一、美研申请坏科研界定

　　1、面上功夫，参与与不参与没有差别。

　　2、与申请专业不沾边，参加完不能写进文书。

　　3、无经验和技能收获，没有实际效果产出。

　　4、在国内没有知名度，大学认可度低。

　　5、师资不出色，在国内学术界没有影响力。

　　二、美国研究申请好科研界定

　　1、与专业相关的科研项目，在国内知名度较高。

　　2、有实际项目成果产出，包括发表期刊论文或者获得导师推荐信等。

　　3、该科研完结，很多学生纷纷入读名校，认可度极高。

　　4、匹配导师背景强大，均是藤校和前三十级别，还获得不少优质奖项。

　　三、美国研究生优质科研项目推荐

　　1、MIT应用数学与统计研究项目：基于图形方法的数据分析与模型研究，点击了解明细

　　导师背景：Peter 导师以优异的成绩获得哈佛大学(Harvard University)应用数学学士学位，并当选为Phi Beta Kappa Alpha Chapter的成员。

　　课题内容：时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。时间序列构成要素是：现象所属的时间，反映现象发展水平的指标数值。

　　2、卡梅大学数据科学与统计专题项目简介，点击了解明细

　　导师背景：Osman导师现任是卡内基梅隆大学(CMU)计算机科学学院的终身正教授。此前他是CMU CyLab的博士后研究员。

　　课题内容：“多臂强盗”问题是概率论中的一个经典问题，亦是深度强化学习中的重要模块。人们针对解决此类不确定性序列决策问题，提出了“多臂强盗”算法框架(Multi-Armed Bandits，简称MAB，中文又译作“多臂老虎机”)。

　　本课题正是以此框架为核心内容，学生将在参与的过程中深入了解算法的基础模型及应用，将认识到被广泛使用的上置信界算法(Upper Confidence Bound，简称UCB)及汤普森采样算法(Thompson Sampling Algorithms)。导师还将讲授自身在该领域的最新研究成果。

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