【综合】冬季新开！2020世界名校教授寒假科研抢位中！名额有限！

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众所周知，随着申请者越来越多，如今标化成绩的要求已仅仅是申请名校的底线！

招生官们越来越重视一个学生做过什么项目，有过什么学术科研经历，他的学术背景是否适合所申请的项目等等一系列与科研相关的内容。

所以，寻找一个好的科研项目来充实自己的学术背景尤为重要！

天道教育

世界名校教授

2020冬季远程学术科研项目

旨在帮助学生不出国门就可以跟随海外名校教授进行学术研究，既为学生及其家庭节省了国际旅费，又避免了时差等不适应性。项目导师具有丰富的学术和科研经验，课题设计兼备学术性与趣味性，让学员在学术框架下，充分发挥想象力和创造力，实现理论与实践的融会贯通！

项目简介

项目亮点

✔ 名校现职终身教授指导

✔ 国际论文辅导及发表

✔ 教授私人推荐信助力

✔ 大幅提升名校录取几率

科研周期

远程6周（2021年1月-2021年2月）

远程十周：1周预习预热+6周课题研讨+3周论文辅导

课题规模

10-15 人/课题

指导教授

海外名校现职教授

（大学官网可查）

适合人群

★ 有意提高自身知识水平和学术能力的学生

★ 有留学意向、参与自主招生选拔、跨专业深造或计划考取名校的学生

★ 通过获得教授私人推荐信和在学术期刊上发表论文来提升个人竞争力

★ 通过教授及助教指导撰写个人科研报告，提升留学申请文书质量及英文论文撰写能力

★ 对海外名校课堂感兴趣或已收到海外大学录取信，想提前跨越中外学制鸿沟的准留学生

项目收获

国际论文版成果收获（5项兼得）

❤ 教授签字课程证明

❤ 教授评价表

❤ 项目推荐信

❤ 教授私人推荐信（教授 EDU 邮箱网推）

❤ 国际 EI/CPCI 会刊论文辅导及发表（独立第一作者）

项目课题列表

课题介绍

探索材料世界的奥秘：从概念到计算

课题简介

本课题的主要目标是帮助学生以深刻而有原则的方式理解物理理论如何为我们构建新的世界。通过使用理想化，渐近推理和建模技术，学生还将研究关于物理学代表现实的方式和物理学角度蕴含的哲学原理。材料是科学和工程学的核心。它们构成了我们周围的世界，也是构成技术和实现技术的开端-从太空旅行到电子产品再到太阳能。如果学生有兴趣从基础物理或化学开始，延展到工

程学，深挖对材料科学领域相关知识的理解，本课题将成为不二选择。在课题研讨过程中，学生将探索计算机模拟方式：蒙特卡洛模拟和分子动力学建模的奥秘。教授将带领学生探讨材料科学中的研究性基本原理原则，通过原理的推导和展示求同存异，培养对材料科学的认知概念和国际视角的思维方式。本课题将带领学生从基本驱动力开始，向学生介绍材料，磁性材料和相变的关系。通过研究生活和生产中的实际案例引导学生展示自己的想法和结论，使学生在完成本课题后可以无差别衔接科学或工程专业的任何本科课题。

在本课题中，教授将采用互动式的教学方式，深度强化学生对于材料科学的研究性思维。本课题还将培养学生的动手实践能力，学生将学习如何使用自己的计算机组件深入探索蒙特卡洛模拟和分子动力学建模的奥秘。蒙特卡罗方法甚至与金融工程相关，大家进一步了解、学习材料科学和机械工程打下坚实基础。

本课程主要目标

★ 深挖对材料科学领域相关知识的理解及其在实际生活中的应用

★ 探索计算机模拟方式：蒙特卡洛模拟和分子动力学建模的奥秘

★ 培养对材料科学的认知概念和国际视角的思维方式

★ 提升自我科研分析能力，扩大知识理解范围

教授信息

Prof. E.L

西北大学材料工程学院院长、终身教授

西北大学应用数学系教授

大脑与人类行为及心理疾病研究

课题简介

探索人类的本质，了解人类大脑及其认知功能对现代人类社会具有重要意义，脑认知迅速发展标志着人类对自身精神与心理活动的进一步认知，认知过程与中枢神经系统的关系密切且复杂，人的行为和心理来自于人脑的决定。自21世纪以来，随着认知神经科学的进步和脑活动测量仪器技术水平的进一步提高，认知神经科学在社会、心理、经济、文化、商业等诸多领域的应用也迅速发展起来，引起了有关学科的高度关注，并形成了新的交叉学科领域，诸如神经社会学、神经经济学等。

