UCLA/喬治亞理工/普林斯頓 - 美國三大頂尖名校教授線上科研項目

在競爭愈加激烈的的美本、美研申請環境下

中國學生想要在眾多競爭者中

脫穎而出、躋身名校變得越來越難

標化成績出眾的選手不在少數

夏校也幾乎成為了申請者的標配

活動列表和推薦信都在趨于同質化

即使擁有滿分的標化成績

也無法保證申請者能夠順利踏入頂尖大學的門檻

那如何讓自己更加具備競爭優勢 ？

翰林學研恰好可以幫您解決這個問題

既能與美國名校教授合作

又能根據自己的興趣和申請需求去定制研究主題

同時還有名校畢業背景的助教

1對1指導論文的完成和發表

項/目/形/式

每個課題配備海外名校教授、課題導師

項/目/成/果

教授推薦信（100%美國大學網申提交）；

國際EI/CPCI會議論文發表；

兩篇論文發表機會；

科研項目證書；

個人學術能力評估表。

適/合/學/生

高中生、本科生、研究生（國內外均可）

翰林學研丨項目匯總

波士頓學院商業金融項目

——?現代商業的數字化發展研究?——

波士頓學院（Boston College，簡稱 BC），成立于 1863 年，是一所頂級私立研究型大學，為波士頓五大名校（哈佛大學、 麻省理工學院、塔夫茨大學、波士頓學院、布蘭迪斯大學）之一。

BC 歷史悠久，在美國享有聲望，素有耶穌會常春藤之稱， 同時也是全美 25 所“新常春藤”名校。 近年來 BC 在美國主流排行榜最佳排名包括：Bloomberg 商業周刊本科商學院全美第3位；KIPLINGER 最有價值私立 大學全美第18位；福布斯雜志最佳大學全美第22位；U.S.NEWS 全美大學本科4年畢業率全美第5；綜合排名全美第30位。BC 近年在世界大學排行榜最佳排名包括：QS 世界大學排名神學及宗教研究專業第5及教育學專業第31；上海 ARWU 世界大學學術排名金融第38及商業管理第50。

課題介紹

多年以來，我們逐漸將每一項業務和它所在的行業建立起聯系。每個公司都有一個特定的行業，這樣的框架被證明是非常有用的。因為行業內的信息交流幫助一家公司了解買家，認識對手，并確定共同的供應商。然而最近，這樣的傳統業務正面臨著一系列前所未有的新機遇。因為數字化，僅存在于傳統工業的界限正逐漸擴展到更廣泛的數字生態系統。改變傳統企業從行業內銷到利用現在數字技術進行平臺銷售，將是大多數企業需要面臨著的強大數字化轉化問題。

本課題主要集中在理解企業的數字化轉換，學生將通過一系列基于數字生態系統和研究平臺的新型商業思維及概念，了解傳統企業與新型技術結合去熟悉整個轉變的過程。

課題內容

選擇一個汽車行業的公司并基于它現有運營模式去構思平臺化發展的計劃。

選擇一個銀行業的公司并基于它現有運營模式去構思平臺化發展計劃，模擬實現與阿里巴巴和騰訊的競爭。

選擇一個任何行業的創業公司，觀察它在數字化生態系統中的競爭與發展。

適合專業

金融管理學?? 市場營銷

國際商務?? 國際貿易

導師介紹

Professor MS

波士頓學院卡羅爾管理學院終身教授

波士頓學院全球管理專業化系主任

美國國家科學基金會NSF優秀學者

Google學術巨大影響力人物，所著文章超過5000次引用

2004年美國決策科學學會年度最佳決策獎獲得者，

2009年圣地亞哥國際商業峰會最佳學術獎獲得者

喬治亞理工學院生物工程項目

——線粒體DNA與神經肌肉系統的疾病研究——

喬治亞理工學院（Georgia Institute of Technology），簡稱Georgia Tech，也被簡稱為Gatech或GT，建校于1885年，是坐落于美國東南部第一大城市亞特蘭大的世界頂尖研究型大學。喬治亞理工學院是北美頂尖大學聯盟AAU的成員校。它與麻省理工學院和加州理工學院并稱為美國三大理工學院。

在2020年《USNews》綜合大學本科排名中位列第29位，其本科工程學院排名全美第4位，工程院下各系均位列全美前五，如第1的工業工程，第3的生物醫學工程，第5的計算機工程等。在2017年在世界大學排名中位列全球第33位, 在計算機科學分類下排名世界第5位，工程與科技分類下排名全球第13位，在2019年發布的工程與科技排名中位列全球第10位。在2019年QS世界大學專業排名中位列工程與科技第14位。

課題介紹

線粒體病是指由于線粒體DNA(mitochondrial DNA，mtDNA)或核DNA缺陷引起線粒體呼吸鏈氧化磷酸化功能障礙為特點的一組遺傳性疾病，不包括其他因素導致的繼發性線粒體功能障礙性疾病。有許多人類疾病的發生與線粒體功能缺陷相關，如線粒體肌病和腦肌病、線粒體軀體眼病老年性癡呆、帕金森病、0型糖尿病心肌病及衰老等。

本課題主要以線粒體DNA與神經肌肉系統疾病的關系為基點，在喬治亞理工學院教授的指引下進行研究，讓學生對生物工程有初步的了解與認知。

研究方向

生物? ?生物醫藥? ?DNA? ?基因

神經肌肉? ?遺傳學? ?生物能量學

導師介紹

Professor YC. Jang

喬治亞理工生物科學院教授

生物工程，生物醫學專業教授

哈佛大學干細胞與再生醫學研究所博士后

榮獲21次世界級生物領域研究獎項

50多次作為演講嘉賓受邀國際會議

發表核心期刊論文30余篇

普林斯頓大學數學項目

——線性代數與微分方程的研究與應用——

普林斯頓大學（Princeton University），簡稱“普林斯頓”，是世界著名私立研究型大學，位于美國東海岸新澤西州的普林斯頓市，是美國大學協會的14個始創院校之一，也是著名的常青藤聯盟成員。

