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科研主题：曼大范教授——
基于深度学习算法的有机物类别预测研究
在科学研究和工业生产的众多领域，有机物的精确分类和预测始终是一个挑战性的课题。有机物，以碳为主要骨架，构成了生命体和众多工业产品的基础，其结构多样性和复杂性带来了极大的研究挑战。传统的有机物类别预测主要依赖于实验室分析和化学家的专业知识，这在很大程度上限制了分析的效率和规模。随着化学信息学和计算化学的发展，利用计算方法进行化合物分类和预测变得可能，但如何准确、快速地预测有机物的类别仍是一个亟待解决的问题。近年来，深度学习作为一种强大的机器学习工具，在图像识别、自然语言处理和预测分析等领域取得了显著的成就。其通过模拟人脑神经网络的工作机制，能够自动提取数据的特征，并在大数据环境下展现出卓越的性能。在化学领域，深度学习算法也逐渐展现出其潜在的应用价值。例如，通过分析化合物的结构信息，深度学习模型能够预测其生物活性、物理化学性质和可能的合成路径。本研究旨在探讨深度学习算法在有机物类别预测中的应用。本次科研将结合当前技术前沿以及学生的相关经历和需求，展开1v1科研指导服务。此外，学生也可以定制其他专业的科研课题。
特邀
导师
指南者留学特邀导师：范教授
英国曼彻斯特大学教授
英国皇家化学学会会士
化学、多孔材料、可再生能源领域专家 
2022年国际杰出青年化学工程师奖，旅英中国学人化学科学与技术学会会长
我们的优势
我们的名校科研
其他机构科研
教授1v1指导
10-20人班课
提供更个性化的科研教学指导
学生不容易得到个人化的关注
独立一作论文
共同一作论文
让学生全面地参与研究项目，从而获得更多的学术成就和独立思考的能力
导致学生的贡献被稀释，不容易凸显个人能力
教授直接指导论文
教授不指导论文
直接从资深专家那里获取知识和经验，有利于论文的高质量完成
缺乏专业指导，导致论文质量不高
Research论文
Review论文
强调实际研究和数据收集，更容易在学术界得到认可
更侧重于理论分析而非数据研究，不容易得到学术认可
100%有推荐信
不全都有推荐信
确保学生在留学申请时有强有力的推荐支持
缺乏推荐信会影响将来的留学申请
EDU邮箱推荐信
私人邮箱推荐
使用教育邮箱发送的推荐信更具权威性
缺乏权威性，不容易被接受
教授进群随时直接联系
只能在班课会议上沟通
便于实时解答疑问和及时获取反馈
缺乏及时和个性化的反馈
华人教授汉语指导
英文授课听不懂
使用汉语讲授专业知识内容更容易消化理解
用英文讲授高深的专业知识内容会形成语言障碍影响学习的质量
你将收获
国际会议论文发表
名校推荐信
全方位助力留学申请
适合人群
留学申请：计划申请化学/化工/数据科学等相关专业的同学
提升背景：希望增加深度学术研究经历，提升独立研究能力的同学
锻炼技能：想要掌握人工智能领域知识，包括调查研究、论文撰写等技能的同学
具体安排
Week 1
Find the Topic
  • 1V1 office hour
  • Find the topic
Week 2
Machine 
Learning
Algorithms I
  • Supervised Learning and Unsupervised Learning
  • Categorical Variable and Continuous Variable
  • Linear Models
Week 3
Machine 
Learning 
Algorithms II
  • Multicollinearity
  • Entropy
  • Decision Tree
Week 4
Machine 
Learning 
Algorithms III
  • Advanced Tree Based Models
  • Neural Network
  • Unstructured Data
Week 5
Data 
Analysis
  • 1V1 office hour
  • Try to analyze the data
Week 6-8
Implementation of 
Machine 
Learning Algorithms
  • 1V1 office hour
  • Apply machine learning algorithms to make predictions.
Week
9-12
Paper
Writing
  • Discussion & Paper Writing
  • Submit Paper   
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