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項目收獲

? 獲得教授的學術(shù)推薦信（教授用學校正式 edu 郵箱網(wǎng)推）
? 系統(tǒng)科學的指導和訓練學生進行學術(shù)文章寫作和發(fā)表（國際 CPCI/EI 會議論文）
? 全英文語境展開項目，突破自我，助力 GT 考試、申請面試和未來學習
? 不出國門跟隨海外名校教授學習，節(jié)省國際旅費
? 獲得高質(zhì)量英文個人科研報告，可在申請材料中提交

導師介紹

prof.Yang
牛津大學副教授
擔任格林坦普頓學院的研究員
主攻于生物系統(tǒng)工程
曾與薩里大學，帝國理工大學教授一同出版環(huán)境化學工程日志
任職大學
牛津大學（University of Oxford）, 是一所譽滿全球的世界頂級研究型書院聯(lián)邦制大學, 與劍橋大學并稱牛劍“Oxbridge”。同時與劍橋大學、倫敦大學學院、帝國理工學院、倫敦政治經(jīng)濟學院同屬“G5”超級精英大學，被公認為是當今世界最頂尖的高等教育機構(gòu)之一。 在 2016
年9 月，泰晤士高等教育發(fā)布了 2016-2017 年度第 13 版世界大學排名，其中牛津大學排名第一。

課程安排

ay Topics
01/30 Orientation, Opening Ceremony, Welcome Dinner
          報到、開營儀式、歡迎晚宴
01/31 Introduction to systems engineering and sustainability
          (including the course case study)
          介紹系統(tǒng)工程和可持續(xù)性的發(fā)展（包含課程案例研究）
02/01 Mathematical modelling: mechanistic model development
          數(shù)學建模（1）： 了解機械性建模的開發(fā)
02/02 Mathematical modelling: numerical simulation
         數(shù)學建模( 2 )：數(shù)值的模擬測試
02/03 Mathematical modelling: statistical modelling/machine learning
         數(shù)學建模( 3 )： 了解統(tǒng)計模型/機器學習
02/04 Optimization: problem formulation
         優(yōu)化方式 （1）： 發(fā)現(xiàn)問題
02/05 Optimization: solving optimization problems
          優(yōu)化方式（2）： 解決優(yōu)化所面臨的問題
02/06 Synthesis of the course case study
          對課程案例研究進行一個整合分析
02/07 Summary and guidance on the final assignment
         對最后課程任務的總結(jié)和指導

在地國際化特色 
不出國門，就可以跟隨海外名校教授進行學術(shù)研究，既為學生及其家庭節(jié)省了國際旅費又避免了時差等不適應性。面授課程設(shè)置在中國傳媒大學校內(nèi)進行，學術(shù)氛圍好、校內(nèi)設(shè)施便利且安全性強。
海外名?，F(xiàn)職教授全程授課并指導科研
導師均為海外名校現(xiàn)職教授/終身教授，具有豐富的學術(shù)和科研經(jīng)驗，教授將根據(jù)中國學生特點設(shè)計課題，學術(shù)性與趣味性兼?zhèn)洌寣W員在學術(shù)框架下，充分發(fā)揮想象力和創(chuàng)造力，從開題、文獻檢索、科研報告撰寫、修改等多個環(huán)節(jié)進行學習，實現(xiàn)理論與實踐的融會貫通。
專業(yè) TA/RA 助教全程輔助
助教將經(jīng)過嚴格篩選，擇優(yōu)錄取相關(guān)專業(yè) Master/PhD，并通過系統(tǒng)化培訓及考核后參與進入科研項目組。助教將協(xié)助學生進行課題知識的預習和復習，并為學員提供輔助性指導和技術(shù)支持。此外，助教將與學生分享自身升學、海外學習和科研等經(jīng)驗，更加貼近學生實際情況，提供輔助性建議。
全面提升多項能力，提高名校錄取幾率
為來自全球高中生及大學生提供經(jīng)濟便捷的世界頂級學術(shù)研討和實踐的參與機會，幫助學培養(yǎng)批判性思維、分析和創(chuàng)造性思維、復雜溝通-口頭和書面表達和全球視野，通過深度學習，幫助學生大幅提高申請幾率，并向成為國際水平高精尖領(lǐng)域人才和高水平創(chuàng)新人才更近一步。

課程模式

Model-based decision support for sustainability
This course will introduce mathematical modelling and model-based analysis and optimization, as systems engineering tools to guide decision making in developing industrial, energy or urban systems for improved sustainability. It will include mechanistic (steady-state and dynamic) modelling, statistic modelling/machine learning, and optimization/mathematical programming. This course will adopt a problem-driven approach, using a specific case study selected from a popular research area (e.g. biorefineries, chemical-based energy storage, future food systems) to introduce and practice each modelling and optimization method to be taught throughout the course. Towards the end of the course, the students will be guided to propose similar, but different cases as the topic of their final assignment.
Tentative Schedule - topics covered
Day 1: Introduction to systems engineering and sustainability (including the course case study)
Day 2: Mathematical modelling: mechanistic model development
Day 3: Mathematical modelling: numerical simulation
Day 4: Mathematical modelling: statistical modelling/machine learning
Day 5: Optimization: problem formulation
Day 6: Optimization: solving optimization problems
Day 7: Synthesis of the course case study
Day 8: Summary and guidance on the final assignment