2019-20年，普林斯頓大學位列2019軟科世界大學學術排名世界第6，2020泰晤士高等教育世界大學排名世界第6，2020QS世界大學排名世界第13，2020USNews世界大學排名世界第8，在2019《泰晤士高等教育》世界大學聲譽排名中世界第7。

課題介紹

Matrix algebra and inverses, Gaussian elimination and solving systems of linear equations, determinants, vector spaces, linear dependence, bases, dimension, eigenvalue problems. First order differential equations including separable equations and linear equations. Linear nth order differential equations with constant coefficients, undetermined coefficients, first order linear homogenous systems of differential equations.

The concepts of a vector space, linearity and so forth found in linear algebra are what comes of stripping away the unnecessary information involved in solving simultaneous equations, studying systems of differential equations, higher order differential equations, multivariable calculus, as well as the physics of three (or four) dimensional space and advanced econometrics models. Just as a function is a higher level of abstraction than the quantity the function represents, vector spaces are more abstract than the functions, equations, or physical or economic situations which they represent.

涵蓋主題

微分方程在物理，工程和生命科學中的應用。R（實數）和C（復數）上的有限維矢量空間從兩個角度呈現：公理化和坐標計算。形式，線性變換，矩陣，本征空間。

研究方向

數學? ?理論數學? ?物理數學

線性代數? ?微分方程? ?微分幾何

導師介紹

Professor S

普林斯頓大學榮譽客座教授/羅切斯特大學數學終身教授

曾任：康奈爾大學客座教授，西北大學數學專業副教授

美國三次科學基金會

美國數學委員會期刊與Zentralblatt MATH《數學文摘》審稿評估官

擔任人數超過10家數學類核心期刊審稿人

美國國家科學基金會獎-微分幾何類項目評估團

普林斯頓大學數學項目

——拓撲數據分析研究——

普林斯頓大學（Princeton University），簡稱“普林斯頓”，是世界著名私立研究型大學，位于美國東海岸新澤西州的普林斯頓市，是美國大學協會的14個始創院校之一，也是著名的常青藤聯盟成員。

2019-20年，普林斯頓大學位列2019軟科世界大學學術排名世界第6，2020泰晤士高等教育世界大學排名世界第6，2020QS世界大學排名世界第13，2020USNews世界大學排名世界第8，在2019《泰晤士高等教育》世界大學聲譽排名中世界第7。

課題介紹

在過去的幾年里，商業、科學和技術的許多進步都依賴于深度學習和人工智能的驚人進步。這些成就更加彰顯了在各種實際情況下產生的大數據分析、提取和應用的重要性。拓撲數據分析(TDA)，顧名思義，就是把拓撲學與數據分析結合的一種分析方法，用于深入研究大數據中潛藏的有價值的關系。

拓撲學研究的是一些特殊的幾何性質，這些性質在圖形連續改變形狀后還能繼續保持不變，稱為“拓撲性質”，而在復雜的高維數據內部也存在著類似的結構性質。相比于主成分分析、聚類分析這些常用的方法，TDA 不僅可以有效地捕捉高維數據空間的拓撲信息，而且擅長發現一些用傳統方法無法發現的小分類，具有更大的研究價值。在本課程中，教授將帶領大家學習基本的拓撲數據分析知識，并講述更多實際應用案例，在理論與實踐相結合的基礎上，幫助學生實現學以致用。

涵蓋主題

學習拓撲的基本理論和技術

拓撲理論在數據科學領域的實際應用

通過問題的解決，提升自我科研分析能力，擴大知識理解范圍

如何進科學調研以及如何撰寫科研報告和學術文章

研究方向

數學? ?應用數學? ?工程應用

數據科學? ?計算機科學

導師介紹

Professor S

普林斯頓大學榮譽客座教授/羅切斯特大學數學終身教授

曾任：康奈爾大學客座教授，西北大學數學專業副教授

美國三次科學基金會

美國數學委員會期刊與Zentralblatt MATH《數學文摘》審稿評估官

擔任人數超過10家數學類核心期刊審稿人

美國國家科學基金會獎-微分幾何類項目評估團

加州大學洛杉磯分校計算機工程項目

——計算機模型在工業材料的發展應用——

加州大學洛杉磯分校（University of California, Los Angeles）簡稱UCLA，位于美國洛杉磯市，是世界著名的公立研究型大學，環太平洋大學聯盟成員。

UCLA在2019世界大學學術排名ARWU中位列世界第11；在2019泰晤士高等教育世界大學排名中位列世界第17，在2019USNews世界大學排名中位列世界第13?,在2019QS世界大學排名中位列第32，被譽為美國商業金融、高科技產業、電影藝術等人才的搖籃。

課題介紹

介紹計算機模型的發展，在原子水平上和多個時空維度下模擬材料的各種性能的變化?, 以及它們之間的潛在理論關系。

研究方向

計算機科學? ?機械工程

人工智能? ?材料科學? ?物理學

導師介紹

Professor JM

UCLA 機械航天工程和材料工程副教授

榮獲美國國家計算物理學大獎

榮獲美國國家材料領域貢獻大獎

美國計算機機械工程協會首席科學家

本期福利

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