1.机票

2.有Tier 4签证页的护照

3.签证发放下来时所给的decision letter

4.录取通知书offer letter

5.CAS（如果是邮件形式，则把邮件打印下来）

6.最终学术材料（即学校开具并且盖章密封的中英文的成绩单、毕业证明和学位证明等等）

7.语言成绩报告原件及复印件

8.经济证明文件，包括经济资助信、奖学金证明（如有）、汇票、信用卡和现金等，建议随身携带500英镑左右现金以备急需，大额现金切莫放在托运行李里

9.各类缴费证明，包括住宿费和学费等，如果是电汇携带电汇底单，网上支付打印邮件

10.在英国住宿的相关证明文件，学校住宿可以是住宿offer，自己租房的可以是租房合同

11.肺结核检查证明

12.如果学校什么更新信息，比如更新开学日期，也要将通知邮件打印下来

13.紧急联络电话，包括家人、朋友、入读学校、院系和advisor的电话等

14.中国驻英大使馆的地址及联系电话

以上入境必带材料虽然繁琐，但是小编还是建议童鞋们都带在身上，以防入境时抽查部分文件~~同时，也建议童鞋们将以上文件扫描成电子版备份~~

二、携带行李

携带行李包括手提行李和托运行李。航空公司一般允许免费携带限定重量范围内的手提行李（公文包、电脑包、手提包、雨伞等私人物品一般不占免费手提行李额度），因此关于手提行李重量和体积的详细规定，建议童鞋们提前与航空公司确认。同样的，托运行李也有免费额度，也建议与航空公司确认，因为超出额度的行李都是需要另外支付一笔不少费用的。在托运行李上，也建议童鞋们在标签上清楚写上自己的名字以及国内外的联系方式，这一点童鞋们也要切记啦~以下是行李中物品清单：

1. 电子产品（记得不要漏了它们的充电线！！！）

1） 能煮饭、能煮粥、能涮火锅的电饭煲，一般带迷你型的就可以了~

2） 笔记本电脑，虽然宿舍基本都有WiFi，但是还是建议带根网线以防万一

3） 便携式U盘及大容量移动硬盘

4） 其他个人电子物品，比如相机、电子词典、录音笔（担心课堂上跟不上老师的讲课节奏）、小型音响、电动牙刷和洗脸仪等等

2. 一副备用眼镜，在英国买眼镜会比较贵，隐形眼镜也一样，也建议带上验光单

3. 一两把结实的雨伞，英国以阴雨天气为主，因此出门都建议带上雨具

4. 内衣物，贴身的衣物建议多带几套，但是其他衣服、裤子和鞋子则不需要带太多，这些在英国买也很方便（尤其是女生你懂得哈哈）。所以，带几件衣服过去就可以，安顿下来就可以买买买了~~不过可以羽绒服倒是可以带上一两件

5. 学校宿舍一般都配枕头被子，而且床单被罩知道尺寸之后也是完全可以在英国买的~~因此，童鞋们带一床薄被子即可

6. 看家药物，比如感冒药、退烧药、烫伤药、肠胃药、止泻药、止痛药、跌打损伤药、消炎药、创口贴和体温计等，所有药都将包装盒和说明书保存好。如果是由于个人健康关系需要定时服用的药物，还建议带上医生处方和病历。同时也要注意，由于外国人对中国医学还不够熟悉，因此中药尽量少带，避免被当成违禁品的问题发生，在入关时，所带药品也都要如实申报

7. 一些厨具，比如擀面杖，这些厨具在国外比较难找到

8. 中国的特色调味料和汤料，比如老干妈、火锅底料等等，但是不能是液体哦！

以下是禁止携带入境的物品：

1. 非法毒品药品

2. 进攻性武器，例如弹簧刀

3. 自卫喷雾

4. 濒危动植物

5. 未经加工的钻石

6. 有淫秽内容的物品

7. 从欧盟以外国家带来的肉类以及奶制品

留学之旅在即，童鞋们兴奋之余，也要记得留出时间收拾、检查行李，这样才能不慌不忙地迎接留学新生活哦~~~

康奈尔大学（Cornell University），位于美国纽约州伊萨卡，是一所世界顶级私立研究型大学（另有两个校区位于纽约市和卡塔尔教育城），为美国大学协会的十四个创始院校之一，以及著名的体育赛事联盟常春藤盟校的八个成员之一。

