項(xiàng)目介紹
進(jìn)度安排
學(xué)員故事
錄取捷報(bào)
項(xiàng)目介紹
進(jìn)度安排
學(xué)員故事
錄取捷報(bào)
01
項(xiàng)目介紹
隨著技術(shù)的進(jìn)步，人工智能（AI）在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸深入，其中游戲設(shè)計(jì)尤為突出。傳統(tǒng)的游戲設(shè)計(jì)方法往往依賴于設(shè)計(jì)師的經(jīng)驗(yàn)和直覺，而現(xiàn)代的游戲設(shè)計(jì)則越來越多地采用AI技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)更高的自動(dòng)化和個(gè)性化。在這一背景下，生成式AI模型，特別是基于Diffusion Model的方法，逐漸受到研究者和開發(fā)者的關(guān)注。傳統(tǒng)的游戲元素設(shè)計(jì)主要是通過原畫師手繪出圖，設(shè)計(jì)精美，但效率很低。Diffusion Model的出現(xiàn)使得游戲元素設(shè)計(jì)的效率飛快提升，加速了游戲的迭代更新和智能設(shè)計(jì)。本次科研將結(jié)合當(dāng)前技術(shù)前沿以及學(xué)生的相關(guān)經(jīng)歷和需求，展開1v1科研指導(dǎo)服務(wù)。此外，學(xué)生也可以定制其他專業(yè)的科研課題。
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02
導(dǎo)師介紹
孫教授
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曼徹斯大學(xué)工學(xué)院計(jì)算機(jī)系助理教授 2023 AAMAS Best Paper Award 得主 研究領(lǐng)域：Artificial Intelligence，Optimization Theory，Game AI，Robotics and Multi-agent Systems
研究方向：人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)/強(qiáng)化學(xué)習(xí)/游戲智能/多智能體系統(tǒng)
03
我們的優(yōu)勢
VS
我們的名?？蒲?
教授1v1指導(dǎo)
提供更個(gè)性化的科研教學(xué)指導(dǎo)
獨(dú)立一作論文
讓學(xué)生全面地參與研究項(xiàng)目，從而獲得更多的學(xué)術(shù)成就和獨(dú)立思考的能力
教授直接指導(dǎo)論文
直接從資深專家那里獲取知識和經(jīng)驗(yàn)，有利于論文的高質(zhì)量完成
100%有推薦信
確保學(xué)生在留學(xué)申請時(shí)有強(qiáng)有力的推薦支持
官方郵箱推薦信
使用教育郵箱發(fā)送的推薦信更具權(quán)威性
教授進(jìn)群隨時(shí)直接聯(lián)系
便于實(shí)時(shí)解答疑問和及時(shí)獲取反饋
華人教授漢語指導(dǎo)
使用漢語講授專業(yè)知識內(nèi)容更容易消化理解
其他科研機(jī)構(gòu)
10-20人班課
學(xué)生不容易得到個(gè)人化的關(guān)注
共同一作論文
導(dǎo)致學(xué)生的貢獻(xiàn)被稀釋，不容易突顯個(gè)人能力
教授不指導(dǎo)論文
缺乏專業(yè)指導(dǎo)，導(dǎo)致論文質(zhì)量不高
不全都有推薦信
缺乏推薦信會(huì)影響將來的留學(xué)申請
私人郵箱推薦
導(dǎo)致學(xué)生的貢獻(xiàn)被稀釋，不容易突顯個(gè)人能力
只能在班課會(huì)議上溝通
缺乏及時(shí)和個(gè)性化的反饋
英文授課聽不懂
用英語講授高深的專業(yè)內(nèi)容會(huì)形成語言障礙影響學(xué)習(xí)和質(zhì)量
04
你將獲得
名校推薦信
國際會(huì)議英文論文發(fā)表
全方位助力留學(xué)申請
Before
簡歷
缺乏完整深度經(jīng)歷
文書
素材不夠，巧婦難為無米之炊
面試
不自信，無法很好展示自己
后續(xù)
學(xué)習(xí)
時(shí)間緊湊，來不及適應(yīng)
After
* * * * *
提升簡歷深度及豐富度，增大申請成功率
高含金量文書素材，展現(xiàn)硬核技能與軟實(shí)力
言之有物，主動(dòng)展現(xiàn)加大錄取率概率
夯實(shí)基礎(chǔ)，熟練定量研究更好適應(yīng)后續(xù)學(xué)習(xí)
05
進(jìn)度安排
01
階段一：科研項(xiàng)目匹配和準(zhǔn)備期
周期:
1-4周
海外導(dǎo)師:
學(xué)生和導(dǎo)師雙向匹配
指南者導(dǎo)師:
進(jìn)行前期技能、軟件等基礎(chǔ)能力培訓(xùn)
02
階段二：科研項(xiàng)目正式周期
周期:
8周
海外導(dǎo)師:
每周遠(yuǎn)程會(huì)議-科研推進(jìn)-論文指導(dǎo)
