理工神校斯坦福大学电子工程录取案例！_内蒙古新东方前途出国的博客-新东方前途出国

理工神校斯坦福大学电子工程录取案例！

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分类：: 软实力,私立学校,理工科

2023-11-17

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背景介绍

Z同学

本科院校：清华大学

专业排名：前10，共276人

GPA：3.95/4.0

雅思：7

录取院校：斯坦福大学（电子工程），宾夕法尼亚大学（机器人），加州大学伯克利分校（电子与计算机工程），加州大学洛杉矶分校（电子与计算机科学），卡耐基梅隆大学（人工智能）

申请难点

留学规划与提升

科研经历：

1. 深度学习辅助自适应毫米波光束跟踪:以和概率为导向的方法论

提出了一种自适应波束跟踪模型。根据用户移动速度动态设置波束跟踪数目，减少低速用户的能量和时间开销。

采用LSTM网络对接收到的信号进行波束跟踪，提取复杂的多径和时间序列用户运动信息，确定波束跟踪范围，预测下一时刻的最优波束

对网络输出数据进行编码处理，从多个方案中设计了自适应波束跟踪模型和概率和门限算法

与队友一起进行模型仿真和调试，最大速度为25m/S，将波束的预测精度提高到95%以上，平均束流数由3至2.5

2. 面向异构网络的深度学习辅助毫米束预测一种双频融合方法

通过融合亚6GHz信道信息和毫米波低开销测量预测异构网络中的毫米波波束

利用几个特定于用户设备(UE) 的高质量毫米波宽波束(由亚6 GH信道状态信息 (CSI)预测)作为毫米波低开销测量

提出了一种和概率准则来灵活地调整测量宽波束的数目，并利用注意力机制来自适应地对特征进行加权

基于传统的深度学习的方案实现了较高的波束形成增益

邹同学一共5段科研经历，这里只展示其中两段，另外三段不方便透漏。

项目经历：

1. 基于高斯过程回归的股票预模型独立项目，随机过程课程项目

利用周期性特征，提出了一种改进的高斯过程回归周期性提取方法，以把握股票数据内在的周期性

实现了更准确的股票趋势预测。较长时间的相对准确的预测例如:CYAD库存150天)，预测点数量和库存变动的稳健性增强

利用观察到的股票数据对模型进行训练，优化边缘对数似然函数确定超参数，通过条件高斯、贝叶斯估计等方法对股票进行预测

2. 基于视频信息的说话人识别与分离小组项目

利用对数Mayer滤波器组提取语音特征，并将其输入到LSTM循环神经网络中网络，利用网络输出及其内积进行说话人识别

将基于学习域的掩蔽方法应用于语音分离，包括将混合语音输入卷积编码器，利用匹配网络估计最优掩蔽进行信源分离，并在解码器中重构音频信号

实现人脸识别准确率98%，语音识别准确率98%，盲源分离指数(SISDR_Blind)4.248，定位分离指数(SISDRmatch) 3.339

院校解读

斯坦福大学（Stanford University），全名小利兰·斯坦福大学（Leland Stanford Junior University），简称“斯坦福”，位于美国加州旧金山湾区南部帕罗奥多市境内，临近高科技园区硅谷（Silicon Valley），是私立研究型大学，全球大学校长论坛成员，全球大学高研院联盟成员。

斯坦福大学于1885年成立，1891年开始正式招生，占地约33平方公里（8180英亩），是美国占地面积最大的大学之一。斯坦福大学与加州大学伯克利分校共同构成美国西部的学术中心，并负责运行管理SLAC国家加速器实验室、胡佛研究所等机构。

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