1. 项目时长：一年

2. 学费：$56,550/年（Full-time）

3. 招生季：秋季（2月1日截止）、春季（10月1日截止）

   
   

康奈尔大学这个统计学项目在每个统计学申请者心目中褒贬不一，其全称Master of Professional Studies in Applied Statistics（简写MPS STAT），开办于2005年，但其实康奈尔是有独立统计系Department of Statistical Sciences (DSS)，设立于计算与信息科学学院下（Faculty of Computing and Information Science (CIS)）。直到2019年，DSS结合Data Science组成Department of Statistics and Data Science (DSDS)。MPS开设有2个方向，一个是应用统计分析，课程侧重统计分析技术，另外一个是数据科学Data Science，更加重视计算机科学比如高性能计算，数据库和脚本等技术，MPS整个项目有60%的学生是选择统计学option。这个为期一年的应用统计学MPS课程能够让学生在现代数据分析技能备受青睐的领域做好充足的职业生涯准备。

MPS两个分支都需要修够30个学分，包括核心必修课和选修课，并且在第二学期会有一个持续一学期的project，学生可以将课堂所学应用到企业的实际project当中。此外，MPS这30个学分严格要求是本校的课程，即使本科阶段修过相应的课程，也不允许将这些学分转换过来。项目主要培养学生面向就业市场的硬能力，很多偏应用的课程如：Big data management, SAS programming 等。

1. 就业资源非常丰富的，包括Cornell handshake，校园招聘会，校友，各种社交平台；

2. 就业岗位多数为各种数据分析岗，包括精算分析员，数据分析家，分析研究员等；

3. 平均年薪起薪为$82,812，最低也有$50,000

   
   

1. 专业出身不限，统计，数学，工程，物理，农业，生物，社科类专业或者计算机科学；

2. 统计先修知识（以下先修课必须在成绩单上有体现）：两个学期的微积分学Two semesters of calculus；一门基础非微积分统计One elementary non-calculus based statistics；一门矩阵代数One course in matrix algebra；

3. 要求GRE

4. 托福最低：听力15，写作20，阅读20，口语22；口语不达标无法提交网申，系统设置了最低分数。

F同学：

本科背景：中大统计学专业

软性背景：GRE321，托福104，三个美赛国赛，优胜奖；有一个数据处理公司的实习，一个与心理学教授合作项目；

我们这一届50多人，大概40个中国人，春季有几个美国本土学生入读。中国人里面大部分美本，国内本科都是top211 985，MPS项目的associate director Xiaolong Yang是个中国人。

关于Cornell有一点点想说的：

1. 只有9个月，时间太短？

据我所知实际上所有一年的项目都是九个月，除非加上summer学期。而且我们很多同学延期成一年半的。

2. 资源

现在觉得学校的资源真是太重要了，自己系里面其实是很小的一块儿，在Cornell各种资源丰富，alumni，professor，seminar，speech,  career service， career fair，library 都很顶尖。

3. 找工作

这个项目是比较偏找工作，但每年也有拿到phd offer的，我们选课很随意，想要申phd 直接搜个大牛professor的phd课，跟他磨一个学期写paper，完全ok。spring semester 每个人都要跟公司做project，会有professor带一个组，大概4人一组，今年有的组就在做NASA和Bloomberg， 有的公司很偏好招收做过他们project的学生。据说所有人都能在毕业前找到工作，只要自己认真。老美同学据我所知上学期全部都已经找到工作了，上学期还有两个中国人已经找到了工作，这学期大概都在努力找。下周几乎整个系要一起去纽约，跟alumni networking，我们系有单独的career service，上学期经常有直接来系里招人说可以内推的，但这学期少了很多，感觉还是fall机会更多。（来源：一亩三分地）

