藤校录取率跌破7？？选择这些活动的人却不被受影响！

名校科研, 国际竞赛, 有方探究 2 9 月, 2021
在每年的申请季每次申请季来自全球高中毕业生削尖脑袋想要挤进藤校的大门。众所周知，藤校的申请难度逐年增加，只是提升硬实力已经无法优先一步踏入“藤校”的大门。
Ivy Day，即常春藤联盟学校每年例行的“放榜日”，学校会在官网上公布本年度的新生录取情况。一些网站会将这些数据汇总起来直观地展示、对比。
 
藤校数据
在最新的藤校录取数据中，我们可以看到，申请藤校的总人数逐年增长，但录取率却逐年降低，从17年8.11%的录取率跌破7,降至6.79%，说明八所藤校的竞争越来越激烈。
如何从众多申请者中脱颖而出？
在我们往期的文章给大家介绍过麻省理工推荐的18所高含金量夏校，这18所高含金量的科研夏校，可以说是夏校中的”爱马仕“，能参加这些顶级夏校的申请者，最后85%都会被麻省理工/加州理工/哈佛/耶鲁等录取。
还有最近在进行的“丘成桐中学科学奖”，被留学圈成为美本加分最多的背景提升项目。还有全球知名的英特尔科创大赛（Intel ISEF）对于想要报考藤校的同学来说都是提升自己背景的不二选择！ 
学校2
这些项目有什么特点？
在早年对斯坦福大学招生官的采访中，曾有这样一段话：“我们对于今年申请人强劲的学术能力和不可思议的多样化感到自豪。”世界一流大学都是研究型大学，具有良好的学术氛围，代表科学研究的国际前沿，拥有一批国际领先的原创性科研成果，在世界范围内享有很高的学术声誉。越顶尖的大学越看重学生的学术能力，包括在每年的U.S.News里，每个学校的学术能力直接影响到各学校的排名。
而在上文中不论是科研夏校还是丘奖/Intel ISEF，都是科研活动，因为科研并不是单一形式的授课模式，也突出了在孩子接受知识的过程中，除了正常的授课模式以外，在做科研的过程中学习，可能会让学生有更好的学习收获。 
对美国顶尖大学来讲，专业度是判断学生是否真正对某个领域有热情，有潜力成为该领域未来的leader的最佳判断因素。如果能在高中阶段参与大学甚至博士才能研究的实验项目，无疑极大程度的证明了自己真的具有一定程度上的学生及研究能力，更是满足了美国大学对“好学生”的期望。 

大学生
如何参加以上的科研活动？
  • 每个夏校都有申请开放时间，同学们可以注意对应的官网或者咨询小助手

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咨询报名

  • 想要参加丘奖或者/Intel ISEF的同学，可以了解我们的先修项目：有方探究课题
  • 它是绝大部分高端学术竞赛的先修项目
  • 带学生了解科研为何物，并且能够掌握部分科研技能
▍适合人群

  • 零基础，距离丘奖/Intel ISEF还有8个月及以上的时间
  • 正在准备当年夏校申请的学生
  • 8年级及以上学生

▍时间线

  • 3个月完成探究项目
  • 4-5个月完成丘奖/Intel ISEF竞赛全程指导项目
探究项目：化学/工程学科
探究课题1

新型铁电高分子材料在微纳尺度下的热学应用

导师：加州大学洛杉矶分校  博士

方向：计算机、材料科学

内容：本课题作为一门交叉学科，材料科学涉及固体物理学、材料化学、应用物理学与应用化学等诸多学科。同时，越来越多的材料设计也需要应用到计算机模拟和优化、机械工程、电机工程等相关领域的知识。

 