指南者導(dǎo)師:
協(xié)助答疑和輔導(dǎo)
03
階段三：論文發(fā)表和網(wǎng)申
周期:
--
海外導(dǎo)師:
推薦信（官郵）+網(wǎng)推
指南者導(dǎo)師:
協(xié)助論文發(fā)表
06
學(xué)員故事
在 經(jīng)歷 這兩個(gè)多月的“折磨”后，教授給我的評價(jià)是“孩子很認(rèn)真努力”，的確我個(gè)人比較享受這個(gè)過程，教授的每個(gè)任務(wù)我都會(huì)認(rèn)真甚至加倍完成，會(huì)把拓展內(nèi)容也適當(dāng)完成。
--雙非，考研失敗，我跟隨南洋理工教授發(fā)表國際一作論文助力留學(xué)申請！
X同學(xué)
|
參與項(xiàng)目：The Impact of Political Orientation on Investment Risk Appetite: Evidence from a US P2P Platform
07
錄取捷報(bào)
新加坡國立大學(xué)環(huán)境工程理學(xué)碩士（提前批）
Z同學(xué)
本科院校：
浙江大學(xué)
標(biāo)化成績：
GPA：79 / 雅思：6.0
科研導(dǎo)師：
呂教授·南洋理工大學(xué)
參與項(xiàng)目：
Image recognition model building in the context of municipal waste classification
香港大學(xué)電氣與電子工程（工程）理學(xué)碩士
Y同學(xué)
本科院校：
南京郵電大學(xué)
標(biāo)化成績：
GPA：87.28 / 雅思：6.5
科研導(dǎo)師：
呂教授·南洋理工大學(xué)
參與項(xiàng)目：
Research on Mixed-Mode Sensory System Fusion Algorithms
美國波士頓大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)碩士錄取
W同學(xué)
本科院校：
蘇州大學(xué)文正學(xué)院
標(biāo)化成績：
GPA：3.0 / 多鄰國：130
科研導(dǎo)師：
郭教授·哥倫比亞大學(xué)
參與項(xiàng)目：
An Artificial Intelligence-Based Approach to Brain Tumor Prediction
帝國理工學(xué)院數(shù)據(jù)科學(xué)與數(shù)字優(yōu)化的運(yùn)輸理學(xué)碩士
X同學(xué)
本科院校：
蘇州大學(xué)
標(biāo)化成績：
GPA：90 / 雅思：7.0
科研導(dǎo)師：
李教授·南洋理工大學(xué)
參與項(xiàng)目：
Analysis of on-time arrival prediction and influencing factors of logistics trucks
新加坡國立大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)理學(xué)碩士
Z同學(xué)
本科院校：
東南大學(xué)
標(biāo)化成績：
GPA：87 / 雅思：7.0
科研導(dǎo)師：
郭教授·哥倫比亞大學(xué)
參與項(xiàng)目：
Convolutional neural network model and transformer classification on kidney images
南洋理工大學(xué)電子學(xué)理學(xué)碩士
H同學(xué)
本科院校：
北京理工大學(xué)
標(biāo)化成績：
GPA：2.9 / 雅思6.5
科研導(dǎo)師：
呂教授·南洋理工大學(xué)
參與項(xiàng)目：
Study of integration techniques for multi-modal sensory data
AIGC在游戲設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究
Research on the Application of AIGC in Game Design
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1
留學(xué)意向
2
基本意向
3
詳細(xì)背景
4
了解途徑
1.1 您期望申請學(xué)歷是
1.2 您期待的留學(xué)地區(qū)是多選
2.1 您的身份狀態(tài)是
2.2 您的目前學(xué)歷是
3.1 您的本科學(xué)校是
大陸本科
海外本科
3.2 您的學(xué)校名稱是
沒有查詢到相關(guān)的學(xué)校
查詢中...
3.3 您的專業(yè)名稱是
沒有查詢到相關(guān)的專業(yè)
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4. 您了解到我們的途徑是
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