我对于这个项目最满意的首先是课程设置：系里开设的python，sql，sas，hadoop这些都是job market上很有用处的skills，非必修的也可以自己选machine learning, categorical data, nlp这些，有些popular的课跟老师沟通之后基本也能选上。现在工作了之后深深地觉得很多知识我每天都会用得到……

其次是就业服务完善（有专门的director负责），可以获得很多更改简历、模拟面试之类的帮助，也时不时会有学长学姐给内推；学校支持CPT。个人感觉内部平台handshake投中几率比网申大很多。第二学期有一个跟外面公司合作的modeling project，就算没有美国工作/实习经历简历上也有东西可写。所以我觉得项目就业情况还是不错。然后就是老师和同学都很nice，大家也都给了当时的我很多帮助。大多数老师还是会给很多A/A-，所以GPA不会非常难看。

不太好的地方：一个是时间有点短了，一年的话暑期实习都没机会做，所以学习找工作的压力还是有些大。也可以选择延期一学期冬季毕业。第二个是ithaca比较村，如果想跟大佬coffee chat还是有点难（离纽约车程6小时），校外的招聘基本靠网申，把握住校招很重要。第三个是课程的容量个人觉得有点大，像sas和python讲得非常快，sas这样的课又有很多细节，需要一些时间自己巩固。建议把课件存到google drive之类的地方，工作以后八成还会拿出来看看。最后是这个项目不太适合有意申请phd的同学，因为全系都是找工作的气氛。（来源：一亩三分地）

The University of California：Los Angeles (UCLA)

加州大学洛杉矶分校（University of California, Los Angeles）简称UCLA ，位于美国洛杉矶市，是世界著名的公立研究型大学，环太平洋大学联盟成员。UCLA在2018-19Wall Street Journal、Times Higher Education以及US News多个排名中均高居美国公立大学第一，在2018福布斯最具价值大学排名中位列全美第一 ，是美国申请人数最多的大学。UCLA开设了两个统计学硕士，分别侧重应用统计和理论统计的学习。

1. 项目名称：Master of Applied Statistics（简写MAS）；Master of Science （简写MS）

2. 项目时长：MAS和MS均两年的项目，如果学习能力极强的情况下可以16个月修完；

3. 学费：$32,374/年（Full-time）

4. 招生季：秋季（MAS:3月1日截止,MS：有奖：12月15日，无奖：2月1日）

   
   

MAS项目侧重应用统计和数据科学方面的学习，希望培养学生概率建模和统计推断方面的技术技能，该项目是2016年秋开始招生，最初只提供Part-time学位，也就意味着需要通过F1签证入读的国际生无法申请这个项目，不过从2019年开始，该项目也接受国际生申请：Yes, the program may accept international students and sponsor F-1 or J-1 visas.不过这个项目主要是针对在职人士开设的，因此授课时间也是迎合他们的时间安排，授课基本都是在夜晚进行。该项目每一季最多招收35人。

MS则侧重理论统计的学习，整体课程设置也偏研究，因此该项目不少学生尝试在读MAS过程成功转成PhD，不过这个需要自己去积极联系教授。该项目授课时间主要安排在白天。这个项目也比较小，每年招生大概20左右，不过因为其位于加州，地理位置优越，不管以后是否考虑就业还是继续读PhD，这个项目都有优势。2017年该项目收到741份申请，发出59个录取，最终入学22人，国际生人数占整个项目55%

1. MAS要修够44学分毕业, 可以选20学分外系的课，选课比较自由，学生可以根据自己兴趣去选修课程；

2. MS同样需要完成44个学分方可毕业，其中至少32个学分必须是研究生课程，而其余12个学分可能是经过批准的高级课程。经过研究生副主席或学术指导老师的同意，学生可以在其他部门中占用所需44个学分中的20个学分，不过这样选课的前提是这些课程属于与统计学研究密切相关的专业或科学领域。选修课会涉及以下几个分支：计算和计算机密集型统计; 应用多变量分析; 生物信息学; 社会统计; 计算机视觉; 模式识别; 机器学习; 实验设计和环境统计。（PS：毕业时，成绩单和文凭不会显示学习领域）。