本课题将介绍人类认知和行为的生物学基础，以及让学生了解解剖学和人类大脑的组织及其功能。同时，除了对基础的神经可以先进行概述外，课题中还将会分析人类思维的组成过程，以及讲述不同形式的精神和心理障碍对大脑产生的影响及作用。

本课题主要目标

★ 探索神经系统的构成及生物基础

★ 学习大脑的组织及功能

★ 探索神经系统及心理疾病对大脑的影响

★ 学习人类思维方式的组成过程

教授信息

Prof. C. L

耶鲁大学医院精神病和经科终身教授

加州理工大学，计算和神经系统博士

曾发表多篇极具影响力的论文，并被次引用

国际精神经药理学院研究员

露丝 -基尔希斯坦国家研究服务奖药物滥用临床科学家

认知心理学：人类及动物认知中的非语言行为研究

课题简介

动物认知主要与记忆有关。该主题是在20 世纪后期引入的，以补充行为主义者的行为方式。行为主义者避免了对记忆的研究，因为它太主观了，许多人认为它是“机器中的幽灵”。取而代之的是，行为主义者试图通过参考受试者可能直接经历的外部刺激来解释所有动物和人类的行为。那些刺激是根据巴甫洛夫式和/或器乐性调节的原理定义的。计算机的出现使得可以通过使用表示的概念来客观地研究记忆。表示作为输入（刺激）和输出（响应）之间的中间状态而存在。在人类中，单词和其他言语刺激被用来代表人们即使不在时也能记住

的事件。心理学家研究表明，动物可以代表动物不再存在的事件，即使没有话语也可以研究它们的记忆。例如，可以训练猴子记住有色物体，并在原始物体出现后的几分钟内在两个或多个有色物体之间正确选择。猴子还可以学会对触敏计算机显示器上同时显示的刺激做出准确反应，就像人们在ATM 机上输入密码时所做的一样。这些和其他示例说明了如何客观地研究动物记忆并获得将它们与人类记忆的基本特征相关联的结果，而这些都无需语言。

本课题的基本目标是解释动物（在这种情况下是猴子）如何在没有语言的情况下思考。教授将带领学生探索教授已经进行和正在进行的心理学科学研究实验，深入观察猴子如何学会和习得由任意照片或数字定义的刺激组成的序列。教授将分享自己多年总结和发表的科研论文，以了解该研究。

本课题主要目标

★ 理解动物如何在没有语言的情况下思考

★ 探索心理学科学研究实验，深入观察猴子如何学习

★ 通过研究阅读材料和实验数据探索任意照片或数字定义的刺激组成的不同序列

★ 培养具备高级心理学理论与方法论技能并能将其运用到人类现代议题上的专业人士

教授信息

Prof. H. T

哥伦比亚大学心理学终身教授

担任大学认知与行为神经科学研讨会主席

担任心理学系研究生院院长

荣获2009 年美国比较认知学会终身成就奖

美国实验心理学家协会成员及霍华德·克罗斯比·沃伦奖章获得者

荣获牛津大学富布赖特奖高级研究学者

大数据时代下的生物工程

课题简介

生物信息学，简单来说是通过计算机技术进行生命科学的研究，需要有数学、编程、大数据、生物学等多方面极强的综合能力。在数据化时代，相比于传统的统计学分析方法，使用数据科学领域的算法模型或图像识别等技术将能辅助医学专家提高医学研究效率和精准度。因此，在本课题中，学生将会系统学习应用于生物问题中的数学建模和数据科学等领域的相关知识。同时也将着重探索常微分方程建立和分析人口动力学模型的过程，进而引用流行病学、生态学和细胞生物学的案例来建立模型。在本课题的后半部分，教授将带领我们讨论如何从数据中获取参数化模型，以及如何推断高维系统的结构，如微生物群落。