探究课题2
基于大数据与可视化的建筑能耗分析
导师：杜克大学  硕士
方向：计算机、数据科学、工程学
内容：本课题旨在对两个CMU Pittsburgh Campus上真实建筑的电表一分钟间隔的用电数据进行数据清理、数据标准化与曲线拟合、概率分布、定量分析、可视化分析与聚类，结合量化节能和对住户行为的定性解释，促进能源效率
探究课题4
清洁低价的高性能无铅汽油优化设计
导师：康奈尔大学  硕士
方向：计算机、有机化学
内容：本课题旨在通过提供学生真实的实验室数据，使用MATLAB进行数据分析与建模，尝试理解叔丁醇的酸催化脱水的反应机理，从而设计出最优化的反应配比。通过此次课题研究，学生应当获得基础的MATLAB处理数据能力，以及对于催化反应，传质，和工程用经济学及统筹学的一定了解。通过此课题，学生也会得到关于本科化学工程的专业课课程结构和专业涉猎的大致概念，了解未来化学工程，或是其他工程类专业学习的必备基础。
探究课题11
高分子材料合成与构型探究
导师：康奈尔大学 硕士
方向：计算机、热力学、材料科学
内容：此课题设计意在带领学生熟悉科学研究中的文献调查(literature research)部分。在基础知识（包括基础的高分子材料合成，以及高分子材料性质与构型）讲解、巩固之后，学生可以自由选择自己感兴趣的调查研究方向，在导师的指导下进行文献阅读和进一步的知识点补充讲解，并完成最后的调研报告。
探究课题8
机械臂物体抓取的模拟与控制
导师：密歇根大学  硕士
方向：计算机、机器人学、运动学
内容：本课题将围绕机械手臂，从应用和科研的角度涉足机器运动规划，运动学和逆运动学等等多种实用的机器人相关知识。我们将从基础线性代数及几何学开始，逐渐深入讲解机器人理论知识，并让学生基于虚拟机械手臂模拟空间运动，强化并运用所学知识从而达到课题目标。
探究课题6
星球探测器的异常检测自动化
导师：卡耐基梅隆大学  硕士

方向：计算机、概率统计、航天航空

内容：本课题的目标是应用机器学习以及概率分析，自动化星球探测器的异常监测，从而提升它们的自动化水平以及稳定性。

探究课题7

基于人群大数据的环境与健康关系研究

导师：密歇根大学 博士后
方向：计算机、环境科学、流行病学
内容：本课题将使用该项目中2009年以后的数据，研究目标污染物在人群中的内外暴露情况和人群健康状态的关系，包括VOC（挥发性有机污染物）、农药、重金属等。通过化学、生物学和毒理学等基础科学的知识指导可能发现相关关系的方向并提出假设，应用流行病学和统计学分析方法（相关分析，线性回归分析和逻辑回归分析方法等）检测假设的成立与否，以此发现可能的疾病风险，并提出可行的预防措施。
探究课题9

基于Python的工业反应系统设计

导师：卡耐基梅隆大学  硕士
方向：计算机、化学工程、反应工程
内容：本课题旨在基于化工行业里基础的“三传一反”（传质，传热，反应），运用python拟合，计算化工过程中重要参数并加以设计反应体系。后期加以python神经网络介绍来让拟合参数过程趋于最优。本课题是化学工程和计算机学科的交叉应用，研究者将获得使用Python进行工业参数计算，神经网络应用经验，并获得对化学工业极具价值的宏观概念和强大的背景知识。
探究课题10
太阳能电池板的电子元件原理探究
导师：康奈尔大学 硕士
方向：计算机、无机化学、量子力学
内容：Solar panels and p-n junction diodep-n junction diode是结构相对简单的半导体材料器件，却也是太阳能利用最开始也是最关键的部分。选择这个方向，学生可以研究太阳能电池板的原理，发展，现在面临的瓶颈，以及对未来的展望。（p-n junction diode的另一个应用是LED灯，大致就是太阳能板的原理反过来应用。LED因此也是这个方向下另一个可以探讨的话题）
探究课题12
基于统计机器学习模型的NO2浓度预测
导师：哥伦比亚大学 硕士
方向：计算机、概率统计、环境科学
内容：本课题旨在利用机器学习，统计学方法构建NO2含量预测模型：使用数据清洗，数据预处理，数据可视化与特征工程等方法挖掘美国空气污染指数数据集。从中提取出所要预测的NO2相关信息，并使用循环神经网络，ARIMA模型，fbprophet模型，根据过往的NO2含量进行未来浓度的预测。

 

★有方过往学员部分成绩★

 

丘成桐中学科学奖

2018 年，荣获 全球金奖（全球第一名）

2017 年，荣获 全球铜奖（全球前五）

2018 年，荣获 全球优胜奖（全球前 3%）

2018 年，荣获 地区一等奖， 入围全球总决赛（全球前 5%）

 

Intel ISEF英特尔国际科学与工程大奖赛

州赛 TOP 6

电子与电气工程师协会IEEE专项奖

美国统计学会ASA专项

 

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