   
   

1. 不限制申请专业；

2. 要求提交GRE；

3. 托福最低要求：87（写作：25，口语：24，阅读：21，听力：17)

   
   

从MAS近两年的申请数据来看，申请人数有所回落，率取率从13%提升至15%；

1. 接受转专业申请，但是必须确定成绩单上有至少12门与统计，数学，计算机科学或电子工程相关的课程；

2. 科研助理招募：生物、生态等专业方向
   
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   一、项目简介

   （一）生物成像——生物电镜三维重构

   项目介绍：

   随着人们对生命科学的深入研究，获得生物样品三维结构和动态变化的信息变得尤为重要，想获得细胞、乃至组织层面的大尺度三维结构信息，需依赖体电子显微学（volume electron microscopy，volume EM）技术。如今，脑科学更已成为21世纪最前沿的研究领域。为了揭示大脑产生认识、感觉、思想的机制，及更好治疗神经系统相关疾病，美国、欧洲、日本及中国先后提出了脑计划的相关研究。研究首先需要“认识脑”，绘制大脑神经连接图谱，这些都离不开机电子显微学技术的发展。通过本项目的实施，学员可较深入了解体电子显微学技术的前沿动态，可系统学习其中的连续超薄切片扫描电镜成像技术（AutoCUTS-SEM）的全套流程。通过亲自参与数据采集、数据处理、数据渲染可深刻体会到生物三维成像技术的神奇，以及形象的认识到生物体的三维结构。

   专业方向：计算机、生物

   项目时长：4周

   （二）透视微生物——从宏观到微观

   项目介绍：

   真菌作为自然界中的第二大生物类群，具有丰富的物种与遗传多样性，在生态系统的多样性维持、群落构建以及物质与能量循环过程中发挥重要的功能。本项目以真菌为研究对象，依次从其宏观生态特征、微观形态特征，完成一个微生物新物种的描述。

   通过生成可靠的图片和数据集，重建研究对象及其近缘类群的系统演化关系，并运用在海关检验检疫的实际工作中；利用多种软件和算法解密病原菌主要致病基因/次级代谢产物调控基因在本类群中的进化关系。

   专业方向：微生物、生物技术、基因数据分析

   项目时长：4周

   （三）植物生态学——半干旱区植物性状特征

   项目介绍：

   物竞天择、适者生存是达尔文进化论的核心。植物通过发育不同大小、不同寿命的叶片，及其调整与之相关的其他特征来适应自然界截然不同的环境。即便在相同的环境条件下，不同植物物种为避免相互竞争，会调整自身性状特征，表现出生态位的分离，从而实现其种群的维持。植物性状特征常被用来研究植物与环境关系，不同植物间的相互关系，预测其在自然界中的丰富程度和生态系统服务功能等。通过对植物形状的测定，不但可以了解植物分类学的基本知识，还可以发掘植物不同特征之间存在怎样的协同关系。通过本项目的实施，学员可以系统学习植物、土壤和气候环境等基本生态学知识，参与取样和测定半干旱区主要植物物种的不同器官功能性状的测定，植物性状数据的简单计算和分析。通过本项目，学员可以充分认识植物物种是如何对环境变化做出响应与适应的。

