计算机科学是当前最活跃、发展最迅速、影响最广泛的学科之一,已成为解决人类全球性挑战的重要技术途径,为物质科学,生命科学,天文与地球科学,能源、生态与环境科学技术等提供了新的研究方式。
计算机学科建立主旨
- 激发中学生对于计算机科学研究的兴趣
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鼓励中学生在计算机科学方面的创造
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拓展中学生在计算机科学上的国际视野
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培养和发现年轻的计算机科学人才
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建立中学教师和大学教授之间的联系
参加丘奖计算机应注意
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学科相关性:研究课题可以是所有计算机科学与技术领域内的问题,既可以是基础理论的研究,也可以是技术问题的探索。
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选题重要性:研究课题具有足够的理论意义、技术创新和实用价值,结果能对计算机科学与技术领域中某一方向的发展产生一定影响。
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理论或技术的原创性和先进性:研究问题定义清晰明确,选题或者为原创性科学问题,或者是针对已有问题的创新性改进且结果具有较大提升;相关工作阐述明确,理论或算法推导详实清晰,具有完备的理论证明或算法实现。
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结果正确性:研究课题应提供详尽的实验结果和讨论;建议提交视频、可执行程序包、源代码等资料进行真实性证明。
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团队合作性:如是团队参赛,每位作者均须做出足够贡献,避免搭车参赛;面试答辩过程中,每位作者均须口头报告部分内容,并回答评委所提问题。
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学术规范性:课题研究报告应书写规范,须至少包含以下内容:1)题目;2) 摘要;3)对问题背景及研究现状的介绍;4)理论详细推导或算法实现细节;5)结果;6)讨论;7)参考文献;8)每位作者在本课题研究中的贡献。研究报告必须清晰区分问题背景材料和原创内容。对于非论文作者作出的研究结果,必须明确注明。面试答辩过程中,需要说清楚问题的背景,关键背景材料,以及参赛队伍的所有原创内容。
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评审委员在关注研究成果同时,还将特别关注参赛团队的学术道德和诚信。
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有方独家精选—计算机课题
深度学习-自动驾驶
导师:UC Berkeley 博士
方向:计算机科学、电子工程、机械工程、应用数学、统计学
内容:本课题将研究如何通过机器学习和计算机视觉的相关知识构建智能体的感知和预测系统,并对现有的相关方法和算法进行详尽的分析与改进。
机器学习-文本内容检测
导师:西北大学 博士
方向:计算机科学
内容:对于当今的任何主要网站而言,存在的问题都是如何处理无帮助性的、有歧视性的文本内容,例如Facebook, 知乎,百度贴吧等等。每天人工识别上亿级别的文本数据集是不现实的,因此我们希望使用人工智能算法解决此问题,以使网站成为用户可以放心与世界分享知识的地方。在这个项目中,我们将一起学习、提出和训练一些主流自然语言处理(NLP)模型来自动检测此类文本。
决策论
导师:UCB 博士
方向:应用数学、计算机科学
内容:马尔可夫决策过程是在机器学习,强化学习中十分常见的数学模型。对于参数完全确定的马尔可夫决策过程,我们已有算法可以保证最优策略。然而当模型的参数有不确定性时,如何改进算法,确保我们得到的策略能有好的表现,是一个值得研究的问题。在这个课题中,我们将学习鲁棒优化的概念和算法,并运用在马尔可夫决策过程中。
机器学习-房价预测
导师:某高科技公司数据科学家
方向:经济学、统计学、计算机科学
内容:目前,随着大数据时代的到来和计算机技术的发展,人们对数据储存和管理的能力得到大幅度提升,数据预测的价值愈发凸显。房地产业作为一个国家国民经济的重要支柱产业,既关系到国家的宏观经济走向,又关系到建设和谐社会 的总体任务。房价的走向可以根据多个方面因素得出,通过预测其变化,实现经济利益的最大化。本次研究主要机器学习方法,对房价进行预测。
有方 过往丘奖战绩
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2018年,荣获全球金奖(全球第一名)2020届申请
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2019年,荣获全球铜奖(全球前五)
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2017年,荣获 全球铜奖(全球前五) 录取斯坦福大学
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2019年,荣获全球优胜奖(全球前3%) 录取斯坦福大学、牛津大学等8所名校
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2018年,荣获全球优胜奖(全球前3%)2020届申请 拿下12枚offers、被四所藤校录取
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2018年,荣获地区一等奖,入围全球总决赛(全球前5%)2021届申请
有方2020丘奖指导方案
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研究成果
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