专注暑期科研、在线小组科研
提升学术背景，发表论文
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在2023年暑假线下科研营，共有5000余名学员、100余位全球Top30院校教授，以及300余名教职员工，历时46天，在4个国家、8个城市完成一份份科研课题学习。
一、寒假线科科研优势
项目齐聚哈耶普斯麻等美国Top30，牛剑等英国G5院校杰出教授和国内综排/专排Top5、港大港中文等高校教授、副教授。
2.课题覆盖面广
3.沉浸式线下体验
在实地科研学习中与教授、 Teaching Fellow 面对面交流，将理论与实践结合，沉浸式感受浓厚的学术氛围。用餐在校内食堂、住宿在学校宿舍中、生活在美丽静谧的校园内，学生将真正零距离体验名校文化与生活方式。
4.完善服务体系
导师、副导师、论文写作导师、助教、项目经理和线下班主任共同构成一个强大的六师制教学团队，从学术、研究、管理到生活帮助、后勤保障，全方位支持学生的学习与生活。
二、项目安排
地点:深圳:知名国际学校 北京:北京外国语大学培训中心、知名国际学校
关键日期：
1月12日[专业预修阶段开始
1月28日T抵达校区、入营手续办理
1月20日T在线科研阶段开始
2月6日T离开校区、回到温暖的家
三、部分寒假线科科研课题推荐
【北京寒假线下科研】人工智能专题：基于机器学习与云计算的物联网(IoT)应用研究
项目介绍
本项目从数据隐私与资源效率两个方面，系统研究计算机系统对机器学习的重要性。在数据隐私方面，本项目通过对联邦学习算法的探究，学习如何在保证用户数据隐私性的条件下进行多用户协同计算，并分析当前联邦学习架构下的三大问题，包括训练过程的计算效率和通信效率、客户端安全性对整体系统的影响、以及各个用户的个性化计算及服务。在资源效率方面，本项目通过学习云计算领域的研究热点——无服务器计算，探讨无服务化如何优化机器学习训练与推理任务的资源使用效率，并分析当前无服务器计算在异构硬件支持上的不足对机器学习部署的影响。通过本项目的学习，学生不仅可以获得对机器学习基本了解，还可以从数据隐私何资源效率两方面了解计算机系统对上层应用的支持。
项目大纲
机器学习简要介绍：机器学习定义、机器学习分类：有监督信学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、机器学习应用举例：自动驾驶、AlphaGo、人脸识别、贴合课题进行选题指导;
联邦学习介绍：分布式机器学习简介、隐私性问题在协同训练中的重要性、联邦学习优势、FedAvg算法、定题指导;
联邦学习前沿方向：高效率联邦学习、高安全性联邦学习、高个性化联邦学习;
无服务器计算介绍：云计算模式的演变、无服务器计算的诞生与特征、无服务器计算应用案例;
无服务器计算与机器学习：机器学习应用部署方案、无服务器计算环境下的机器学习应用部署;
项目答辩与点评
【北京寒假线下科研】土木工程与建筑：工程建筑结构力学分析与设计
项目介绍
本课程由几何组成分析出发，研究结构的受力特性及优化方法，包括：桁架的几何组成、桁架受力分析方法、桁架的静定与超静定、桁架的力学性能、基于概率的桁架安全性、最终完成面向受力性能的桁架结构设计优化。在此过程中，培养学生掌握基本的力学原理和分析方法，了解结构设计中强度、刚度、安全性等基本概念，理解结构中的不确定性与安全性(可靠度)的关系。最后，通过指导学生创造性地完成桁架结构的设计优化，培养学生综合运用知识的能力，科学思考问题的能力、和方法创新的能力。
项目大纲
桁架的几何组成与平衡：力与力偶、内力与外力的概念;汇交力系与任意力系的平衡;桁架几何组成的三角形规则;静定与超静定;结构力学求解器的基本介绍、论文报告选题+定题(案例讲解);
桁架的受力分析方法：桁架的常见类型;桁架的基本分析模型;桁架受力分析的节点法与截面法;
典型桁架的受力特点：Pratt桁架、Howe桁架、Parker桁架、 K桁架等的受力分析方法与力学特性;
强度与刚度条件下的桁架设计：超静定桁架的分析;以钢桁架为例，基于强度准则与刚度准则的设计方法，典型桁架结构的设计实例;