   专业方向：生物学，生态学，农学，园艺学，土壤学

   项目时长：4周

   （四）植物生态学：灌木生态系统地上生产力的估算

   项目介绍：

   绿色植物通过光合作用将二氧化碳和水转化成自身有机物。不同生态系统地上生产力的估算是在一年中生物量峰值时进行，往往在雨热较好的夏秋季节，植物叶凋落或枯萎后，则不在生长。草地生态系统地上生产力估算通过刈割法就能够较为容易地获得，但对于灌木占优势的生态系统，很难在大范围上通过刈割获得地上生产力，这制约了局域和区域尺度上生态系统初级生产力核算，进而影响碳交易中的准确估算。本项目通过对旱区常见的灌木物种的不同株丛冠幅等参数的测定和地上生物量的收获，建立不同株丛大小和生态量的关系模型。通过本项目的实施，学员可以系统学习植物形态学、生态系统功能和初级生产力等基本生态学知识，参与取样和测定半干旱区重要灌木物种各种参数，利用统计软件对植物形态特征和生物量关系建立模型，并校验模型。通过本项目，学员可以充分认识植被生产力是如何被估算的。

   专业方向：生物学，生态学，农学，园艺学，农林经济学

   项目时长：4周

   （五）环境变化的生态效应

   项目介绍：

   环境变化的生态效应研究组，以原位野外观测、模拟环境变化的控制实验(开顶箱OTCs、FACE平台)为主要手段，研究空气污染和气候变化(地表O3、氮沉降、颗粒物、干旱、增温等)及其多因子相互作用对农林生态系统结构、过程与功能的影响；探讨植物(光合生理生态、水分生理生态、基因表达等)、土壤（介导碳氮转化的关键微生物、土壤性状）、植物-土壤相互作用，以及生态系统结构(物种组成和多样性)和功能(碳、氮和水循环)对环境变化(逆境胁迫)的响应、适应和反馈。目前已与美国、英国、日本、瑞典、西班牙、意大利等国家的知名科学家建立长期的国际合作研究关系。

   专业方向：生态学、环境工程、林学、农学、生物技术等

   项目时长：4周

   二、科研助理收获

   1、获得真实的科研经历，了解国家顶尖自然科学学术机构的科研课题并学习科研方法；

   2、导出科研成果，为将来专业学习、升学深造、申请留学、评定荣誉等获得加分项；

   3、获得国家顶尖自然科学学术机构研究员的推荐信的机会；

   4、获得与导师共同发表论文EI/SCI级别论文的机会。

   三、报名方式：

   1、拨打全国免费热线400-6652-485进行咨询；

   2、微信关注“哈鲁留学”公众号，留言【背景提升+姓名+电话+学校、年级、专业】，即可报名咨询！

3. 科研实习推介 | 科研助理招募：计算机、电子与电气工程等专业方向
   
   在线资讯

   一、项目推介

   （一）电子与电气工程：基于FPGA的DDS设计与实现

   项目介绍：

   随着现代电子技术的不断发展，在通信系统中往往需要在一定频率范围内提供一系列稳定和准确的频率信号，一般的振荡器已不能满足要求，这就需要频率合成技术。直接数字频率合成（Direct Digital Frequency Synthesis，DDS）是把一系列数据量形式的信号通过D/A转换器（Digital/Analog Converter）转换成模拟量形式的信号合成技术。DDS具有易于控制、频率转换时间短、频率分辨率高、输出相位连续、可产生宽带正交信号及其他多钟调制信号等优点，而专用DDS芯片在控制方式、频率控制与系统的要求差距很大，利用FPGA设计符合自己需要的DDS就是一个很好的解决方法。

   现场可编程门阵列（FPGA）器件具有工作速度快、集成度高、可靠性高和现场可编程等优点，并且FPGA支持系统现场修改和调试，由此设计的DDS电路简单，性能稳定，也基于能满足绝大多数通信系统的使用要求。本项目目的在于通过学习DDS的原理和FPGA技术进而能够利用FPGA实现DDS。通过该项目，学员可以系统的学习到直接数字频率合成器DDS的原理和可编程门阵列FPGA的基本知识，并能利用硬件描述FPGA上实现DDS，同时学员还可以学习到Xilinx开发板下载、调试和逻辑固化等相关技能。

   专业方向：电子与电气工程、计算机科学、可编程门阵列FPGA、电路设计、数字信号处理等。

   项目时长：4周

    

