丘成桐中學科學獎計算機暑假熱招項目招募學霸！

在丘獎六大學科賽道中，計算機獎備受矚目。計算機學科不僅(jin) 可以擺脫地域限製，足不出戶做科研，還完美契合當下CS學科的迅速發展，為(wei) Top美本申請增色！

現在正值2023丘獎黃金備賽季，推出丘賽計算機暑假熱招項目，助你打破計算機內(nei) 卷，決(jue) 勝賽場！

丘成桐計算機獎含金量

丘成桐中學生科學獎是2008年由數學大師丘成桐先生發起設立的中學生科學創新類獎項，以“科研學術論文”和“專(zhuan) 業(ye) 學術答辯”為(wei) 評價(jia) 主體(ti) ，以提交論文的形式參賽。

計算機賽道自開辟以來，就在國際上極具影響力和認可度。參賽院校不乏國內(nei) 外頂尖高中，且受到了國內(nei) 外的高校招生官的一致青睞。2018年首屆丘成桐計算機科學金獎獲得者何婉榕同學目前就讀於(yu) 清華大學姚班。

根據丘獎組委統計，超過半數獲獎青年學生先後進入清華、北大、哈佛、MIT、耶魯、普林斯頓等中外知名大學就讀，其中不乏進入理想大學後依然堅持學術研究的科研人才。

計算機學科評審趨勢

• 學科相關(guan) 性

• 選題重要性

• 理論/技術的原創性&先進性

• 結果正確性

• 團隊合作性

• 學術規範性

• 學術道德和誠信

好的開頭就成功了一半，一個(ge) 適合丘獎的選題更能讓參賽者如虎添翼。學生的研究課題既可以是基礎理論的研究，也可以是技術問題的探索，但無論是哪種，其結果都要對計算機科學與(yu) 技術領域中某一方向的發展產(chan) 生一定影響。

中學生科研並非要做出從(cong) 無到有的成果，能站在前人的肩膀上邁出一小步就是成功。學生的選題可以是原創性科學問題，也可以是針對已有問題做出較大提升的創新性改進。

做研究最忌諱出現學術誠信問題。學生的研究課題應提供詳盡的實驗結果和討論，可以通過視頻、可執行程序包、源代碼等資料來證明結果的真實性。

丘獎非常注重團隊合作性和公平性。對於(yu) 團隊項目，每位作者都需要做出均等的貢獻、且都需要參加麵試答辯，避免“搭車”參賽。

計算機學科選題策略

通過回顧丘獎計算機曆年獲獎作品，我們(men) 發現評獎結果總體(ti) 符合以上要求，金銀獎論文水平會(hui) 高於(yu) 其他獎項；當作品整體(ti) 水平接近時，選題重要性、方法創新性、論文撰寫(xie) 質量，是決(jue) 定你能否獲獎的重要因素。

在近兩(liang) 年丘獎的獲獎課題中，“人工智能”相關(guan) 的研究占據了半壁江山，深刻體(ti) 現了產(chan) 業(ye) 界與(yu) 學術界對於(yu) 教育的影響。在選題時結合當下行業(ye) 熱點，向行業(ye) 前沿靠攏，是個(ge) 不錯的選擇。

科研是衝(chong) 刺夢校的“靈丹妙藥

美國大學普遍遵循以人本位的招生體(ti) 係，他們(men) 想找符合學校價(jia) 值觀且具有學術潛力的學生。以斯坦福為(wei) 例，這類全麵發展的“八邊形戰士”是招生官心中理想的候選人?

而科研可以體(ti) 現學生的多個(ge) 特質，科研並非坦途，做研究等於(yu) 離開舒適區，進入學科的深水區，進行學術探索與(yu) 拓展。完成一項科研需要有足夠的自驅力和邏輯思維能力，這正是Top大學招生官看重的。

獎項設置

總決(jue) 賽設獎約為(wei) 11個(ge) ：

(1)設金獎1個(ge) ；

(2)設銀獎1個(ge) ；

(3)設銅獎3個(ge) ；

(4)設優(you) 勝獎5個(ge) ；

(5)科學金獎1個(ge) 。

注：獎金不是最重要的，關(guan) 鍵獲獎能夠得到大牛的推薦信，這可是名校的通行證呀。

丘獎項目安排

項目主要包含三大部分：理論，分析，論文寫(xie) 作

理論

項目第一階段，每周一次課，每次 2 小時。項目前期需要看一定量的文獻，且隊伍學生分工，每人至少精讀一篇文獻。這樣保證做到對知識的理解，對他人研究，對背景知識的紮實掌握，才能提出自己的課題以及創新性的地方。以及之後論文寫(xie) 作，公式推導，才能更好的借鑒到別人的理論，並按學術要求去引（否則就是學術不誠信）。

分析

項目第二階段，每周一次課，每次 2 小時。老師指導學生搜集數據，並進行數據的清洗和篩選，然後學習(xi) 一係列專(zhuan) 業(ye) 的學術分析軟件，進行數據科學等實驗分析，並做出對應的高級數據可視化（圖、表等）。

論文寫(xie) 作

第三階段，項目的 6，7，8 月份為(wei) 論文寫(xie) 作時間，考慮到夏校等其他活動安排，學生至少需要有 1 個(ge) 半月的時間精力參與(yu) ，每周投入 4 小時以上。每周老師與(yu) 學生上一次課，隨時跟進指導寫(xie) 作進度，以及解決(jue) 出現的問題。

