加州大學(xué)洛杉磯分校是世界著名的公立研究型大學(xué),環(huán)太平洋大學(xué)聯(lián)盟成員,被譽(yù)為美國(guó)商業(yè)金融、高科技產(chǎn)業(yè)、電影藝術(shù)等人才的搖籃。
UCLA在多個(gè)排名中均高居美國(guó)公立大學(xué)第一,在2018QS畢業(yè)生就業(yè)力排名中位列世界第二,在2018福布斯最具價(jià)值大學(xué)排名中位列全美第一,是美國(guó)申請(qǐng)人數(shù)最多的大學(xué)。參加加州大學(xué)洛杉磯分校導(dǎo)師帶領(lǐng)的科研項(xiàng)目是背景提升的好方法。今天小編要為大家介紹幾個(gè)加州大學(xué)洛杉磯分校的科研項(xiàng)目。
課題簡(jiǎn)介
風(fēng)險(xiǎn)管理風(fēng)險(xiǎn)控制是指風(fēng)險(xiǎn)管理者采取各種措施和方法,消滅或減少風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的各種可能性,或風(fēng)險(xiǎn)控制者減少風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生時(shí)造成的損失。
在美國(guó),很多人因?yàn)椴怀浞只蛘卟淮嬖谛庞脷v史而很難獲得貸款。更不幸地是,這類人群經(jīng)常被不良貸所利用。
捷信集團(tuán)(Home Credit)致力于能讓這類沒有銀行信用記錄人群獲得正面安全的貸款經(jīng)歷。為了達(dá)到這個(gè)目的,捷信集團(tuán)采用了大量豐富的數(shù)據(jù)—包括通信和交易信息—來預(yù)測(cè)客戶的還款能力。
捷信集團(tuán)使用統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行預(yù)測(cè)。這樣既能幫助確保有還款能力的客戶不會(huì)被拒絕貸款,也能確保成熟的貸款可以使客戶更成功。參與該課題的學(xué)生將和導(dǎo)師完成一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。本課題旨在運(yùn)用最前沿的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)捷信集團(tuán)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。
本課題是跨計(jì)算機(jī)和經(jīng)濟(jì)學(xué)的綜合研究,是數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用。研究者將使用Python進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,并深入了解機(jī)器學(xué)習(xí)和對(duì)美國(guó)信用體系。
科研方法
AI+X數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研
AI+X數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研是指使用人工智能(AI)算法,收集、處理、分析具體學(xué)科(X)的海量數(shù)據(jù),并基于此進(jìn)行預(yù)測(cè),從而獲得科學(xué)發(fā)現(xiàn)的研究方法。
與傳統(tǒng)的、基于實(shí)驗(yàn)或邏輯推理的研究方式相比,AI+X數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研可以借助AI算法強(qiáng)大的運(yùn)算能力,高效地進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,具有投入產(chǎn)出比高、適用范圍廣的優(yōu)點(diǎn)。
AI+X數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研已被廣泛地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,利用AI算法研究基因數(shù)據(jù),從而進(jìn)行早期的癌癥篩查便是其中一例。
基因組與癌癥病患的數(shù)據(jù)千千萬萬,使用傳統(tǒng)的科研方式對(duì)其進(jìn)行分析,工程量大、過程繁瑣,在客觀上難以實(shí)現(xiàn)。但借助AI算法這一便捷的工具,生命科學(xué)家便能夠以海量的患者的遺傳信息為基礎(chǔ),建立數(shù)據(jù)庫(kù),與過往的研究成果進(jìn)行對(duì)照,快速、準(zhǔn)確地在兩者中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、建立聯(lián)系,從而使癌癥診斷的“標(biāo)準(zhǔn)化”成為可能。
授課導(dǎo)師
加州理工大學(xué)博士
UCLA博士;
曾參與Kaggle學(xué)術(shù)活動(dòng)獲得銅獎(jiǎng),成績(jī)排名前7%;
曾擔(dān)任Institut Jean Lamour的計(jì)算模擬工程師并研發(fā)模擬代碼。
課題要求
本課題適合: 9-12 年級(jí)學(xué)生,有較強(qiáng)的邏輯思維和抽象思維能力:
英文:
具備基本的學(xué)術(shù)英語閱讀能力
接觸過英文寫作,能初步撰寫英文文章;
