生物转计算机,录取密歇根安娜堡-新东方前途出国

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      生物转计算机,录取密歇根安娜堡

      • 美国研究生
      • 跨专业
      • 录取院校:密歇根大学安娜堡分校
      • 录取专业:电子与计算机工程
      • 语言成绩108
      • GPA3.7
      • 毕业院校清华大学
      背景介绍
        生物转计算机,成功案例分享

      学生基本情况:

      本科院校:清华大学

      本科专业:生物医学工程

      标化成绩:GPA3.72  托福107 GRE 335

      相关课程:计算机科学中的离散数学、编程基础、Java和面向对象编程、数据结构和算法、计算机硬件技术基础、计算机网络和应用、软件工程、深度学习简介

      计算机技能:PythonJavaCC++C#JavaScriptRMATLABLaTeXTensorFlowPyTorch;LinuxgitDocker

      研究经历:

      1.  基于深度学习的数据高效磁共振成像(MRI)加速获取与重建

      2.  基于深度学习的磁共振温度成像(MRTI)加速采集与重建

      3.  基于全连通网络和注意机制的荧光分子层析重建算法研究

      4.  深度学习与计算机视觉算法研究ResNet、密度网、Inception、移动网、SENET等复制模型。复制的数据增强方法(如混合、随机变异)和正则化方法(DropBlock

       

      竞赛:

      1、大创:基于双目视觉和TOF透镜的步态识别与疾病诊断

      开发了一个基于 PyQt的辅助诊断接口,用于显示图像分析结果·实现了基于 MediaPipe 人体检测框架和PID控制算法的人体跟踪模块

      2.第三届清华大学智能无人机挑战赛(特等奖,前1/53)编写了基于PythonROS平台的无人机控制程序,实现了路径规划和巡航


      录取密歇根大学安娜堡分校计算机与电子工程

      申请难点
      留学规划与提升
         生物转计算机,成功案例分享

      学生基本情况:

      本科院校:清华大学

      本科专业:生物医学工程

      标化成绩:GPA3.72  托福107 GRE 335

      相关课程:计算机科学中的离散数学、编程基础、Java和面向对象编程、数据结构和算法、计算机硬件技术基础、计算机网络和应用、软件工程、深度学习简介

      计算机技能:PythonJavaCC++C#JavaScriptRMATLABLaTeXTensorFlowPyTorch;LinuxgitDocker

      研究经历:

      1. 基于深度学习的数据高效磁共振成像(MRI)加速获取与重建

      2. 基于深度学习的磁共振温度成像(MRTI)加速采集与重建

      3. 基于全连通网络和注意机制的荧光分子层析重建算法研究

      4. 深度学习与计算机视觉算法研究ResNet、密度网、Inception、移动网、SENET等复制模型。复制的数据增强方法(如混合、随机变异)和正则化方法(如 DropBlock

       

      竞赛:

      1、大创:基于双目视觉和TOF透镜的步态识别与疾病诊断

      开发了一个基于 PyQt的辅助诊断接口,用于显示图像分析结果·实现了基于 MediaPipe 人体检测框架和PID控制算法的人体跟踪模块

      2.第三届清华大学智能无人机挑战赛(特等奖,前1/53)编写了基于PythonROS平台的无人机控制程序,实现了路径规划和巡航


      录取密歇根大学安娜堡分校计算机与电子工程

      南加州大学计算机科学硕士

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      从业年限
      10-15
      帮助人数
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