   （二）Stencil Lithography模板光刻：一种直接获得器件的技术

   项目介绍：

   模板光刻（Stencil lithography）是一种突破性的器件制备技术，其特点就是避免传统器件制备技术中光刻的抗蚀剂涂覆、剥离等工艺步骤，特别适合对抗蚀剂、水和溶剂等敏感的样品进行器件加工。比如，基于石墨烯材料的电子器件，由于石墨烯具有比硅高10倍的载流子迁移率，具有非常优越的性能。但是传统光刻工艺不可避免地在石墨烯表面残留抗蚀剂分子，从而影响了载流子的迁移，造成实验测得的载流子迁移率远远低于理论值。本项目旨在为石墨烯、黑鳞和拓扑绝缘体等新材料开发一种全新的器件制备技术，通过一系列微纳加工技术，制备出直接用于环境敏感材料的器件制备模板，并且应用于石墨烯等二维材料。通过本项目的开展，可以学习尖端的微纳技术，接触物理科学与技术的最前沿。

   专业方向：计算机、机器人、物理、电子/微电子、工程等

   项目时长：4周

    

   （三）算法与软件工程：集成电路板图设计（layout）

   项目介绍：

   版图是集成电路从设计走向制造的桥梁，它包含了基本电路尺寸、各层拓扑定义等器件相关的物理信息数据。集成电路制造厂家根据这些数据来制造掩模。版图设计是创建工程制图（网表）的精确的物理描述过程，即定义各工艺层图形的性状、尺寸以及不同工艺层的相对位置的过程。通过本项目的实习，可以了解集成电路制造出的日常使用的电脑、手机芯片里各个纳米级晶体管、基本单元、复杂单元在芯片上的尺寸、互连尺寸以及晶体管与互联之间的相对尺寸等。学员可以系统了解芯片设计的目标，如所需要满足的电路功能、性能指标、集成度等；设计软件都包含的版图设计功能；设计规则，如物理极限效应及IC制造水平对版图几何尺寸提出的限制要求，设计人员与工艺人员之间的接口与“协议”。更加真切的感受到集成电路从设计到制造的“一体化”。

   专业方向：物理、电子工程、电路与系统、微电子

   项目时长：4周

    

   （四）算法与软件工程：集成电路制造中的工艺仿真

   项目介绍：

   集成电路制造过程是由一系列的工艺单元组成的，如：光刻、刻蚀、薄膜沉积等等。这些工艺过程都可以利用物理、化学和光学模型，借助数学公式来描述。例如，光刻工艺，光照照射在掩模上发生衍射，衍射级被投影透镜收集并会聚在光刻胶表面，这一成像过程是一个光学过程；投影在光刻胶上的图像激发光化学反应，烘烤后导致光刻胶局部可溶于显影液，这是化学过程。工艺仿真就是使用计算机来模拟、仿真这些物理和化学过程，从理论上探索优化工艺参数的途径。其中，最关键的一块是opc（光学邻近效应校正），它是使用光学模型和光刻胶化学反应模型来计算出曝光后的图形，通过移动掩膜版上图形的边缘或添加额外的多边形来纠正这些错误，尽可能地使硅片上生产出的电路与设计要求一致。通过本项目的学习，学员可以了解集成电路制造中的典型工艺，学习如何建立工艺数学模型，如何使用Matlab语言来编程计算。

   专业方向：物理、化学、光学、数学建模、电子工程、软件工程

   项目时长：4周

    

   （五）智能电机系统设计优化

   项目介绍：

   永磁同步电机驱动系统由电机本体与电机控制器组成，在小功率的工业应用领域，集成的永磁同步电机驱动系统（即控制器与电机集成在一起）成为发展趋势，驱动系统设计时需要将电机与控制器综合统一考虑。本项目从电机电磁优化设计、控制策略、系统散热、机械振动、电磁干扰等多个方面出发，以仿真模拟的方法，结合实验室具体开展的项目，对系统的优化设计进行研究。根据学生的兴趣点，可以设置不同的研究课题，如考虑控制策略的永磁同步电机驱动系统仿真优化设计、集成永磁同步电机温度场仿真研究、集成式永磁同步电机驱动系统电机参数精确计算等。

