研究方向

风机优化深度强化学习 随着机器学习的发展，一些前沿的强化学习算法被用来描述和解决智能体在与环境交互过程中学习策略以最大化回报或实现的问题。 具体目标。 在这个项目中，我们将在风力涡轮机上使用深度强化学习算法来最大化风能生产效率。

 

相关学科

物理学，计算机科学技术

 

科研导师

M. T

• 斯坦福大学博士在读；
• 研究领域为数值计算以及机器学习在能源资源中的应用；
• 本科期间以优异成绩荣获优秀本科生交换生一等奖学金；
• 北京大学工程学院本科阶段以全系第1名优异成绩毕业；
• 香港中文大学工程学院研究助理，合作完成多项计算机相关模块开发；
• 美国休斯顿哈里伯顿地标水库工程师，对重映射误差以及压缩模拟进行了深入研究，极大提升了重映射模块的精准度。

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，让学生研究内容有差异性。

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，让推荐信有可信度；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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