纽约州立大学石溪分校硕士

申请纽约州立大学石溪分校，录取官最看重莫过于你的成绩了，接下来立思辰留学云小编带大家了解下约州立大学石溪分校申请条件。约州立大学石溪分校本科申请要求托福：80雅思：6.5注：SAT与ACT纽约州立大学石溪分校国际学生无需SAT/ACT成绩，但如递交，同样可予以参考。SAT均分：阅读550-660；数学600-720；写作540-660；ACT均分：综合26-31 ；AP、IB与A-level纽约州立大学石溪分校接受AP、IB与A-level课程成绩，最高可转30个学分——相当于1个学年所修读的学分数。AP课程3分以上，IB高水准课程（High-Level）5分以上，A-level课程C以上可以抵学分。约州立大学石溪分校硕士申请要求正规大学本科毕业并取得学士学位GPA要求：要求不得低于3.0分语言要求：硕士项目要求TOEFL不低于85分，无单项要求，IELTS不低于6.5分，单项不低于6.0博士项目要求TOEFL不低于90分，无单项要求，IELTS不低于6.5分，单项不低于6.0GRE要求：要仅商学院可使用GMAT代替GRE成绩；部分专业（主要是MFA专业）无需GRE成绩；研究院未设定有最低GRE分数要求纽约州立大学石溪分校强势学科石溪大学有很多专业在全美大学专业排名中名列前茅，如：数学，计算机科学、物理、生物化学、生物、应用数学与统计学、电子工程、经济学、英文、地质学、历史、护理、音乐、和心理学等。石溪大学独特的教学体系，使其毕业生因学识渊博和具备创造性的思考能力，而受到广泛好评。研究生升学率为全国平均水准的两倍。每年有600多个知名企业机构包括AT&T，高盛，美洲银行，摩托罗拉，摩根斯坦利等来学校挑选人才。纽约州立大学石溪分校评价评价一：学校不大，理工科比较好，专业排名靠前，地理位置靠纽约市近，找工作方便。但实际情况是：纽约市工科生的工作机会......评价二：石溪分校拥有许多一流学者，其教学品质和研究成果享誉国际，石溪的教授队伍中聚集着各领域的顶尖研究人员，其中亦有诺贝尔奖得主。评价三：很多专业在全美大学专业排名中名列前茅，如：生物化学、生物、电脑科学、经济学、电子工程、工程学、英文、地质学、历史、数学、护理、音乐、物理和心理学等。

美国是一个自由开放的国家，具有一流的教育体系和古老的文明成果。那么纽约州立大学石溪分校留学需要准备什么？立思辰留学云小编作了详细介绍，希望给大家带来帮助。考试准备本科要求托福：80、雅思：6.5，硕士录取要求GPA：3.0、托福：85、雅思：6.5。费用准备对于出国留学基本都会有一个费用问题，所以在出国前就应该计划好自己的每年支出，并且准备上自己的资产凭证等。　申请材料1.中英文在校成绩单(原件)。2.中英文在读证明(如果在读中)(原件)。3.中英文毕业证/学位证(原件)。4.中英文排名证明(原件)(可选提供)。5.标准化考试成绩单。6.个人简历。7.个人陈述/ESSAY。8.推荐信。9.护照个人信息页。10.存款证明。11.专业资格证书、获奖证书、荣誉证书等的复印件(可选提供)。申请流程第一步：参加托福等标准化考试，并取得规定的成绩第二步：针对性的准备申请材料，填写申请表格，把所有资料寄送给学校第三步：和学校时刻保持联系，等待面试通知第四步：收到录取通知书，缴纳学费第五步：办理签证，准备留学。申请日期：留学申请截止日：1月15日

在美国纽约市东面的长岛上，有一所著名的公立研究型大学。它是公立常青藤联盟之一，在世界范围内享有很高的学术声誉；它培育了3位杰出的诺贝尔奖获得者，其中包括我们熟悉的杨振宁先生；它和哈佛、耶鲁、MIT等顶级名校一起入选北美大学联盟（AAU）；今天我们来了解美国留学的性价比之王，纽约州立大学石溪分校！很多国内的朋友听到这个名字，第一反应可能会想原来只是一个分校啊，应该不怎么样。如果这样想你就错了，纽约州立大学是由很多所高校组成的一个大学系统，每个大学都是独立管理独立运营的学校。创立于1957年的纽约州立大学石溪分校隶属于纽约州立大学系统，是纽约州最年轻也是最顶尖的一所公立大学之一。