本课题主要目标

★ 理解生物信息学和数据科学等领域的核心概念

★ 学习相关技术：编程，微分方程和数据集等

★ 运用相关案例来进行数学建模

★ 讨论模型与数据在生物学中的应用和发展

教授信息

Prof. O.X.C

麻省理工学院环境科学与工程终身教授

拥有个人生物研究实验室（Cordero Lab）

多年从事研究自然微生物群落生态学的生产力，稳定性及其进化过程

多次在顶刊《自然》上发表学术论文（菌株水平差异驱动，细菌基因等）

视觉叙事与纪实摄影

课题简介

每个国家乃至城市都有自己独树一帜的风格特点，从而为新闻和摄影工作者提供了无限机遇的故事创作平台。无论是一个渺小人物生活还引起万千热议社会话题，以通过影像传递真挚的情感或者难解矛盾。把动态世界中一小部分缩在静止图以通过影像中，从而来记录和传达世界的真实，这便是纪摄影。

纪实摄影是基于纪实性、真实性和客观性，以记录生活现为主要诉求的方式。在本课中，教授将以个人评论、历史概和图像摄影编辑等课内容为主，带领大家探究纪录片以及新闻摄影的基础风格，分析这些像本身所具有历史价值和社会意义以及摄影艺术者所要传达的思想和价值观，从而激发个人创造力。同时教授还会通过讲解世界知名摄影者作品和生活，来大家探讨如何通过像传达正确社会观念并帮助同学们寻找自己未来的职业发展目标。

本课程主要目标

★ 探究纪实摄影的发展历程并掌握相关理论知识

★ 掌握纪实摄影必备的基础能力：创造性地取材、有技巧叙事思想传达等

★ 探索出适合自己的学术研究方法与未来职业发展道路

★ 对于摄影作品要传达的社会意义和响进行批判性研究

教授信息

Prof. K L

加州大学伯克利分校传媒院

担任新闻杂志主席

LoganLogan 纪实摄影主任

曾经担任哥伦比亚大学新闻院客座教授

曾经担任加利福尼亚大学出版社主编

国际纪实摄影基金会创始人

探索微波技术

课题简介

微波（Microwave）是指频率为300MHz-3000GHz 的电磁波，无线电波中一个有限频带的简称，是分米波、厘米波、毫米波和亚毫米波的统称。微波被誉为“通往宇宙的窗口”，是电磁波谱中极为重要的波段，同时也是电子信息领域重要的工程手段之一。在通信工程、电

子科学与技术、电子信息类相关领域均有广泛应用。随着微波射频技术的不断发展，高频技术正成为炙手可热的技术，在5G 通信、汽车和直升飞机的自动驾驶、雷达、遥感、激光光谱、射电天文学、宇航通信、军事航天、极高频卫星通信系统等领域都将是不可或缺的。因此，在本课题中，在教授的带领下学生将会探索电磁波谱和微波的基本知识，系统地了解传输线理论，微波元器件物理概念和数学工具等。最后共同探索商业微波技术的应用，如：移动电话，微波炉，雷达和辐射成像技术等。

本课题主要目标

★ 掌握电磁波谱与微波的性质等基础知识

★ 学习基础材料和无源元件的基本物理限制

★ 熟悉微波技术领域相关物理基础概念和数学工具

★ 了解集总元件、传输线和导波结构的实际应用

★ 探索微波技术的基本原理，学习微波技术在实际生产生活中的应用

教授信息

Prof. S. L

帝国理工学院电机及电子工程系终身教授

伦敦帝国理工学院电气工程师

2016 年荣获第11 届欧洲微波集成电路会议联合主席(EuMIC)

2014 年被任命为电气和电子工程师协会会员

2011 年担任英国曼彻斯特第41 届欧洲微波会议主席

2008 年-2010 年，曾担任清华大学微纳米技术研究中心客座教授及电子科技大学教授

大气、水资源与可持续发展

课题简介

合理开发利用陆地淡水资源是保证社会经济可持续发展的重要条件，大气水资源决定了地表和地下水资源的数量与质量。地球系统中大气和水资源在过去的几十年里开始迅速发展，并对我们今天的生产生活产生巨大的影响。大气科学是研究大气的各种现象：包括研究地球大气中的气体、气溶胶和云等成分及其内部工作的各种物理过程。水资源科学是研究地球水循环及其水供应相关的环境和政治问题。因此，了解地球的大气和水资源，特别是在气候变化的大环境下，对应对未来社会可持续发展及相关挑战起着至关重要的作用。

在本课题中，我们将学习大气结构、成分、环流(风)、温度、云、降水和能量等特性。进而探索在全球气候变暖的情况下水循环和水资源等方面的专业知识及其发展现状。同时本课题将带领学生理解从风暴到干旱等各种气候现象，并帮助学生掌握地球系统中空气和水的基本过程。

