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项目介绍
进度安排
学员故事
录取捷报
项目介绍
PROJECT INTRODUCTION
在现代工业生产中，机械设备的正常运行和维护至关重要。传统的维护方法包括预防性维护和故障后维修，但这些方法往往存在成本高、效率低和设备停机时间长等问题。为了提高设备的运行效率，减少维护成本和停机时间，预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）成为了一个备受关注的研究方向。
预测性维护利用数据驱动的方法，通过对设备运行数据的实时监测和分析，提前预测设备可能发生的故障，从而在故障发生前进行维护。随着传感器技术和工业互联网的发展，工业设备能够生成大量的运行数据，这为预测性维护提供了丰富的数据基础。然而，如何有效地从这些海量数据中提取有用信息，成为实现预测性维护的关键挑战。
人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术，尤其是机器学习（Machine Learning, ML）和深度学习（Deep Learning, DL），在处理大规模数据和复杂模式识别方面表现出色。通过构建智能算法模型，可以对设备的运行状态进行实时监测、故障诊断和剩余寿命预测。本次科研将结合当前技术前沿以及学生的相关经历和需求，展开1v1科研指导服务。此外，学生也可以定制其他专业的科研课题。
在现代工业生产中，机械设备的正常运行和维护至关重要。传统的维护方法包括预防性维护和故障后维修，但这些方法往往存在成本高、效率低和设备停机时间长等问题。为了提高设备的运行效率，减少维护成本和停机时间，预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）成为了一个备受关注的研究方向。
预测性维护利用数据驱动的方法，通过对设备运行数据的实时监测和分析，提前预测设备可能发生的故障，从而在故障发生前进行维护。随着传感器技术和工业互联网的发展，工业设备能够生成大量的运行数据，这为预测性维护提供了丰富的数据基础。然而，如何有效地从这些海量数据中提取有用信息，成为实现预测性维护的关键挑战。
人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术，尤其是机器学习（Machine Learning, ML）和深度学习（Deep Learning, DL），在处理大规模数据和复杂模式识别方面表现出色。通过构建智能算法模型，可以对设备的运行状态进行实时监测、故障诊断和剩余寿命预测。本次科研将结合当前技术前沿以及学生的相关经历和需求，展开1v1科研指导服务。此外，学生也可以定制其他专业的科研课题。
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导师介绍
MENTOR INTRODUCTION
Zhao教授
新加坡国立大学客座教授
开放空间创投&OV数据科学总监
前谷歌云亚太地区机器学习负责人
研究领域：machine learning, artificial intelligence, data science, computer vision, natural language processing, large language model application
研究方向：人工智能/机器学习/数据科学/大语言模型
我们的优势
OUR ADVANTAGES
VS
我们的名校科研
教授1v1指导
独立一作论文
教授直接指导论文
100%有推荐信
官方邮箱推荐信
教授进群随时直接联系呃
华人教授汉语指导
其他机构科研
10-20人班课
共同一作论文
教授不指导论文
不全都有推荐信
私人邮箱推荐
只能在班课会议上沟通
英文授课听不懂
你将获得
YOU WILL GET
01
名校推荐信
02
国际会议英文论文
03
留学申请竞争力提升
Before
缺乏完整深度经历
素材不够，巧妇难为无米之炊
不自信，无法很好展示自己
时间紧凑，来不及适应
After
简历
提升简历深度及丰富度，增大申请成功率
文书
高含金量文书素材，展现硬核技能与软实力
面试
言之有物，主动展现加大录取率概率
后续学习
夯实基础，熟练定量研究更好适应后续学习
进度安排
SCHEDULE
阶段一：科研项目匹配和准备期
周期：1-4周
海外导师：学生和导师双向匹配
指南者导师：进行前期技能、软件等基础能力培训
阶段二：科研项目正式周期
周期：8周
海外导师：每周远程会议-科研推进-论文指导
指南者导师：协助答疑和辅导
阶段三：论文发表和网申
海外导师：推荐信（官邮）+ 网推
指南者导师：协助论文发表
学员故事
STUDENT STORY
在经历这两个多月的“折磨”后，教授给我的评价是“孩子很认真努力”，的确我个人比较享受这个过程，教授的每个任务我都会认真甚至加倍完成，会把拓展内容也适当完成。
--双非，考研失败，我跟随南洋理工教授发表国际一作论文助力留学申请！
X同学
参与项目：
The Impact of Political Orientation on Investment Risk Appetite: Evidence from a US P2P Platform
我特别深刻地记得，当项目遇到瓶颈时，教授根据他的经验为我指出了多个可以尝试的突破方向。在那个时候，我特别需要教授的经验和见识。他能够站在一个较高的角度看待问题，而我苦思冥想了很久的问题在他看来可能一眼就能破解。
--“我不想放弃。”民办本科，GPA无力回天，我发表国际一作，提升软实力！
Y同学
参与项目：
Revolutionizing COVID-19 Diagnosis with Swin Transformer:A Comparative Study on CT Image Attention Analysis and CNN Models performance
教授会引导我先进行相关领域的经典与前沿论文阅读。这个项目是关于人工智能在智能车辆中的应用，但教授会根据我前期论文阅读的情况发现我对某个方向的兴趣点，从而和我一起确定具体的研究方向。
--有志者事竟成：我做科研发表国际一作论文，助力“EE+人工智能”相关专业申请！
H同学
参与项目：
An End-to-End Convolutional Neural Network Model for Autonomous Driving
录取捷报
ADMISSION GOOD NEWS
Z同学
浙江大学
GPA:79/雅思6.0
科研导师：
吕教授·南洋理工大
参与项目：
Image recognition model building in the context of municipal waste classification
新加坡国立大学环境工程理学硕士（提前批）
Y同学
南京邮电大学
GPA:87.28/雅思6.5
科研导师：
吕教授·南洋理工大学
参与项目：
Research on Mixed-Mode Sensory System Fusion Algorithms
香港大学电气与电子工程（工程）理学硕士
W同学
苏州大学文正学院
GPA:3.0/多邻国130
科研导师：
郭教授·哥伦比亚大学
参与项目：
An Artificial Intelligence-Based Approach to Brain Tumor Prediction
美国波士顿大学计算机专业硕士录取
X同学
苏州大学
GPA:90/雅思7
科研导师：
李教授·南洋理工大学
参与项目：
Analysis of on-time arrival prediction and influencing factors of logistics trucks
帝国理工学院数据科学与数字优化的运输理学硕士
Z同学
东南大学
GPA:87/雅思7.0
科研导师：
郭教授·哥伦比亚大学
参与项目：
Convolutional neural network model and transformer classification on kidney images
新加坡国立大学数据科学与机器学习理学硕士
H同学
北京理工大学
GPA:2.9/雅思6.5
科研导师：
吕教授·南洋理工大学
参与项目：
Study of integration techniques for multi-modal sensory data
南洋理工大学电子学理学硕士