纽约州立大学石溪分校学习气氛浓厚，学校较强的学科大部分和理科有关，比如数学，物理，生物，计算机科学等等。学校的很多教学科系和研究部门，在国际和美国的各种重要评比中曾获得众多奖项，如诺贝尔物理学奖、诺贝尔医学奖、普利兹文学奖等等。石溪分校拥有强大的师资力量，在课程方面，学生之间在学习上的竞争相当激烈，教授们对学生有很高的要求。我们熟知的著名核物理学家，诺贝尔奖获得者杨振宁老先生曾在石溪分校执教37年之久。执教期间，杨振宁老先生创立并主持该校的理论物理研究所，对该校的理论物理和数学研究产生了重大影响。1999年，杨振宁老先生因心脏病手手术从该校退休，他一手创立的理论物理研究所正式更名为杨振宁理论物理研究所。此后，该研究所培养了众多具有国际一流水平的物理学人才，相对来说，也很难申请。作为美国性价比之王的大学，纽约州立大学石溪分校的学费相比于其他名牌私立大学要低很多，而且临近纽约这个大都市，毕业之后实习就业资源丰富，因此很受留学生和本国学生的欢迎。申请要求：GPA：3.0以上语言条件：托福80分以上SAT：文法部分530分以上，总分1200以上输入GPA，一键选校定位想知道自己的GPA成绩能申请到多少排名的院校？可以尝试使用留学志愿参考系统（如下小程序）做下留学定位。使用方法：把你的基本情况(GPA、雅思成绩、专业、院校背景等)输入到留学志愿参考系统中，系统会自动从数据库中匹配出与你情况相似的同学案例，看看他们成功申请了哪些大学，这样子就能对你自己进行精准的定位。美国加州大学详解，十大分校哪所才适合你呢？2020热门留学国家学费用对比，你准备的钱够吗？申请美国排名前50的学校需要达到哪些条件？

纽约州立大学石溪分校(The State University of New York at Stony Brook)，又名石溪大学，简称SBU，坐落于纽约市郊风景区长岛，是美国著名公立研究型大学，在世界范围内享有很高的学术声誉。石溪大学是北美顶尖大学联盟美国大学协会的62个成员之一，享有公立常春藤的美誉。那么要怎样努力才能考上纽约州立大学石溪分校呢？下面我们一起来看看吧！纽约州立大学石溪分校条件纽约州立大学石溪分校本科入学条件：申请者是高中毕业，GPA达到3.0分以上，国际学生必须提交语言成绩，要求托福成绩在70分以上，或雅思成绩在6.0分以上，单项不低于6.0分。研究生入学条件：申请者是本科毕业，托福网考总分达到80分以上，或者雅思总分达到6.5分以上，单项不得低于6.0分。纽约州立大学石溪分校校园生活住宿石溪大学宿舍分为两种，一种是走廊型：单人或双人间的宿舍排在走廊上，共用洗手间、浴室、厨房等。第二种是套房式：4或6个学生住在两或三个卧室中，有独立卫生间、客厅，有些有厨房有些没有。餐饮学校为学生准备了4种meal plans，学生可以根据自己的需要以及时间安排来选择适合自己的一款。校园活动石溪大学有将近35个学生俱乐部以及学生组织，学生可以在其中锻炼领导力、增长个人以及学术素养、追求职业目标等。在每学期开学时，学生活动部门都会举行一个招新活动，到时学生就可以选择自己感兴趣的参与其中。校园俱乐部以及组织的范围包括学术、信仰、运动、兄弟会、表演等等。 学校新建成的活动中心包括篮球场、排球场、羽毛球场各一个；三个小组健身室；一个一千五百平方米的健身房；多种活动场；器材租借、两个休息室以及无线网连接。纽约州立大学石溪分校地理位置石溪大学位于纽约市以东60英里，长岛北岸，临近大西洋和长岛海峡，气候四季分明。这里三面环海，岛上布满森林，雨量充沛，气候湿润。由于长岛属于海洋性气候，夏季并不炎热，每年夏天吸引数百万游客来此观光。长岛被认为是世界上最适于人类居住的地区之一，同时这里也是富人聚集的地区。距纽约市中心曼哈顿约105公里，乘车一个半小时内即可到达纽约市。石溪大学校园内绿树环绕，环境优雅。毗邻世界生命科学的圣地冷泉港实验室，并有长期合作。附近有肯尼迪国际机场和拉瓜迪亚机场。学校旁有Stony Brook 火车站，可乘车至纽约市唐人街，法拉盛等地。方便学生充分利用曼哈顿所提供的地理优势，为学生就业和生活提供了良好的生活环境。学校附近设施齐全，生活便利，有多家中餐馆，大型购物中心，沃尔玛、Target、Whole Food等生活购物中心。校区内有10分钟一趟的校内巴士和共享单车，方便学生到达学校的任何区域。住在校外的学生可乘坐汽车，火车和渡轮抵达学校。