數(shù)學(xué):
概率統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)知識(shí);
線性回歸基礎(chǔ)知識(shí);
線性代數(shù)基礎(chǔ)(行列式、矩陣運(yùn)算等);
計(jì)算機(jī):
Python編程基礎(chǔ);
Numpy、Pandas、Matplotlib庫(kù)基礎(chǔ)。
課題簡(jiǎn)介
隨著大數(shù)據(jù)發(fā)展的速度越來越快,數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)被很多公司使用,許多數(shù)據(jù)分析師的日常工作之一就是通過可視化建立數(shù)據(jù)分析面板,從而更好的監(jiān)控和分析公司的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。
本課題旨在運(yùn)用數(shù)據(jù)分析及可視化技術(shù)對(duì)美國(guó)超市運(yùn)營(yíng)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,探究收入、利潤(rùn)、客單價(jià)及銷售量等核心運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)按照地理位置劃分的分布,從產(chǎn)品、用戶、供應(yīng)鏈等多個(gè)方面分析超市的運(yùn)營(yíng)情況,最后對(duì)產(chǎn)品的銷量進(jìn)行預(yù)測(cè),最后利用Tableau(數(shù)據(jù)可視化分析軟件)創(chuàng)建運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析面板,提供實(shí)時(shí)的運(yùn)營(yíng)情況監(jiān)控與分析。
本課題是大數(shù)據(jù)分析與可視化的綜合研究。研究者將獲得使用Tableau進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及可視化的技能和對(duì)供應(yīng)鏈、消費(fèi)者及產(chǎn)品分類的深入了解。
科研方法
AI+X數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研
AI+X數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研是指使用人工智能(AI)算法,收集、處理、分析具體學(xué)科(X)的海量數(shù)據(jù),并基于此進(jìn)行預(yù)測(cè),從而獲得科學(xué)發(fā)現(xiàn)的研究方法。
與傳統(tǒng)的、基于實(shí)驗(yàn)或邏輯推理的研究方式相比,AI+X數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研可以借助AI算法強(qiáng)大的運(yùn)算能力,高效地進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,具有投入產(chǎn)出比高、適用范圍廣的優(yōu)點(diǎn)。
AI+X數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型科研已被廣泛地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,利用AI算法研究基因數(shù)據(jù),從而進(jìn)行早期的癌癥篩查便是其中一例。
基因組與癌癥病患的數(shù)據(jù)千千萬萬,使用傳統(tǒng)的科研方式對(duì)其進(jìn)行分析,工程量大、過程繁瑣,在客觀上難以實(shí)現(xiàn)。但借助AI算法這一便捷的工具,生命科學(xué)家便能夠以海量的患者的遺傳信息為基礎(chǔ),建立數(shù)據(jù)庫(kù),與過往的研究成果進(jìn)行對(duì)照,快速、準(zhǔn)確地在兩者中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、建立聯(lián)系,從而使癌癥診斷的“標(biāo)準(zhǔn)化”成為可能。
授課導(dǎo)師
加州大學(xué)洛杉磯分校 碩士
Tableau專業(yè)證書持有
兩年多咨詢、金融科技和IT行業(yè)(包括亞馬遜)的分析經(jīng)驗(yàn),豐富的供應(yīng)鏈分析、客戶體驗(yàn)提升、投資分析、產(chǎn)品管理經(jīng)驗(yàn)。
課題要求
本課題適合: 9-12 年級(jí)學(xué)生,有較強(qiáng)的邏輯思維和抽象思維能力
英文:
具備基本的學(xué)術(shù)英語閱讀能力;
接觸過英文寫作,有論文寫作經(jīng)驗(yàn)者更佳;
經(jīng)濟(jì)學(xué):
對(duì)成本、收入、利潤(rùn)等概念有基本的了解
計(jì)算機(jī):
基本的運(yùn)算邏輯,“與”或“非”等邏輯概念
課題簡(jiǎn)介
