有力支持。

🔬 科研项目：深度学习与人工智能的创新探索

在科研方面，这位学生的表现也非常突出。一个亮点项目是他的 “Online Text-Based Cyberbullying Detection System”（在线基于文本的网络暴力检测系统）。

科研亮点：

BERT模型训练：进行中文文本二分类（暴力/非暴力），准确率达到 89%。
自建数据集：使用超过 5000条 标注样本进行训练，效果可圈可点。
实时文本检测API：使用 Flask 设计后端API，支持实时文本检测。
浏览器插件：开发了一个可以实时检测和过滤有害内容的浏览器插件。

这个项目不仅展示了他扎实的AI技能，还体现了他在实际问题中为社会带来积极影响的努力。

🏆 创新创业：将理论与实践结合，关注社会责任

除了科研，学生还积极参与了“腾飞杯”创新创业大赛。在这个大赛中，他负责了团队中的 代码实现部分，开发了一款旨在屏蔽网络暴力信息的插件。通过 BERT模型 进行文本分类和网络暴力检测，他的项目成功达到 82.76% 的准确率，并在 ROC曲线 下的 AUC值 高达 0.8248。