结构可靠度的基本概念与方法：概率模型、极限状态、结构失效分析的蒙特卡洛模拟方法、桁架结构安全性分析实例;
项目答辩与点评：学生项目汇报与答辩、导师点评与指导
【北京寒假线下科研】工程与项目管理课题：大数据预测与优化模型在工程管理决策中的应用研究
项目介绍
本课程是一门涉及生产作业与后勤管理主要课题领域和概念的课程。它强调将最优化理论与方法如何应用于生产管理有关的实践，提高对生产作业管理问题的分析方法和计算机技术在生产作业系统的设计、计划和控制中的应用。本课程试图为学生提供一个关于生产作业与后勤管理的宽阔的知识背景，以便他们在未来的事业发展中具有较宽广的适应能力和较强的竞争力。
项目大纲
现代运营管理基础：运营管理基本概念、大规模定制的生产理念、最优化方法及其应用
物流与供应链管理：供应链管理简介、供应链管理要点---不确定性与全局最优、信息技术与供应链管理
3A策略与大数据预测：AAA策略---敏捷性、适应性、协作性、大数据预测1)机器学习2)回归模型3)聚类算法、案例: 3A供应链
服务管理：需求和供应能力管理：供应和需求的匹配战略、需求管理、供应管理、案例：银行排队模型
风险管理与可持续性战略：星巴克的可持续性战略、风险管理：风险与风险规避策略、案例：星巴克-构建可持续的供应链
项目答辩与点评
【深圳寒假线下科研】AI与游戏专题：人工智能驱动下的游戏算法设计与实现
项目介绍
本课程将涵盖人工智能对社会和商业的影响。课程分为案例研究和项目开发两个方面。通过案例研究，学生可以更好地了解不同的人工智能技术，以及如何利用它们来解决广泛的社会和商业需求。本课程将拓宽学生对当前人工智能的先进水平和未来趋势的理解，以及如何通过创新使用人工智能来解决不同行业的各种需求。通过项目开发，学生可以将 "人工智能第一"的概念应用于解决现实世界的问题。本课程对任何学科的学生都有帮助，并将从全球角度深入了解人工智能在各行业(如游戏设计等)的价值，以及与它们的道德使用有关的问题。
项目大纲
人工智能的诞生和计算简介：人工智能的起源与挑战、人工智能在不同领域的应用;
人工智能与游戏：人工智能游戏：游戏的必胜策略、人工智能在 NIM 游戏/类 NIM 游戏上的应用、人工智能在 Tic-Tac-Toe 游戏上的应用;
人工智能游戏和搜索算法:人工智能在 AI 游戏上的应用/游戏树与回溯算法;
迷宫问题和反向推理：迷宫与类迷宫游戏介绍、反向推理与人工智能、香农的忒修斯老鼠与最短路算法、最短路算法的应用:互联网与人工智能网;
人工智能与聊天机器人：聊天机器人背后的人工智能、创造自己的聊天机器人、人工智能的艺术创作、深度学习和生成对抗网络(GAN);
学生研究方向线上答辩：学生作品报告展示、评价和指导
项目介绍
尽管广告有着种种优势，想要有一个‘好’的广告策划也并非易事。基于此，本项目从整合营销(IMC)的角度出发，探讨并深入研究：1.什么是‘好’广告? 2. 作为营销4P模型的重要一环，广告是如何与其他3P(Product, Price, and Place)有机融合 从而实现广告价值的最大体现? 3. 新媒体(例如：数字媒体，网红经济，社交媒体，等等)的出现对传统广告策划的冲击是什么?我们如何更好的利用这些新媒体为广告主和消费者服务?
项目大纲
整合行销传播的核心思想以及其对消费者购买决策的影响：整合营销传播的核型思想及其在市场营销中所扮演的角色;消费者行为浅析;传播过程理论
数字广告：形式，影响，与启发：什么是数字媒体和社交媒体;如何实现搜索引擎广告优化设计;社交媒体广告策划;案例1: 电影‘饥饿游戏’利用数字及社交媒体实现观影者体验最大化;案例2: 搜索引擎广告概况
数字广告：从千人一面到千人千面的征程：数字广告如何是达到消费者广告体验的‘私人订制’;什么是“网红”?它的出现如何提升消费者的用户体验从而影响其消费决策;案例3: Rocket Fuel助力企业数字广告的精准投放;案例4: 百威啤酒(加拿大)利用“网红”实现品牌受众的年轻化
项目答辩与点评：学生项目汇报与答辩;导师点评与指导
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