纽约州立大学石溪分校工程与应用科学学院主张将科学、技术和工程与医学、艺术、商业和社会科学相结合，以维持和改善人类的状况。工程与应用科学学院鼓励学生打破障碍和界限，提出大胆的问题，不断地探索与创新，希望学生成为新一代的全球创新人才。纽约州立大学石溪分校工程与应用科学学院费用费用：$10，370 /年(州内，全日制)；$20，190 /年(out-of-state，全日制) 录取率：31.6% 业界评分：2.7 雇主评分：3.0 研究生院总招生：1，512 GRE数学平均分数：163 学院研究经费：$28，972，504 博士学位授予：71纽约州立大学石溪分校工程与应用科学学院专业纽约州立大学石溪分校工程与应用科学学院开设有以下专业，分别是：应用数学与统计Applied Mathematics and Statistics，生物医学工程Biomedical Engineering，计算机科学Computer Science，电气和计算机工程Electrical and Computer Engineering，材料科学与工程Materials Science and Engineering，机械工程Mechanical Engineering，科技与社会Technology and Society。除科技与社会专业外，其他六个专业均获得了美国工程技术鉴定委员会(ABET)的工程认证。

不到现场，照样看最干货的学术报告！嗨，大家好。这里是学术报告专栏，读芯术小编不定期挑选并亲自跑会，为大家奉献科技领域最优秀的学术报告，为同学们记录报告干货，并想方设法搞到一手的PPT和现场视频——足够干货，足够新鲜！话不多说，快快看过来，希望这些优秀的青年学者、专家杰青的学术报告 ，能让您在业余时间的知识阅读更有价值。人工智能论坛如今浩如烟海，有硬货、有干货的讲座却百里挑一。“AI未来说·青年学术论坛”系列讲座由中国科学院大学主办，百度全力支持，读芯术、paperweekly作为合作自媒体。承办单位为中国科学院大学学生会，协办单位为中国科学院计算所研究生会、网络中心研究生会、人工智能学院学生会、化学工程学院学生会、公共政策与管理学院学生会、微电子学院学生会。2020年8月29日，第18期“AI未来说·青年学术论坛”（“AI+X”领域专场）以“线上平台直播+微信社群图文直播”形式举行。纽约州立大学石溪分校肖可瓅带来报告《数据驱动的金融研究》。肖可瓅博士，美国纽约州立大学石溪分校（Stony Brook University）商学院副教授、终身教授、区块链商业实验室主任。国际计算机学会（ACM）及电气电子工程师学会（IEEE）高级会员。美国罗格斯大学管理（金融）学博士、纽约城市大学计算机科学硕士。研究方向包括商业分析、数据挖掘、城市计算、经济泡沫分析等。研究成果发表于TKDE、TKDD、TOIS、KDD、ICDM等机器学习、数据科学领域国际顶级期刊和学术会议。担任IEEE Access副编委。常年受邀担任数据科学、管理信息系统、金融经济等领域国际知名期刊审稿人。常年担任AAAI、KDD、NeurIPS、ICDM等数据科学领域国际会议程序委员会委员。报告内容：报告通过对几个数据驱动的金融研究课题的介绍，分享本人对数据科学与金融研究的结合如何获得最大效用，传统金融研究向数据驱动的金融研究方向转变等问题的理解。数据驱动的金融研究不管是说数据科学和金融，还是人们说的AI+金融，描述的都是两个跨度较大的学科研究。二者之间产生交流时，学术专业领域不同、研究路径冲突，关注的问题点也存在很大的差异。肖教授首先介绍了传统研究模式的金融和数据驱动研究金融这两种截然不同的研究路径。传统的金融研究是从经济理论一路传承下来的，属于经济研究的范畴，经济研究注重的是能够解释世界经济活动的规律，就是通过经济的理论产生不同的模型，最终能否得到证实需要数据进行实证；比如模型的推论可以有多种不同的假设，这个假设是否成立，统计上是否有意义，是需要从数据证实的。