項目課題研究方向

01、基於(yu) 人工智能的人臉識別研究

課題介紹：基於(yu) 人工智能的人臉識別研究主要是利用人工智能的工具去進行人臉的識別。可以根據學生的興(xing) 趣搜集相應的明星或者球星等人的照片，從(cong) 而做一個(ge) 人臉識別的係統。學習(xi) 基於(yu) 人工智能的人臉識別可以快速地入門現在非常火熱的人工智能，對該領域的基本框架和方法有基本了解。該項目適合那些對人工智能感興(xing) 趣的學生。

02、基於(yu) 聲音和圖像的跨模態檢索研究

課題介紹：

隨著人臉識別技術、虹膜識別技術、車牌識別技術等計算機視覺技術再現實生活中的廣泛應用，人們(men) 在不斷發掘更加智能的基於(yu) 圖像識別技術的應用場景。基於(yu) 數字圖像的行人再識別技術就是近年來的一個(ge) 重要應用，該技術的研究內(nei) 容是通過圖像匹配技術，對不同時間不同地點出現的行人進行身份的認證，應用場景要比傳(chuan) 統的人臉識別等問題複雜的多。

這個(ge) 項目中我們(men) 將基於(yu) 國際上給定的公開數據集，利用matlab編程軟件進行算法研究和仿真。該項目適合於(yu) 那些對人工智能和編程感興(xing) 趣的學生。

03、光譜影像的智能檢測

課題介紹：光譜影像的智能檢測是光譜影像處理和分析領域的重要研究方向。如何利用光譜影像數據，更有效服務地理環境監測、食品安全、醫藥衛生和精準農(nong) 業(ye) 等國家重大需求，已經成為(wei) 光譜影像智能檢測應用研究領域的核心問題，而光譜影像的異常檢測是光譜影像智能檢測的熱點研究課題。因此，本課題將重點研究光譜影像的異常檢測。該項目適合那些對人工智能和遙感圖像感興(xing) 趣的學生。

04、基於(yu) 人工智能的交通標識識別研究

課題介紹：基於(yu) 人工智能的交通標識識別研究主要是利用人工智能的工具去進行識別交通標識。學習(xi) 基於(yu) 人工智能的交通標識識別可以快速地入門現在非常火熱的人工智能，對該領域的基本框架和方法有基本了解。該項目適合那些對人工智能感興(xing) 趣的學生。傳(chuan) 統的交通標識識別方法都是以交通標識的形態特征為(wei) 基礎，通過對交通標識的形態差別進行統計分析，找到一組近似最優(you) 的能代表交通標識差異的統計參數來對交通標識進行篩選識別，從(cong) 而達到計算機交通標識識別的目的。但識別的結果始終不盡人意遠遠滿足不了人們(men) 對交通標識識別的應用需求。而基於(yu) 人工智能的交通標識識別研究係統，具有強大的適應能力和易升級擴展的優(you) 點，在交通標識識別領域有著更好的應用前景。

05、基於(yu) 數字圖像的行人再識別方法研究

課題介紹：

隨著人臉識別技術、虹膜識別技術、車牌識別技術等計算機視覺技術再現實生活中的廣泛應用，人們(men) 在不斷發掘更加智能的基於(yu) 圖像識別技術的應用場景。基於(yu) 數字圖像的行人再識別技術就是近年來的一個(ge) 重要應用，該技術的研究內(nei) 容是通過圖像匹配技術，對不同時間不同地點出現的行人進行身份的認證，應用場景要比傳(chuan) 統的人臉識別等問題複雜的多。

這個(ge) 項目中我們(men) 將基於(yu) 國際上給定的公開數據集，利用matlab編程軟件進行算法研究和仿真。該項目適合於(yu) 那些對人工智能和編程感興(xing) 趣的學生。

06、計算機視覺以圖搜圖

課題介紹：深度學習(xi) 在圖像領域的快速發展，在於(yu) 它能學習(xi) 到圖片的相關(guan) 特征，評價(jia) 一個(ge) 深度模型的好壞往往在於(yu) 它學習(xi) 到有用的特征程度的多少，在提取特征這方麵而言，目前神經網絡有著不可替代的優(you) 勢，而圖像檢索往往也是基於(yu) 圖像的特征比較，看特征匹配的程度有多少，從(cong) 而檢索出相似度高的圖片。

07、機器學習(xi) 價(jia) 格預測

課題介紹：

隨著機器學習(xi) 的不斷發展，些前沿的集成算法及基於(yu) 時間序列的機器學習(xi) 預測方法對具有非線性、時間序列特征的數據，比如原油價(jia) 格等爭(zheng) ，具有準確率高、魯棒性好的特點，逐漸成為(wei) 了解決(jue) 價(jia) 格預測類問題的必然選擇。

08、計算機視覺皮膚癌

課題介紹：

皮膚癌已經成為(wei) 危害人類生命健康的疾病之一，也是人類常見的惡性腫瘤之一。人工智能的加入，不僅(jin) 能將最簡單的診治技術帶入到技術所能觸及的每個(ge) 角落為(wei) 醫療資源短缺的地區送來及時的技術補充，同時也將從(cong) 繁重的重複勞動中解放醫生，成為(wei) 醫生有力的助手，使得他們(men) 可以將智慧和精力投入到疑難診治和疾病研究中去。