   项目特点：

   本项目是结合实验室在研项目进行，能让学生交换接触到工程实践，锻炼学生学以致用的能力。

   专业方向：电机、电力电子等

   项目时长：4周

    

   （六）电气设备相变冷却技术的研发

   项目介绍：

   蒸发冷却技术是由中国科学院科研工作者自主研发的具有自主知识产权的电气设备冷却技术。目前蒸发冷却技术已工业化应用于水轮发电机、汽轮发电机、变压器、功率器件、除铁器、超级计算机、离子源磁体、电磁搅拌器以及特殊电机等电气装备领域。蒸发冷却技术是利用绝缘性能高、沸点合适（通常为47~60℃之间）的冷却介质的相变来吸收和释放热量，其冷却机理与常规空冷和水冷方式靠介质比热来传递热量的原理完全不同。蒸发冷却技术尤其适合应用在电力电子设备上，可作为空冷和水冷的升级技术，其优点是：冷却效率高，温度分布均匀，系统耗能低，运行裕度大，维护量少，设备可靠性高。工作的主要内容是针对大型电力电子设备和装置的冷却系统开展高效相变技术的研发和优化工作，研发手段主要是仿真优化和实验验证。

   专业方向：工程热物理、电气工程等

   项目时长：4周

    

   （七）微电子学与微能源：薄膜发电——微能源采集实验研究

   项目介绍：

   薄膜发电是基于机械界面电荷极化效应的新能源技术，具有轻薄、柔性、选材广的特点，可收集人体与环境中的微小机械能。本实验课程通过制备不同材料的发电薄膜，实验对比它们的电能输出性能，让学生实际的了解发电薄膜的制备流程与微能源采集的实验方法，理解薄膜材料对电输出性能的影响规律。通过设计与制作不同结构的发电薄膜，让学生掌握多种形式薄膜的输出特性以及微能源采集的结构优化方法。通过测试其对可穿戴电子器件的供电，指导学生探索低功耗电子器件自供能的实现方案。

   专业方向：电子、材料、机械、能源、物理等

   项目时长：4周

    

   （八）图像融合：图像处理——雷达与光学图像融合方法仿真与分析

   项目介绍：

   雷达可以不依赖太阳光照及气候条件实现对地观测，提供了目标的散射特征，在生态环境、灾害监测等研究领域有着广泛的应用，但雷达图像难以理解，而光学图像颜色信息丰富，在视觉上更易于判读，但在光线暗、天气恶劣等条件下成像质量较差，因此雷达与光学图像融合有利于图像的分析与解译。雷达与光学图像融合，指利用图像处理技术对同一场景的雷达图像和光学图像进行综合处理，有效地把不同类型图像的有点结合起来，利用信息互补减少被感知对象或环境解译中存在的多义性、不完全性和不确定性。融合后的图像能够提供更为全面的特征信息，项目成果可以应用到目标识别、变化检测、自然灾害评估、土地分类等研究领域，提高数据的应用价值。本项目旨在了解图像融合的处理流程以及关键技术，学习检索相关文献，使用程序开发工具完成图像融合方法编写，使用测试数据完成仿真实验，并根据实验结果进行综合分析，同时了解图像融合技术在不同的研究领域的应用现状。

   专业方向：计算机、图像处理、软件工程、电子信息工程、信息处理等。

   项目时长：4周

    

   二、科研助理收获

   1、获得真实的科研经历，了解国家顶尖自然科学学术机构的科研课题并学习科研方法；

   2、导出科研成果，为将来专业学习、升学深造、申请留学、评定荣誉等获得加分项；

   3、获得国家顶尖自然科学学术机构研究员的推荐信的机会；

   4、获得与中科院研究员共同发表论文EI/SCI级别论文的机会。

    

   三、报名方式：

   1、拨打全国免费热线400-6652-485进行咨询；

   2、微信关注“哈鲁留学”公众号，留言【背景提升+姓名+电话+学校、年级、专业】，即可报名咨询！