如果证实的结果和模型相吻合就反过来支撑之前的理论，如果数据没有支撑模型推导出来的假说，原因可能是数据不够完善，或者模型推导得不对，也有可能理论有缺陷。在不断循环的过程当中金融理论和相关研究慢慢地发展下来。数据工作者的研究思路有所不同：就是从数据出发找到模型。金融本身就是一个非常复杂的课题，在理论不完善的情况下数据工作者仍然需要致力于解决实际问题。基于数据的研究路径，或者利用AI技术和数据挖掘技术来做研究主要是以解决问题的角度出发，就是从数据找到模型，模型可以对我们的金融决策、经济决策进行支持和指导。虽然这个路径和传统金融的研究路径有所冲突，但这也使得AI+金融的研究更具挑战和意义。肖教授接下来说明了金融大数据的复杂性。复杂的金融数据来自于几个方面：金融市场和金融产品本身就是有多样性，而且是在不断变化。比如2007年的次贷危机，之前很少人研究次贷危机，也不关注次贷的风险。而次贷危机爆发之后学术和金融业的研究者就纷纷开始研究次贷，之后一系列课题就发展出来了。近几年因为虚拟货币的热度，大家也在研究虚拟货币相关的投资策略，投资行为，及新机遇和风险。因此，在原本就足够复杂的传统金融市场和金融产品之上，不断会有新发展出来的金融产品和全新的金融概念。研究者怎么将AI与金融整合一起进行AI+金融的研究呢？肖教授介绍，首先要看到数据科学在金融研究当中的重要性。金融本身是一个充满着数据的学科，金融活动是人类社会活动当中非常重要的一环，人们的任何行为都有可能成为关系到影响金融活动的一环。金融市场和金融数据本身的复杂性导致金融大数据的复杂性，金融大数据的复杂性又使得我们必须用数据科学和AI技术才能对它进行深度的分析，处理如此庞大的数据必须要有非常好的计算资源。比较有代表性的就是高频交易数据，很多交易都是由机器所产生的，这些交易互相竞争使得交易的频率越来越快。现在不仅是低于一天，分钟级的、秒钟级的，甚至是每一次交易的数据都要记录下来。前面介绍的金融活动是人类行为当中非常重要的一环，我们对事件的关注度，对某些事件的看法都有可能最终影响金融投资行为。如果行为的一致性非常高，则可能导致市场整体的波动。常规的事件包括金融指数的发布、企业财报的发布，这些都是非常有规律的，大家可以预测到的事件。也有很多突发事件比如新的研究成果发布，新的政策或者突发新闻、灾难、自然灾害或者其它突发事件，这些事件最终都有可能成为金融研究的数据。传统的金融研究虽然也可以整合不同的数据库，但是因为研究工具的单一性使得最终得出的结论和检验的方式很难直接用于实践，这和数据驱动的研究目的有很大的不同。研究路径决定研究工具的使用，传统金融主要注重的是一种可解释性的结果。比如需要验证一个模型是否可靠、是否正确，就从这个模型得出几种假说，无非就是两种变量之间的正向或者负向的关系，使用统计学的原理证明两个变量之间是一个显著的正向或者负向的关系，或者是没有发现正向和负向的关系，反过来就能够支撑这个模型是否是有效的。这一套评判标准是传统的金融研究当中被广泛接受的。传统的统计工具往往基于线性模型，虽然也有一些非线性的模型，但这些模型都相对简单，能够体现出来的变量之间的关系非常有限。然而，传统金融研究只需要验证两个变量之间的直接关系——如果是有关系的话就找到了z支撑模型的证据，也提供了理论有效的证据。至于应用当中能够对实际产生多大的效果，很多金融研究没有进一步讨论。AI+金融的方向应该是补充传统金融的不足，所以研究者所用的工具是非常多的。肖教授说明，不仅要用到传统统计学的工具，同时需要大量应用者机器学习、数据库技术、可视化工具等技术。数据驱动的金融研究的侧重点不再是发现变量之间的关系为止，而是需要模拟变量在实际中的变化并生成预测模型。我们需要明确研究一批变量的组合会得到什么样的结果和预测效果。比如说，数据模型生成的投资信号能够带来多大的收益。AI+金融的目的是希望利用数据科学的优势助力金融领域关心的问题。肖教授接下来介绍了传统金融研究的两大主要领域，包括资产定价和公司金融研究。肖教授从诺奖角度梳理了经济金融理论发展的脉络。