本课题主要目标

★ 学习水资源和大气科学等相关领域专业知识

★ 培养学生对于环境工程学科相关内容的分析及逻辑思维能力

★ 了解水资源与环境的相关性并探索其发展现状

★ 增强复杂问题的表述能力及演讲能力

教授信息

Prof. WH. L

杜克大学土木与环境工程学院终身教授

担任美国大气海洋局，美国能源部和英国自然环境研究理事会评委

美国地球物理联盟（AGU）全球环境变化（Global Environment Change）秘书长

人工智能：图神经网络的理论与实践

课题简介

在21 世纪的今天，商业、科学和技术的惊人进步都依赖于深度学习和人工智能的巨大变革。深度学习是机器学习中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标-人工智能。过去几年里在多个领域产生显著的影响：自然语言处理技术、多媒体学习、自动化、计算机视觉、网络安全等。然而，大多数流行的深度神经模型，如卷积神经网络(CNNs只应用于处理结构化网络(欧几里得)数据, 而不是直接适用于图形。近些年来，在人工智能领域将深度学习技术扩展到非欧几里得数据的兴趣日益增长(包括图形)，国内外研究院成员发展多种图形的深度学习模型，包括图形卷积模型、图形注意模型、混合模型和神经信息传递模型(GATs)。因此，在本课题中，教授将带领大家学习图神经网络的专业知识及其在交叉模型中分类和显示生成的应用。

本课程主要目标

★ 学习人工智能及机器学习的基本理论和技术

★ 图神经网络在数据科学领域的实际应用

★ 通过解决问题，提升自我科研分析能力，扩大知识理解范围

★ 进行科学调研，撰写科研报告和学术文章

教授信息

Prof. P.L

剑桥大学计算机科学与技术系终身教授

数学建模在经典物理学中的应用调研

课题简介

本课题是通过对现代物理学（物质和能量以及其相互作用的研究）的基本案例问题的研究。主要关注的问题有空间和时间的本质，原子和原子论；此外还包括宇宙学的预测，对量子力学之结果的解释、统计力学的基础、因果关系、决定论，以及物理定律的本质等等。本课题将从物理学的基础开始，带领学生深入研究两个特别重要的案例：经典力学和统计力学（非概率论和概率论）。首先通过“科学方法”的调查，以及科学内容是否具有统一的主题和推理原理，讨论科学理论或模型如何将现实理想化，深入了解物理现象。我们将讨论不同类型的理想化（例如牛顿的三个运动定律中的案例说明），使用渐近性和多个尺度之间的关系，对凝聚态物理学家所谓的“最小模型”理想化进行深入探讨。学生还将学习经典力学的数学部分，包括微分方程，变分微积分和汉密尔顿-雅各比理论。通过探讨概率论的事实，推论该主题的中心定理，即中心极限定理。实际上，此类定理实际上又是最小化模型理想化的一个示例。另外学生将学习基本统计力学及其在“派生”热力学中的应用，加深对于最小化模型理想化的理解。

本课题的主要目标是帮助学生以深刻而有原则的方式理解物理理论如何为我们构建新的世界。通过使用理想化，渐近推理和建模技术，学生还将研究关于物理学代表现实的方式和物理学角度蕴含的哲学原理。

本课程主要目标

★ 理解经典力学与统计力学领域的核心概念

★ 学习相关物理学基础：对量子力学之结果的解释

★ 深入分析中心极限定理等概率论数学概念

★ 讨论热力学与统计力学等在现实问题中的应用

教授信息

Prof. N. T

圣母大学终身教授

担任剑桥大学和牛津大学博士后研究员

新冠肺炎疫情下的企业战略管理

课题简介

项目是企业实施其战略的重要工具之一，例如在危机期间调整经营模式，收购新业务，开发新产品，或者开拓新的市场/领地等。成功执行战略需要企业家们有面对复杂问题的应变能力及风险评估的分析能力，因此，高管们也被赋予越来越多的责任去管理这些项目。在后Covid -19 时代，一切习以为常的商业管理概念已经被彻底颠覆，企业家们开始有更为强大的理由去完成企业战略管理理念的转变。同时，有效地实施项目管理的能力在企业的长期发展过程中也变得尤为关键。

