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01
項目介紹
在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中,機械設備的正常運行和維護至關重要。傳統(tǒng)的維護方法包括預防性維護和故障后維修,但這些方法往往存在成本高、效率低和設備停機時間長等問題。為了提高設備的運行效率,減少維護成本和停機時間,預測性維護(Predictive Maintenance, PdM)成為了一個備受關注的研究方向。 預測性維護利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法,通過對設備運行數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測和分析,提前預測設備可能發(fā)生的故障,從而在故障發(fā)生前進行維護。隨著傳感器技術(shù)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,工業(yè)設備能夠生成大量的運行數(shù)據(jù),這為預測性維護提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎。然而,如何有效地從這些海量數(shù)據(jù)中提取有用信息,成為實現(xiàn)預測性維護的關鍵挑戰(zhàn)。 人工智能(Artificial Intelligence, AI)技術(shù),尤其是機器學習(Machine Learning, ML)和深度學習(Deep Learning, DL),在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復雜模式識別方面表現(xiàn)出色。通過構(gòu)建智能算法模型,可以對設備的運行狀態(tài)進行實時監(jiān)測、故障診斷和剩余壽命預測。本次科研將結(jié)合當前技術(shù)前沿以及學生的相關經(jīng)歷和需求,展開1v1科研指導服務。此外,學生也可以定制其他專業(yè)的科研課題。
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02
導師介紹
Zhao教授
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新加坡國立大學客座教授 開放空間創(chuàng)投&OV數(shù)據(jù)科學總監(jiān) 前谷歌云亞太地區(qū)機器學習負責人 研究領域:machine learning, artificial intelligence, data science, computer vision, natural language processing, large language model application
研究方向:人工智能/機器學習/數(shù)據(jù)科學/大語言模型
03
我們的優(yōu)勢
VS
我們的名??蒲?
教授1v1指導
提供更個性化的科研教學指導
獨立一作論文
讓學生全面地參與研究項目,從而獲得更多的學術(shù)成就和獨立思考的能力
教授直接指導論文
直接從資深專家那里獲取知識和經(jīng)驗,有利于論文的高質(zhì)量完成
100%有推薦信
確保學生在留學申請時有強有力的推薦支持
官方郵箱推薦信
使用教育郵箱發(fā)送的推薦信更具權(quán)威性
教授進群隨時直接聯(lián)系
便于實時解答疑問和及時獲取反饋
華人教授漢語指導
使用漢語講授專業(yè)知識內(nèi)容更容易消化理解
其他科研機構(gòu)
10-20人班課
學生不容易得到個人化的關注
共同一作論文
導致學生的貢獻被稀釋,不容易突顯個人能力
教授不指導論文
缺乏專業(yè)指導,導致論文質(zhì)量不高
不全都有推薦信
缺乏推薦信會影響將來的留學申請
私人郵箱推薦
導致學生的貢獻被稀釋,不容易突顯個人能力
只能在班課會議上溝通
缺乏及時和個性化的反饋
英文授課聽不懂
用英語講授高深的專業(yè)內(nèi)容會形成語言障礙影響學習和質(zhì)量
04
你將獲得
名校推薦信
國際會議英文論文發(fā)表
全方位助力留學申請
Before
簡歷
缺乏完整深度經(jīng)歷
文書
素材不夠,巧婦難為無米之炊
面試
不自信,無法很好展示自己
后續(xù)
學習
時間緊湊,來不及適應
After
* * * * *
提升簡歷深度及豐富度,增大申請成功率
高含金量文書素材,展現(xiàn)硬核技能與軟實力
言之有物,主動展現(xiàn)加大錄取率概率
夯實基礎,熟練定量研究更好適應后續(xù)學習
05
進度安排
01
階段一:科研項目匹配和準備期
周期:
1-4周
海外導師:
學生和導師雙向匹配
指南者導師:
進行前期技能、軟件等基礎能力培訓
02
階段二:科研項目正式周期
周期:
8周
海外導師:
每周遠程會議-科研推進-論文指導
指南者導師:
協(xié)助答疑和輔導
03
階段三:論文發(fā)表和網(wǎng)申
周期:
--
海外導師:
推薦信(官郵)+網(wǎng)推
指南者導師:
協(xié)助論文發(fā)表
06
學員故事
經(jīng)歷 這兩個多月的“折磨”后,教授給我的評價是“孩子很認真努力”,的確我個人比較享受這個過程,教授的每個任務我都會認真甚至加倍完成,會把拓展內(nèi)容也適當完成。
--雙非,考研失敗,我跟隨南洋理工教授發(fā)表國際一作論文助力留學申請!
07
錄取捷報
新加坡國立大學環(huán)境工程理學碩士(提前批)
Z同學
本科院校:
浙江大學
標化成績:
GPA:79 / 雅思:6.0
科研導師:
呂教授·南洋理工大學
參與項目:
Image recognition model building in the context of municipal waste classification
香港大學電氣與電子工程(工程)理學碩士
Y同學
本科院校:
南京郵電大學
標化成績:
GPA:87.28 / 雅思:6.5
科研導師:
呂教授·南洋理工大學
參與項目:
Research on Mixed-Mode Sensory System Fusion Algorithms
美國波士頓大學計算機專業(yè)碩士錄取
W同學
本科院校:
蘇州大學文正學院
標化成績:
GPA:3.0 / 多鄰國:130
科研導師:
郭教授·哥倫比亞大學
參與項目:
An Artificial Intelligence-Based Approach to Brain Tumor Prediction
帝國理工學院數(shù)據(jù)科學與數(shù)字優(yōu)化的運輸理學碩士
X同學
本科院校:
蘇州大學
標化成績:
GPA:90 / 雅思:7.0
科研導師:
李教授·南洋理工大學
參與項目:
Analysis of on-time arrival prediction and influencing factors of logistics trucks
新加坡國立大學數(shù)據(jù)科學與機器學習理學碩士
Z同學
本科院校:
東南大學
標化成績:
GPA:87 / 雅思:7.0
科研導師:
郭教授·哥倫比亞大學
參與項目:
Convolutional neural network model and transformer classification on kidney images
南洋理工大學電子學理學碩士
H同學
本科院校:
北京理工大學
標化成績:
GPA:2.9 / 雅思6.5
科研導師:
呂教授·南洋理工大學
參與項目:
Study of integration techniques for multi-modal sensory data
使用人工智能技術(shù)的工業(yè)機械預測維護方法
Predictive Maintenance Methods for Industrial Machinery using AI Techniques
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1
留學意向
2
基本意向
3
詳細背景
4
了解途徑
1.1 您期望申請學歷是
1.2 您期待的留學地區(qū)是多選
2.1 您的身份狀態(tài)是
2.2 您的目前學歷是
3.1 您的本科學校是
大陸本科
海外本科
3.2 您的學校名稱是
沒有查詢到相關的學校
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3.3 您的專業(yè)名稱是
沒有查詢到相關的專業(yè)
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4. 您了解到我們的途徑是
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