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项目介绍

INTRODUCTION

英国博睿计划是新东方前途出国精心打造的远程科研实习项目,致力于帮助未来申请英国硕士(授课型、研究型)、博士的学生,定制私人的远程科研实习项目。针对学生的申请专业及个人职业规划方向,选取行业领域专家及优秀的海外院校导师资源,与学生进行1v1精品实战项目指导,让学员能够提升科研能力,并有机会获得高品质项目研究报告及名校导师推荐信,提升留学申请背景实力。

三大优势 助能提升

INTRODUCTION

适合人群

TARGETS

3V1导师团队

MENTORING TEAM

服务内容

SERVICE
STEP 1了解行业技能
帮助学生了解专业入门知识,熟悉行业专业概念,掌握行业发展趋势。
a)课程形式:录播课程,有效期内反复观看。
b)课程内容:帮助学生了解专业入门知识,熟悉行业专业概念,掌握行业发展趋势。
c)课程时长:20+小时
d)课程优势:知名企业&海外院所导师亲自讲述,内容紧跟科技趋势,走在专业前沿。
e)专业方向:生物化学,人工智能,电子电路,智慧医疗等。
STEP 2远程科研实习指导
结合实际科研项目,进一步深入学习相关专业内容与研究方法。
a)课程形式:专业直播平台,中英文远程在线指导,导师一对一直播指导。
b)导师配置
  • 资深名校学术导师:讲授前沿知识、研究方向、英国当地行业概况等内容。
  • 导师助教:24小时在线答疑,每周帮助学生规划下周学习安排、布置项目作业、进行周度反馈等。
  • 职业规划师:跟进学员课程进度、协助学员与指导老师沟通,保证指导导师成果质量。
c)指导方向:包括但不限于教育科技,经济,电气工程及自动化,人工智能,能源化工,机械制造,生物化学,金融工程,大数据,计算机等。(根据学员的不同学历和能力背景,个性化定制项目的研究深度)
d)实习安排
  • 共4周,10课时,每课时40分钟
  • 课程完成后,学生将在老师的指导下完成相关Research Proposal

课程安排示例

Schedule
  • 人工智能方向
  • 能源化工方向
  • 生物化学方向
  • 机械制造方向
  • 其他方向

时间

项目安排(示例)

人工智能方向---项目内容(示例)

第一周

人工智能导论

介绍人工智能发展历史与最新进展及发展趋势,使学生建立起对于人工智能的总体认识,了解人工智能的现在及未来的应用方向。

第二周

机器学习算法

深入介绍讲解机器学习主要算法,包括决策树,贝叶斯分类,最小二乘,逻辑回归,支持向量机,集成方法,聚类算法,主成分分析等;同时使学生了解机器学习算法的应用场景。

第三周

Python语言编程

Python语言的教学及介绍,通过Python语言实践深度学习及机器学习算法。

第四周

应用实践

学生通过深度学习理论与应用,开发图像识别、大数据分析、自动控制、 Unity开发等算法,通过实践加深对于本课程的学习和理解,并形成专业研究报告。

时间

项目安排(示例)

能源化工方向---项目内容(示例)

第一周

环境化工技术导论

介绍能源开发利用发展历史与最新进展及发展趋势;讲解能源高效开发利用关键技术,包括传统能源高效开发利用、绿色低碳清洁利用技术、余热余压回收利用技术等。使学生建立能源高效开发利用的总体认识。

第二周

污染物控制技术

深入了解新能源技术,包括储能、燃料电池、太阳能、氢能、地热能、海洋能、生物质能等技术。学习新能源技术研究方法与应用。

第三周

数据分析软件在能源领域的应用

了解能源化工领域数据分析软件的应用范围和分析方法,并学会使用软件进行数据分析。

第四周

应用实践

学生通过学习能源开发利用理论与应用,开发数值分析模型,结合深度学习和数据分析等算法开展研究,通过实践加深对于本课程的学习和理解,并形成专业研究报告。

时间

项目安排(示例)

生物化学方向---项目内容(示例)

第一周

环境化工技术导论

介绍环境、化工、能源之间关系及发展历史与最新进展及发展趋势,使学生建立起对于环境化工领域的总体认识;深入介绍环境化工关键技术,包括工艺、设备、材料、资源利用等。

第二周

污染物控制技术

深入了解污染物控制关键技术,包括大气污染、水污染、固体废弃物、震动与噪声污染等。学习污染物控制技术研究方法与应用。

第三周

大数据等前沿技术在环境化工领域的应用

了解大数据、人工智能等技术在环境化工领域中应用,包括大气环境大数据、水资源大数据、数字工厂等;同时介绍SPSS软件及Python语言在环境化工领域的应用。

第四周

应用实践

学生通过学习环境化工及污染物控制理论与应用,开发模型,结合大数据、深度学习等算法开展研究,通过实践加深对于本课程的学习和理解,并形成专业研究报告。

时间

项目安排(示例)

机械制造方向---项目内容(示例)

第一周

机械装备制造导论

介绍机械装备制造发展历史与最新进展及发展趋势,使学生建立起对于机械装备制造的总体认识;讲解高端装备制造关键技术,包括基础工艺、基础材料、基础制造装备研发和系统集成水平等。

第二周

高端装备制造技术

深入了解高端装备制造领域关键技术,包括新能源汽车、船舶及海洋工程装备、航空航天、节能环保装备、能源装备等。学习高端装备制造技术研究方法与应用。

第三周

Python语言编程及数字化技术应用

了解先进制造技术,包括智能制造、机器人、数字样机等,学习先进制造技术研究方法;介绍Python语言,通过Python编程实现数字化技术在先进制造领域中应用。

第四周

应用实践

学生通过学习高端装备及先进制造理论与应用,开发数字样机模型,结合深度学习等算法开展研究,通过实践加深对于本课程的学习和理解,并形成专业研究报告。

其他方向---项目课题更新

教育技术

  • 自适应技术研究与应用
  • 语言应用能力评价模型与策略

电气、电子、自动化

  • 机器人自动化控制算法与应用
  • 工业平台故障诊断算法与应用

经济学

  • 计量模型在商业领域应用
  • 数学工具及计算机编程在商业分析与投资中应用

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