项目的主题有很多种分类。在教授的带领下，学生会重点分析项目的管理职责，因为其是商业分析与经营的最大价值所在。教授将从管理的角度而不是技术的角度来进行分析，即: 当你管理一个项目时，你应该学会分析你最想关注的问题。如图所示，在新冠疫情爆发后的有效管理主要由五个相互关联的要素组成: 1).危机时期的企业项目; 2). 计划和控制; 3). 创新性; 4).复杂性; 5). 项目团队。这些要素都是对项目的成功起着至关重要的作用。最后，教授会系统的分析如何以一个综合的视角进行有效地企业战略管理。

本课题主要目标

★ 学习企业战略管理基本理论和相关关联要素

★ 探索综合性视角下的商业分析理念

★ 提高学生的项目管理能力和监督职责

★ 通过解决问题，提升自我科研分析能力，扩大知识理解范围

★ 进行科学调研，撰写科研报告和学术文章

教授信息

Prof. K.S

剑桥大学商学院终身教授

曾担任欧洲工商管理学院副教授（商科连续多年位居全球Top3）

担任美国国防部和美国宇航局项目顾问

担任美国硅谷科技公司咨询顾问

任职于安永会计师事务所及美国朗讯科技公司

香港科技大学访问学者

人工智能之深度学习

课题简介

深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。其在数据挖掘，机器学习，自然语言处理等相关领域都取了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。深度学习为当今大多数的人工智能创新提供了动力，其可以在金融系统、游戏和安全技术等完全不同的产品和服务中找到。

因此，在本课题中，教授首先将带领学生系统探究深度学习；进而将讨论如何使用专门的“图层类型”进行数据的可视化分析并结合深度学习模块结构，来进行经典案例讨论。在授课的过程中，我们将深入探讨深度学习背后的理论与实践基础——软件和硬件框架，它们为深度学习提供相关动力，并也在许多方面提高深度学习的性能。最后，我们会一同探究深度学习的未来发展，深度学习虽不是人工智能唯一解决方案，但是在当今乃至很长一段时间内其都会成为引领人工智能发展的核心技术。

本课题主要目标

★ 学习人工智能及机器学习的基本理论和技术

★ 强化学习在机器学习领域的实际应用

★ 通过解决问题，提升自我科研分析能力，扩大知识理解范围

★ 进行科学调研，撰写科研报告和学术文章

教授信息

Prof. N. L

牛津大学计算机科学学院终身教授

担任牛津大学机器学习系统实验室领导

曾担任过伦敦大学学院(UCL)计算机科学系的高级讲师及诺基亚贝尔实验室首席科学家

任职于三星人工智能中心（分布式机器学习的项目总监）

曾任职于北京微软研究院：移动和传感系统组(MASS)首席研究员

2011 年，荣获达特茅斯学院博士学位

走进大数据之拓扑数据分析方法

课题简介

在过去的几年里，商业、科学和技术的许多进步都依赖于深度学习和人工智能的惊人进步。这些成就更加彰显了在各种实际情况下产生的大数据分析、提取和应用的重要性。拓扑数据分析(TDA)，顾名思义，就是把拓扑学与数据分结合的一种分析方法，用于深入研究大数据中潜藏的有利关系。拓扑学研究的是一些特殊的几何性质，其在图形连续改变形状后还能继续保持不变，称为“拓扑性质”，而复杂的高维数据内部中也存在着类似的结构特点。相比于主成分分析、聚类分析这些常用方法，TDA不仅能够有效地捕捉高维数据空间的拓扑信息，而且擅长发现一些无法利用传统方法发现的小分类，具有极大的研究价值。在本课题中，教授将带领大家学习拓扑数据的基本分析知识，并探索更多实际应用案例，在理论与实践结合的基础上帮助学生学以致用

本课题主要目标

★ 学习拓扑的基本理论和技术

★ 拓扑理论在数据科学领域的实际应用

★ 通过解决问题，提升自我科研分析能力，扩大知识理解范围

★ 进性科学调研，撰写科研报告及学术文章

课

教授信息

Prof. P. C

威廉玛丽学院数学系教授

达特茅斯学院数学院研究员

现代中西方文化比较分析

课题简介

中国“现代文化”是怎样形成和发展的？它在历史的每个阶段中同西方政经体系和文化潮流的关系是什么？当代欧美文化研究又是怎样解读中国现代文化及其历史意义的？这些解读对中国文化的进一步发展有什么影响？这门关于中国现代文学电影与西方影响和解读的课程旨在给当代青年学子提供一个了解中国现代文化形成和发展的国际视野，阐释和梳理现代中国文化内涵的多元性，从而培养和提高当代年轻学生历史分析，文化比较，和精读各种文化文本的能力。