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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
随着抗生素的广泛使用，耐药性微生物的出现和传播已成为全球公共卫生领域面临的一大挑战。耐药性微生物的快速准确识别对于有效的抗感染治疗至关重要，它可以帮助医生及时选择合适的抗生素，减少不必要的抗生素使用，从而控制耐药性的发展和传播。然而，传统的微生物识别和耐药性检测方法通常耗时较长，且在某些情况下可能无法提供准确的识别结果。
机器学习，作为人工智能领域的一个重要分支，已经在医学影像识别、基因序列分析等多个领域展现出了巨大的潜力。特别是在处理和分析大规模生物医学数据方面，机器学习技术能够提供新的视角和方法。基于机器学习的耐药性微生物快速识别方法，通过分析微生物的遗传信息、表型特征或者与耐药性相关的生物标志物，有望实现对耐药性微生物的快速、准确识别。
本研究旨在开发一种基于机器学习的耐药性微生物快速识别方法，通过分析微生物的遗传信息或表型数据，快速准确地识别出具有耐药性的微生物种类及其耐药性特征。这项研究的成功将为临床抗感染治疗提供强有力的技术支持，为抗击耐药性微生物传播提供新的解决方案。
随着抗生素的广泛使用，耐药性微生物的出现和传播已成为全球公共卫生领域面临的一大挑战。耐药性微生物的快速准确识别对于有效的抗感染治疗至关重要，它可以帮助医生及时选择合适的抗生素，减少不必要的抗生素使用，从而控制耐药性的发展和传播。然而，传统的微生物识别和耐药性检测方法通常耗时较长，且在某些情况下可能无法提供准确的识别结果。
机器学习，作为人工智能领域的一个重要分支，已经在医学影像识别、基因序列分析等多个领域展现出了巨大的潜力。特别是在处理和分析大规模生物医学数据方面，机器学习技术能够提供新的视角和方法。基于机器学习的耐药性微生物快速识别方法，通过分析微生物的遗传信息、表型特征或者与耐药性相关的生物标志物，有望实现对耐药性微生物的快速、准确识别。
本研究旨在开发一种基于机器学习的耐药性微生物快速识别方法，通过分析微生物的遗传信息或表型数据，快速准确地识别出具有耐药性的微生物种类及其耐药性特征。这项研究的成功将为临床抗感染治疗提供强有力的技术支持，为抗击耐药性微生物传播提供新的解决方案。
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导师介绍
MENTOR INTRODUCTION
夏教授
伦敦国王学院Associate Professor
伦敦大学学院-UCL名誉副教授
人工智能&生物医疗领域专家
擅长医学彩色影像的信号采集、处理、分析与识别，生物医疗相关领域的人工智能算法与仿真；
研究方向：医学图像/人工智能/医疗器械
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