可以看到整个经济金融发展是各个领域不同交汇的过程。因为数据和数据相关的技术的不断丰富，传统理论研究往往滞后，这就使得数据驱动的金融研究成为新的金融研究方向。肖教授举的第一个例子是金融振荡的预测。价格震荡就是市场价格偏离预期价格，也是金融研究中的异常收益，或alpha。不管怎样用已有模型去编码金融规律，在用于实际数据时总是会出现误差项，如果误差体现出非正态分布的话就是所谓的价格震荡，这也就是金融模型当中没有编码的部分。经济学家费勒将alpha的存在归咎于两个原因。一是市场参与者中有部分人掌握更多的信息。二是部分人处理信息的能力非常强于其他人。以上原因导致的信息不对称就使得我们原来的模型不准确。基于此理论，我们可以利用社会网络模型中的影响力模型，模拟每个人在社会网络当中的影响力和影响力扩散规律，最终模拟动态市场中都各个股票相关时间的关注度及扩散过程。用此过程来代表市场信息的流动过程，用于解释价格震荡。而价格震荡的计量，应该遵照金融文献中的定义。如传统的Jensen's alpha，基于三因子模型得出价格振动等。另外一个例子是关于高频数据下的市场震动预测。基于传统的时间序列模型ARMA-GARCH对市场数据进行预测，然后可以模拟出市场震动。市场震动代表了传统模型没法解释的市场活动。我们可以利用神经网络或者其它的数据挖掘的技术对其进行“解码”，最后把解码的结果再返回到原有的模型当中，从而实现AI+金融的提升。另外一个例子是关于金融文本挖掘。我们常用的神经网络模型来解析语言文字中的情绪和观点特征。在设计网络结构时，我们应该注意哪些是我们明确希望保留的信息。如用户的语言特征、对金融产品的偏好特征、对金融策略的喜好特征等。每个人对金融事件的判断都有自己的一套语言和分析习惯，如果我们不希望这些特征在深层网络学习过程当中被模糊掉，则应该把这类比较重要的信息放在比较靠后的网络层，形成按等级划分的网络结构。肖教授最后补充到：我们需要利用AI带来的知识发现补充已有的金融领域的知识，最终实现解码金融回流，因为我们没有真正“解码”最终的理论原理，我们解码的是数据中的某种规律，且这种规律足以用于指导金融决策。研究者必须对金融领域的前沿发现和重要研究有深刻理解，才能明确数据科学和AI的助力点所在。在学习过程中需要多熟悉和处理不同形式的金融数据。解决复杂问题时牢记把技术得出的知识和领域知识相结合。整理| 计算所 史铂深AI未来说*青年学术论坛第一期 数据挖掘专场1. 李国杰院士：理性认识人工智能的“头雁”作用2. 百度熊辉教授：大数据智能化人才管理3. 清华唐杰教授：网络表示学习理论及应用4. 瑞莱智慧刘强博士：深度学习时代的个性化推荐5. 清华柴成亮博士：基于人机协作的数据管理第二期 自然语言处理专场1. 中科院张家俊：面向自然语言生成的同步双向推断模型2. 北邮李蕾：关于自动文本摘要的分析与讨论3. 百度孙珂：对话技术的产业化应用与问题探讨4. 阿里谭继伟：基于序列到序列模型的文本摘要及淘宝的实践5. 哈工大刘一佳：通过句法分析看上下文相关词向量第三期 计算机视觉专场1. 北大彭宇新：跨媒体智能分析与应用2. 清华鲁继文：深度强化学习与视觉内容理解3. 百度李颖超：百度增强现实技术及应4. 中科院张士峰：基于深度学习的通用物体检测算法对比探索5. 港中文李弘扬 ：物体检测最新进展第四期 语音技术专场1. 中科院陶建华：语音技术现状与未来2. 清华大学吴及：音频信号的深度学习处理方法3. 小米王育军：小爱背后的小米语音技术4. 百度康永国：AI 时代的百度语音技术5. 中科院刘斌：基于联合对抗增强训练的鲁棒性端到端语音识别第五期 量子计算专场1. 清华大学翟荟：Discovering Quantum Mechanics with Machine Learning2. 南方科技大学鲁大为：量子计算与人工智能的碰撞3. 荷兰国家数学和计算机科学中心（CWI）李绎楠：大数据时代下的量子计算4. 苏黎世联邦理工学院（ETH）杨宇翔：量子精密测量5. 百度段润尧：量子架构——机遇与挑战第六期 机器学习专场1. 