研究方向

基于图像识别分析气象变化对地表植物影响情况 本课题主要工作是自动识别地表植物，判断气象变化对自然资源的影响。以美国农业部的一个公开的地表数据库为例（https://www.mrlc.gov/data）， 利用该数据库来识别是否由于气候变化导致自然资源受到了影响。使用深度学习方法对卫星图片进行识别，识别植被的面积，水域的面积的变化等等。

 

相关学科

计算机科学技术

 

科研导师

F. H

• 卡内基梅隆大学博士；现任欧洲排名前25位的商学院Nova School of Business and Economics (Nova SBE)的商业分析与数据科学助理教授，长期担任多家企业数据分析专家，曾任芝加哥大学欧洲项目的数据科学导师。
• 研究方向为机器学习与数据驱动，计量经济与量化分析。
• 曾发表多篇数据科学与商业政策分析顶级期刊论文，辅导多位学生获得顶级科研赛事奖项，如ISEF Finalist，丘奖全球金奖，STS Top300等。

科研成果

成果一：在英文期刊中发表学术论文

有方学者项目能够为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此，论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生，不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊，而且有机会参与全球顶级的学术会议。

成果二：第一作者身份

有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中，招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度，而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来，有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名，这使得第一作者身份的含金量更为突出。

成果三：独一无二的课题

有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题，连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向，每个学生的研究内容具有差异性。

成果四：顶尖院校导师的推荐信

有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人，来自于美国顶尖学府的科研团队，影响着推荐信的可信度；而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处，从而大大提高了推荐信的价值。

成果五：高效备战具有高影响力、高含金量的科研竞赛

学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事，其中包括：被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、ISEF 国际科学与工程奖、全国青少年科技创新大赛等。

 

 

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