具權威性與(yu) 影響力的世界級頂級學術賽事丘成桐中學科學獎每年都會(hui) 吸引一眾(zhong) 中學生的注意力。
丘成桐中學科學獎(S.-T. Yau High School Science Award)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,由清華大學主辦,清華大學丘成桐數學科學中心承辦,入選2022-2025學年教育部競賽白名單。競賽麵向全球中學生,涵蓋數學、物理、化學、生物、計算機、經濟金融建模六大基礎學科。
截至目前,累計超過2000餘(yu) 所中學、12000餘(yu) 支隊伍參賽,覆蓋國內(nei) 30餘(yu) 個(ge) 省市自治區和美國、新加坡等多個(ge) 海外國家,共計461個(ge) 學生團隊、850餘(yu) 人獲獎。超過半數獲獎青年學生先後進入清華、北大、哈佛、MIT、耶魯和普林斯頓等中外知名大學就讀,其中不乏進入高校任職走上科研之路的獲獎者。
丘賽常見問題解答
Q1:我報名時是高三的學生,12 月總決(jue) 賽時已經升入大學了,可以參賽嗎?
可以,要看你報名的時候是不是中學生。
Q2:我想和跨校的朋友組成一個(ge) 團隊。團隊成員不是一個(ge) 學校的可以嗎?
學生不允許跨學校組隊。
Q3:指導老師必須是我們(men) 學校的老師嗎?
可以是中學老師,也可以是大學或科研機構的老師,必須如實填寫(xie) 。講師不能來自公司、培訓機構或任何營利性組織。如果組委會(hui) 有理由相信該學生受培訓機構指使完成研究報告,組委會(hui) 保留取消該學生參賽資格和獲獎排名的權利。
Q4:我想報名參加兩(liang) 個(ge) 學科的比賽可以嗎?
學生可以申請多個(ge) 學科(數學/物理/化學/生物/計算機/經濟金融建模)的獎項,但同時申請多個(ge) 學科時,需要注冊(ce) 另一個(ge) 賬號,參加不同的論文。
Q5:我的論文既有數學也有物理。可以同時參加數學和物理兩(liang) 個(ge) 獎項的評審嗎?
不行,不允許參加同一篇論文中兩(liang) 個(ge) 科目的競賽。請慎重考慮,選擇一個(ge) 科目參加。
Q6:我注冊(ce) 一個(ge) 賬號,可以同時注冊(ce) 幾個(ge) 獎項嗎?
不可以。每個(ge) 注冊(ce) 賬戶隻能對應一個(ge) 團隊。同時報名多個(ge) 學科的比賽時,需要再注冊(ce) 一個(ge) 賬號。
Q7:注冊(ce) 後可以修改隊伍信息嗎?
自提交研究報告截止之日起,指導老師和參賽學生的信息在整個(ge) 比賽期間不得更改。
在此之前,可以修改。(提醒:請如實提交所有參賽信息。如違反誠信原則,一經查實,組委會(hui) 將取消該隊參賽/獲獎資格,並在網站公示違規隊伍,通報相關(guan) 學校校長。)
Q8:研究報告上傳(chuan) 後,可以修改嗎?
8月1日至9月15日期間,如對研究報告等研究資料有新的補充和修改,可在係統上上傳(chuan) 新版本,9月15日之後不可再做修改。
Q9:研究報告一定要用英文寫(xie) 嗎?
丘成桐中學科學獎鼓勵學生用英語寫(xie) 研究報告。12月,他們(men) 必須提交英文的研究報告和PPT,並用英文進行答辯。在決(jue) 賽前的階段,語文和英語都沒有強製要求。
Q10:需要交報名費嗎?
不,丘成桐中學科學獎不向學生收取任何費用。
Q11:如果我們(men) 已用這篇研究報告參加別的比賽或投稿,可以參加丘獎嗎?
可以的,但如果參賽者曾經參加、正在報名參加或有意願參加其他國內(nei) 外相關(guan) 學科競賽活動,提交或發表該研究報告,請務必在注冊(ce) 報名時在“提交研究報告”頁麵如實填寫(xie) 相關(guan) 信息。
Q12:可否郵寄參賽材料到組委會(hui) 進行報名?
不可以。各參賽隊伍必須在網上完成注冊(ce) 報名,並在網上提交研究報告、實驗視頻、論文查重報告等材料,若隻以書(shu) 麵形式提交這些材料,則視為(wei) 無效。
Q13:哪些學生可以報名海外賽區?如何進行海外賽區報名?