中科院张文生：健康医疗大数据时代的认知计算2. 中科院庄福振：基于知识共享的机器学习算法研究及应用3. 百度胡晓光：飞桨（PaddlePaddle）核心技术与应用实践4. 清华大学王奕森：Adversarial Machine Learning: Attack and Defence5. 南京大学赵申宜：SCOPE - Scalable Composite Optimization for Learning第七期 自动驾驶专场1. 北京大学查红彬：基于数据流处理的SLAM技术2. 清华大学邓志东：自动驾驶的“感”与“知” - 挑战与机遇3. 百度朱帆：开放时代的自动驾驶 - 百度Apollo计划4. 北理宋文杰：时空域下智能车辆未知区域自主导航技术第八期 深度学习专场1. 中科院文新：深度学习入门基础与学习资源2. 中科院陈智能：计算机视觉经典——深度学习与目标检测3. 中科院付鹏：深度学习与机器阅读第九期 个性化内容推荐专场1. 人民大学赵鑫：基于知识与推理的序列化推荐技术研究2. 中科院赵军：知识图谱关键技术及其在推荐系统中的应用第十期 视频理解与推荐专场1. 北京大学袁晓如：智能数据可视分析第十一期 信息检索与知识图谱专场1. 北京邮电大学邵蓥侠：知识图谱高效嵌入方法2. 人民大学徐君：智能搜索中的排序-突破概率排序准则3. 百度周景博：POI知识图谱的构建及应用4. 百度宋勋超：百度大规模知识图谱构建及智能应用5. 百度冯知凡：基于知识图谱的多模认知技术及智能应用第十二期 年度特别专场1. 复旦大学桂韬：当NLP邂逅Social Media--构建计算机与网络语言的桥梁2. 清华大学董胤蓬：Adversarial Robustness of Deep Learning3. UIUC罗宇男：AI-assisted Scientific Discovery4. 斯坦福应智韬：Graph Neural Network Applications第十三期 AI助力疫情攻关线上专场1. 清华大学吴及：信息技术助力新冠防控2. 北京大学王亚沙：新冠肺炎传播预测模型3. 百度黄际洲：时空大数据与AI助力抗击疫情——百度地图的实践与思考4. 百度张传明：疫情下的“活”导航是如何炼成的第十四期 深度学习线上专场1. 中国科学院徐俊刚：自动深度学习解读2. 北航孙钰：昆虫目标检测技术3. 百度尤晓赫：EasyDL，加速企业AI转型4. 百度邓凯鹏：飞桨视觉技术解析与应用第十五期 大数据线上专场1. 复旦赵卫东：大数据的系统观2. 中科大徐童：AI×Talent数据驱动的智能人才计算3. 百度李伟彬：基于PGL的图神经网络基线系统4. 中科大张乐：基于人才流动表征的企业竞争力分析第十六期 NLP前沿技术及产业化线上专场1. 复旦大学黄萱菁：自然语言处理中的表示学习2. 中科院刘康：低资源环境下的事件知识抽取3. 百度何中军：机器翻译 —— 从设想到大规模应用4. 百度孙宇：百度语义理解技术ERNIE及其应用5. 哈佛邓云天：Cascaded Text Generation with Markov Transformers6. 复旦大学桂韬：Uncertainty—Aware Sequence Labeling第十七期 百度奖学金特别专场1. 麻省理工学院赵明民：能穿墙透视的计算机视觉2. 卡内基梅隆大学梁俊卫：视频中行人的多种未来轨迹预测 3. 清华大学丁霄汉：深度网络重参数化——让你的模型更快更强4. 南京大学赵鹏：动态环境在线学习的算法与理论研究5. 上海交通大学方浩树：人类行为理解与机器人物体操作留言点赞关注我们一起分享AI学习与发展的干货如转载，请后台留言，遵守转载规范

