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美国科研背景提升论文指导项目

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  美国科研背景提升论文指导项目

  【项目简介】

  科研论文发表的数量和质量是衡量研究生申请者科研能力直接的标准,也是美国研究生院在审核申请者材料的时候为看重的因素之一。新东方前途出国的科研背景提升论文发表项目,由科研经历丰富的美国大学(斯坦福大学、加州理工学院、卡耐基梅陇大学、南加州大学、加州大学洛杉矶分校等)在读博士生组成导师团,导师会结合申请者自身的学术背景,传授跨学科的研究方法,并结合当前的科研热点“大数据”,通过背景提升培训白菜网送彩金2018帮助申请者提升学术背景和科研能力,并且指导申请者发表IE检索的国际会议论文。

  【从0开始提升科研能力】

  无须任何科研基础, 从0开始学习科研常识与基本的研究方法

  学习如何对复杂事务进行举例和论证,并将自己观点有条理地进行阐述

  【留美名校博士导师一对一指导】

  与前沿学科的留美名校博士前辈(Stanford, CMU, UCLA, Cornell等博士校友)进行共同研究,获得一对一的专业科研与论文写作指导

  【多领域交叉学科全面辅导】

  辅导涵盖生物,医学,计算机,数学,统计,电子,自动化,金融2018最新注册白菜网等热门专业

  学习用交叉学科的方法来解决自己专业领域的问题

  【国际会议论文发表】

  以共同作者身份向EI检索收录的国际会议投稿,并根据参与程度获得共同作者署名顺序

  保证在申请提交前投稿,论文录用,达到好的背景提升效果

  【白菜网送彩金2018内容(参考)】

  大课老师1对多(不少于3人)授课,小课老师1对1授课

  【论文选题举例】

  图像处理

  题目: 基于模糊聚类与深度神经网络的图像分割算法研究

  相关背景与适合的学生群体: (适合:统计,计算机,电子,自动化,数学)

  简介:图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤,是图像处理领域热门研究方向。模糊聚类分析是根据客观事物间的特征、亲疏程度、相似性,通过建立模糊相似关系对客观事物进行聚类的分析方法。结合近期机器学习领域热门的深度学习算法提出新的图像分割算法大幅增强现有算法的分割结果精度。

  数据分析与挖掘

  题目: 一种基于 PCA 与核分析面向高维数据挖掘的降维提取算法

  相关背景与适合的学生群体: (适合:统计,计算机,电子,自动化,数学,金融2018最新注册白菜网)

  简介:在用统计分析方法研究多变量的课题时,变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形,变量之间是有一定的相关关系的,当两个变量之间有一定相关关系时,可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。主成分分析是对于原先提出的所有变量,将重复的变量(关系紧密的变量)删去多余,建立尽可能少的新变量,使得这些新变量是两两不相关的,而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。本项目通过分析高位数据特征从核函数角度分析了数据降维与去冗余算法,具有很高研究价值。

  人工智能、模式识别

  题目: 基于粒子群优化自适应小波神经网络算法的模式聚类新方法研究

  相关背景与适合的学生群体: (适合:统计,计算机,电子,自动化,数学,金融2018最新注册白菜网)

  简介:将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合,这些对象与同一个簇中的对象彼此相似,与其 他簇中的对象相异。“物以类聚,人以群分”,在自然科学和社会科学中,存在着大量的 分类问题。粒子群优化,又称微粒群算法,是由J. Kennedy 和R. C. Eberhart 等于1995 年开发的一种演化计算技术,来源于对一个简化社会模型的模拟。本研究结合粒子群优化 与小波分析提出新的聚类算法。

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