海外賽區(亞(ya) 洲)——報名範圍:除中國內(nei) 地外,港澳台地區及亞(ya) 洲其他國家的中學生。
報名網址:https://yauaward-asia.hk
海外賽區(北美賽區)——報名範圍:除亞(ya) 洲國家外,其他海外國家的中學生。
報名網址:https://www.yau-science-awards.org
Q14: 如有問題,可以怎樣谘詢官方?
中國內(nei) 地賽區相關(guan) 問題可以聯係丘成桐中學科學獎秘書(shu) 處進行谘詢,電子郵件:yau-award@tsinghua.edu.cn;亞(ya) 洲賽區相關(guan) 問題谘詢:https://yauaward-asia.hk;北美賽區相關(guan) 問題谘詢:YAUHSA2019@gmail.com
Q15:麵試答辯時,指導老師需要參加嗎?
分賽區決(jue) 賽階段的麵試答辯,每個(ge) 團隊30分鍾,學生參加,指導老師不參加;
12月總決(jue) 賽階段的麵試答辯,每個(ge) 團隊30分鍾,學生和指導老師均須參加,1-2分鍾指導老師簡要介紹指導情況,其餘(yu) 為(wei) 學生PPT介紹研究情況及評委問答。
丘賽參賽指南
1、參賽要求
評選對象:
全球中學生(中國內(nei) 地賽區僅(jin) 限高中生參賽)
參賽方式:
每支參賽隊伍由1-3位同一學校的中學生組成,由1-2位指導老師帶領
報名網站:
https://www.yau-awards.com (https://www.yau-awards.com/)
獎項設置:
總決(jue) 賽各科目均設金、銀、銅獎和優(you) 勝獎,各獎勵十餘(yu) 個(ge) 團隊,另設最高獎—科學金獎。
簡要日程:
4月5日-7月31日,注冊(ce) 報名
8月1日-9月15日,提交/更新研究報告
9月16日-10月30日,分賽區評審
11月1日-11月7日,入圍全球總決(jue) 賽名單及研究報告公示
12月2日-12月3日,全球總決(jue) 賽暨頒獎典禮,科學論壇(日程以最終通知為(wei) 準)
獎項設置(總決(jue) 賽):
分設數學獎、物理獎、化學獎、生物獎、計算機獎、經濟金融建模獎;科學金獎。
1、六科單項獎均設置金獎一個(ge) 、銀獎一個(ge) 、銅獎三個(ge) 、優(you) 勝獎五個(ge) ,獎金分別為(wei) 金獎5萬(wan) 元、銀獎3萬(wan) 元、銅獎1萬(wan) 元、優(you) 勝獎0.5萬(wan) 元,並為(wei) 獲獎團隊頒發獎杯和證書(shu) 。
科學金獎一個(ge) ,獎金5萬(wan) 元,頒發獎杯和證書(shu) 。
2、如有需要,組委會(hui) 將在審核後,為(wei) 總決(jue) 賽獲獎學生出具用於(yu) 申請大學的推薦信。
2、賽區劃分
中國內(nei) 地賽區
報名範圍:
中國內(nei) 地高中在校學生
報名網址:
www.yau-awards.com (https://www.yau-awards.com)
日程:
具體(ti) 按照賽事通知為(wei) 準
1、數學獎:
(1)北部賽區:北京/河北/天津/山西/內(nei) 蒙古/新疆/黑龍江/吉林/遼寧/湖北/河南/陝西/寧夏/甘肅/青海
(2)南部賽區:廣東(dong) /廣西/海南/四川/湖南/貴州/雲(yun) 南/西藏/重慶/福建/江西/安徽/澳門
(3)東(dong) 部賽區:浙江/江蘇/山東(dong) /上海
2、物理獎、化學獎、生物獎、計算機獎、經濟金融建模獎:
(1)北部賽區:北京/河北/天津/山西/山東(dong) /內(nei) 蒙古/新疆/黑龍江/吉林/遼寧/河南/陝西/寧夏/甘肅/青海。
(2)南部賽區:浙江/江蘇/上海/廣東(dong) /廣西/海南/四川/湖南/湖北/貴州/雲(yun) 南/西藏/重慶/福建/江西/安徽。
海外賽區(亞(ya) 洲賽區)
報名範圍:
除中國內(nei) 地外,港澳台地區及亞(ya) 洲其他國家的中學生。
報名網址:
https://www.yau-science-awards.org
日程:
具體(ti) 按照賽事通知為(wei) 準
海外賽區(北美賽區)
報名範圍:
除亞(ya) 洲國家外,其他海外國家的中學生。
報名網址:
https://www.yau-science-awards.org
日程:
具體(ti) 按照賽事通知為(wei) 準
丘獎計算機精品項目火熱招募中~
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。
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