今天和大家分享我在美国石溪大学读化学专业硕士的一些经历，一方面作为自己一路走来的记录，另一方面希望可以给学弟学妹们一些参考，算作是过来人的经验。美国纽约州立大学石溪分校（The State University of New York at Stony Brook），又叫石溪大学，简称SBU，它位于纽约市郊风景区长岛。石溪大学有很多专业在全美大学专业排名中名列前茅，比如：数学、计算机科学、物理、生物化学、生物等等。值得一提的是杨振宁老师曾经在石溪教书三十多年。而我所在的学院也是拥有诺贝尔化学奖获得者的学院。1.课程培养目标纽约州立大学石溪分校的化学系研究生院包括五年制博士（PhD）以及两年制研究生（MS），针对于希望在美国这个理工科的殿堂进行深造的留学生。研究生两年项目包括三种形式，三种项目毕业之后的学位证都是Master of science，没有区别。第一种是coursework，纯课程制度，毕业之前需要完成一篇专业性的综述并进行答辩。第二种是internship项目，旨在为想要毕业后进行工作的学生提供阶段性指导并帮助其更好地融入工作环境；由第一年纯课程和第二年的全职intern（CPT）组成，研究生指导老师及学校就业指导中心会根据学校资源及学生意愿为其提供至少三个公司的面试机会并帮助改写简历。我选择的就是第二种项目，个人认为是非常值得推荐的。不光可以轻松拿到大公司的实习机会，也可以在纯美国的工作环境中融入美国社会，为以后找工作打下基础。第三种是research项目，在第一学年结束之前要选择一个实验室进入，第二年主要根据实验室的研究方向完成一个独立的项目，也可以同时选择一些课程进行。毕业之前要完成一个专业性的研究报告并答辩。2.学校师生情况石溪研究生院化学系一届研究生在50人左右，其中大概30%是中国人，其余就是美国学生和其他国家留学生（印度学生也很多）。拥有诺贝尔化学奖获得者的学院，师资力量非常强，任何一个研究方向几乎都有不少老师。大部分老师在学校内拥有实验室，还有许多老师在同样位于长岛的Brookhaven National Lab(美国布鲁克海文国家实验室，离学校20分钟车程)以及Cold Spring Harbor(大名鼎鼎的冷泉港，离学校40分钟车程)都有研究工作和实验室以及公司。在硬件研究设施和资源方面是整个美国条件中上的。石溪大学研究生院化学系老师众多，但总体来说比较强的研究方向或者有比较多的老师专注于的方向有计算化学，生物化学，材料化学和电化学。依托其天然的地理位置和强大的师资，石溪化学系培养出了很多优秀的学生。3.录取要求石溪的化学专业比较侧重学生研究及快速学习的能力，同时综合GPA、GRE和学术成果。托福理论上没有硬性要求，但大部分同学都是有95+以上的成绩的，GRE也同样没有硬性要求。文书比较体现个性的东西，教授比较想看到你对自己的研究方向有什么样的创新认识，对未来研究的展望以及目前的成果。这些都要在文书中体现的，一定要把自己对研究方向的独特创新思考和快速学习能力在文书中表达出来。专业的学术能力是非常重要的，但同时也要具备很强的social和teamwork的能力，要知道很多lab的工作都是由团队一起完成的，一个人的学术能力再强也不能偏安一隅。4.在石溪读化学专业是什么样的体验？在石溪读化学专业，总体感觉未来发展是非常明朗的。研究生和博士其实差别不大，可以在第一年中想清楚自己是否要读博，借助好学院的资源更上一层楼。如果选择读博，那么石溪强大的师资以及周围的国家实验室是非常强有力的后盾。如果选择转专业，那么石溪的医学院(拥有长岛最大条件最好的医院，新冠疫情期间最先被用于改造并隔离长岛地区确诊病人)和生物学院都非常厉害。还有石溪的物理系，全美排名第三，著名美籍华裔物理学家杨振宁教授曾于石溪大学物理系执教30余年。如果不想继续做学术，那么选择研究生项目拿到学位或是去实习都是不错的经历。石溪大学位于美国纽约州长岛中部，离曼哈顿和纽约最大的华人城法拉盛大约1小时车程，生活方便轻松，并且安全舒适。长岛环境优美，大部分地区是天然的深林，是纽约的大氧吧，周围也有很多海滩和出游的好去处。往西还有纽约著名的富人区，了不起的盖茨比庄园取景地就在长岛。不论是学习还是生活都是很方便的地方