航空航天(Aerospace and aeronautics)技術(shù)是20世紀(jì)以來發(fā)展最迅速的技術(shù)領(lǐng)域之一。飛行器的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)作為航天航空技術(shù)的重要組成部分一直以來都是科研界關(guān)注的焦點(diǎn),飛行器更是國(guó)家科學(xué)技術(shù)進(jìn)步的標(biāo)志和綜合國(guó)力的體現(xiàn)。同時(shí),飛行器的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)涉及多個(gè)交叉學(xué)科,涉及多種機(jī)械設(shè)計(jì)方法,也是一個(gè)飛行器可以成功建造的基本。
飛行器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)一般包括三大部分。第一部分從設(shè)計(jì)全局出發(fā),介紹飛行器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的基本概念,結(jié)構(gòu)的組成與分類、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)技術(shù)要求和載荷分析等內(nèi)容。第二部分介紹飛行器結(jié)構(gòu)各主要組成部分的傳力分析、結(jié)構(gòu)與機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)及典型結(jié)構(gòu)。第三部分介紹飛行器的結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)、復(fù)合材料結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)與可靠性設(shè)計(jì)、結(jié)構(gòu)數(shù)字化設(shè)計(jì)。本項(xiàng)目這里只設(shè)計(jì)第一部分,從力學(xué)結(jié)構(gòu)的角度,設(shè)計(jì)和優(yōu)化無人機(jī)的機(jī)翼。
現(xiàn)代社會(huì)和戰(zhàn)爭(zhēng)環(huán)境中,無人機(jī)正扮演著越來越重要的角色。機(jī)翼的設(shè)計(jì)一直是無人機(jī)機(jī)構(gòu)的核心。對(duì)于要求長(zhǎng)航時(shí)的無人機(jī)來說,如何在保證結(jié)構(gòu)質(zhì)量的情況下降低結(jié)構(gòu)的重量,一直是工程師們追求的目標(biāo)。機(jī)翼的設(shè)計(jì)囊括了基本的空氣動(dòng)力學(xué)、結(jié)構(gòu)力學(xué)以及材料力學(xué);有限元的分析方法和計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)也是現(xiàn)代飛機(jī)設(shè)計(jì)不可或缺的。
該課題中,我們將基于機(jī)翼的基本氣動(dòng)要求和結(jié)構(gòu)要求,設(shè)計(jì)、優(yōu)化一組合格的無人機(jī)機(jī)翼。
科研方法
計(jì)算機(jī)仿真模擬
計(jì)算機(jī)仿真模擬是一種運(yùn)用計(jì)算機(jī)軟件建立抽象模型、模擬真實(shí)條件并進(jìn)行分析的技術(shù)。與傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)相比,計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)通過數(shù)學(xué)建模,解放了普通實(shí)驗(yàn)對(duì)于器材的苛刻要求,具有可多次進(jìn)行、反復(fù)試錯(cuò)的優(yōu)點(diǎn)。同時(shí),由于計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)黑箱化了復(fù)雜的理論推導(dǎo)與數(shù)據(jù)計(jì)算,能夠以直觀的方式呈現(xiàn)研究的成果,對(duì)于初次涉獵科學(xué)研究的高中生而言,也更為簡(jiǎn)單易學(xué)、容易上手。
例如:在設(shè)計(jì)外太空的衛(wèi)星軌道時(shí),受制于客觀條件,科研工作者無法在地球上重現(xiàn)外太空的環(huán)境,因此,只能借助計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的運(yùn)算能力,對(duì)外太空的情
況和衛(wèi)星的軌道進(jìn)行模擬、反復(fù)實(shí)驗(yàn),并基于模擬實(shí)驗(yàn)的結(jié)果,完成科學(xué)的軌道設(shè)計(jì)。
授課導(dǎo)師
加利福尼亞大學(xué)洛杉磯分校 博士
博士就讀于UCLA機(jī)械與航天航空工程專業(yè);
相關(guān)課題研究經(jīng)驗(yàn)豐富。
課題要求
英文:
具備基本的學(xué)術(shù)英語閱讀能力;
接觸過英文寫作,有論文寫作經(jīng)驗(yàn)者更佳;
數(shù)學(xué):
立體幾何基礎(chǔ);
函數(shù)和方程的基本概念;
極限和導(dǎo)數(shù)概念;
多元函數(shù)、微分和函數(shù)極值;
線性代數(shù),矩陣的基本運(yùn)算。
物理:
彈性力學(xué)基礎(chǔ);
力臂與力矩概念;
力學(xué)平衡條件;
計(jì)算機(jī)(不作為強(qiáng)制要求):
3D作圖的基本概念。
今天就先介紹上面這三個(gè)科研課題吧,想要背景提升的同學(xué)趕快參加吧。
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