相信现在有不少同学已经着手申请大学啦，从开始申请到正式入学是一个漫长煎熬，但又满是期待的过程。想要在明年这个时候走入理想大学校园的话，准备申请的过程可容不得一丝含糊。下面就和立思辰留学一起来了解一下美国纽约州立大学石溪分校申请的相关介绍吧~和一位固定的工作人员联系纽约州立大学石溪分校高级招生顾问Michelle Curtis-Bailey告诉《华盛顿邮报》，申请过程中，学生应该和招生部门一位特定的工作人员保持联系，和招生顾问们建立更好的关系。“在个人层面上了解学生是我们最有价值的经历之一，它真的能帮助我们在录取你的时候为你辩护。”纽约州立大学石溪分校申请材料申请材料清单：申请表: 在线填写附加申请表: No奖学金申请方式: 单独申请成绩单要求: 申请时提供原件+翻译件推荐信: 提供一封推荐信申请Essay: 要求一篇Mid-year Report(高三上学期成绩):不要求纽约州立大学石溪分校奖学金荣誉学院奖学金：考核高中成绩平均分、SAT或ACT分数、领导力、参加课外活动和/或荣誉计划。每一个被录取的荣誉学院学生都将获得一定程度的奖学金支持；Regeneron Science Talent Search入选者；国家优秀奖学金；总统及教务长奖学金：高中取得优异的未加权平均成绩的学生（包括考虑高中的学术课程、SAT / ACT分数、课外活动、研究经验、特殊才能或技能）；毕业致辞优等生奖学金：高中GPA至少90%；WISE奖学金（Women In Science and Engineering）

4月26日安徽大学官方正式对外宣布，教育部正式批准安徽大学与美国纽约州立大学石溪分校合作举办“安徽大学纽约石溪学院”，该学院也是安徽省获批的首个本科层次非独立法人性质中外合作办学机构。此消息一出也是引起了大家对这所安徽省属211高校，双一流建设学科高校的关注，对于安徽学子来说，大家对于安徽大学还是非常熟悉的，学校在安徽的影响力也是非常大的。安徽大学历史悠久，1928年创建于当时省会安庆市，是安徽现代高等教育的开端。学校几经调整，学校于1956年迁建合肥市，1958年9月16日，毛泽东同志亲笔为学校题写校名，这一天被定为校庆日。根据学校官网的介绍，学校现有15个博士学位授权一级学科和1个博士学位授权二级学科、32个硕士学位授权一级学科和2个硕士学位授权二级学科、以及28个专业硕士学位授权类别，形成了本科、硕士、博士等完整的高层次人才培养体系，并建有13个博士后科研流动站。学校整体的学科建设还是非常不错的，学校的外语系在国内更是享有盛名，迄今为止，学校的外语学院共有50多名毕业生被外交部录用，英语专业也是每年学子们争相报考的金牌专业。学校此次开设的学院开设的安徽大学纽约石溪学院，将会设立应用物理学、应用统计学、数字媒体技术3个专业，拟于2020年招生，以高考为录取标准，采取中外双注册双学籍，即完成相应专业毕业要求的学生可获颁双方的学士学位和毕业证书。每年每专业计划招生100人，致力于培养具备国际化视野和跨文化沟通交流能力的国际化人才，办学总规模达1200人。我相信很多人对于纽约州立大学石溪分校还不是很了解，我们简单来看一下这所学校，纽约州立大学石溪分校是纽约州立大学体系的四个中心大学之一，是北美顶尖大学联盟美国大学协会成员。2019 U.S.News美国大学本科综合排名中位居第80名，世界大学综合排名中居第166名；泰晤士世界大学排名全球前1%；学校培养出多位诺贝尔奖、图灵奖、菲尔茨奖等世界级奖项得主。最重要的一点就是，安徽省籍著名物理学家、诺贝尔奖得主奖杨振宁教授在该校执教37年。学校目前面向全国招生，在全国各地的招生分数也是比较高的，文科基本要超出一本线40分左右，理科要超出一本线70多分。19年全国各地的投档分数如下，不同省份分数不一样大家可以参考这些数据。报考建议：1.安徽大学今年新开设的中外合作预计会是以独立招生代码的形式进行招生，不会与统招一起招生2.中外合作正常的录取分数都要低于统招，从招生专业来看，学校预计只招收理科生，第一年招生预计会低于统招20分以上3.与美国合作的中外合作，一般学费都比较高，所以这也会影响学子们报考4.安徽地区学生报考安徽大学纽约石溪学院相对优势会小一些，安徽学子对这所学校还是非常认可的，竞争会更激烈一些，外省学子预计报考热度不会太高5.中外合作是进入名校的一条捷径，但是后面发展的路径与统招还是会有一些区别的，所以后续的规划大家也要提前考虑清楚