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每年有20000名中国学生,正在被藤校抛弃....

每年有20000名中国学生,正在被藤校抛弃....跟着藤校/G5导师做科研,发论文,走升学花路

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随着一年一度Ivy day的到来,让无数留学生心力交瘁的玄学申请季,接近尾声。

毫无疑问,北师大实验的「名校收割机」榜首地位仍不可撼动,集齐八大藤校的全部「Congratulations」,而最惊喜的当属平和双语,直接晋升为“最强黑马校”,狂揽包括哈佛、宾大、康奈尔等九枚藤校offer。

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看着各大中介机构刷屏的Offer喜讯,不少爬藤家庭感慨道“留学生的春天终于要到来”,但这不过只是“幸存者偏差”,残酷的现实其实是,今年藤校录取率再次创下历史新低——

哈佛迎来冰点3.41%、哥大略高一些,但也不过3.9%,耶鲁仅为4.35%、达特茅斯6.07%、布朗5.08%,就连录取率问鼎八大藤校、一直徘徊在10%的康奈尔也跌至7.3%。

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有行业内人士做过统计,每年拿到F1签证的大陆高中生总数超过25000人,能获得八大藤校青睐的人数却不足150人,换言之,超20000名申请者成了爬藤路上的陪跑选手。

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在知乎话题“申请时被连环拒是种什么体验”下,随处可见全校排名前几的学霸,被梦校放进waitlist或是直接发rejection letter的经历故事。

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在这里,被老师寄予厚望的“下一个藤校收割机”,本期待满满地登入杜克的网站,等待“Congratulations”映入眼帘的那瞬间尖叫,却意外发现只有一封拒信躺在那里。而他不仅手握托福116、Sat1540高分,而且身为学校话剧社leader,每年暑假都坚持去甘肃乡村支教。

不仅如此,还有在爬藤赛道一路内卷,卷出IB 4门HL的“自鸡选手”,连申哈耶普斯等一众Top20名校,结果最好成绩不过也只是纽约大学把她放进waitlist,最后被一所50名开外的大学录取。

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甚至有从高一阶段甚至初中年级就开始为梦校积蓄力量的申请者,然而在今年申请季等待他的却是5次被放进waitlist,他一遍遍改着love letter,试图说明着自己对学校的热爱,以及履历有多匹配,重新提交了多门AP 5分的成绩,但仍然无济于事。

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其实,那些被藤校发拒信的申请党并非不优秀,可能只是不够「特别」。

不只是藤校,越是排名靠前的英美顶尖大学,就越是希望录取独一无二的申请者,刷绩点、刷语言成绩等,这种硬实力的提升早已无法拉开差距,名校竞争者之间比拼的是“软实力”。

招生官们希望看到的是,「别人没有,而你独有」的科研经历,所以这个4月,是时候通过科研、论文发表、大牛推荐信,让自己在梦校的申请中脱颖而出。

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标化成绩越来越趋同

“硬实力”竞争时代已然过去

申请变得不再固定

这种不确定的背后是更多“软实力”的角逐

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本课程延续了从管理经济学开始的顺序,并向学生介绍了战略互动、寡头垄断、风险态度和信息不对称等新概念。在许多市场中,买家和卖家拥有不同的信息,这可能导致市场效率低下。这些深奥难懂的经济学概念,都会通过老师深入浅出的剖析,结合生活中实实在在的例子,呈现在学生的面前。

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项目将通过介绍两种非常实用的商业分析工具,即Python编程语言和机器学习工具包,帮助学生理清上述问题的答案,以及在项目中学习如何使用机器学习完成商业市场数据分析,进行股市预测,在项目结束时,提交项目报告,进行成果展示。

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本项目将对介绍机器人在工业应用的现状、问题和前景展望、机器人操纵器常见结构的分类,运动学,运动规划,学习,传感和控制等机器人学概述、机器人运动学(固定机器人和移动机器人)、机器人的各类驱动器,包括电机和不同外部及内部传感器并了解SLAM以及如何操纵在未知环境中的机器人、机器人运动规划与增强学习控制等多个方面的内容。

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本项目将带领学生详细了解机器学习的主要方法和当前的研究方向,涵盖机器学习中的不同算法的分析与对比。项目在讨论至今仍有效的如决策树的经典算法外,还将讨论以深度学习为例的改变了机器学习领域的新技术。

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本项目中,我们将介绍基本的传播理论,从而了解数字、社交、移动媒体以及市场营销。

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本项目中课程着眼于世界不同地区的教育体系。学生将主要研究地方性的关键教育政策和教育改革,从而探索决定受教育人群是否能得到有效教育的的一系列关键因素。讨论四个“教育生态”维度: 宏观系统,外系统,中系统(教育过程)和微观系统。

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本项目内容主要包括公司概况与战略分析、财务分析技巧、财务比率分析等理论知识与案例实战。本项目将向学生介绍进行财务报表分析所需的技能,这些技能与金融行业的广泛职位相关,包括银行、资产管理、私募股权和并购。学生将运用财务报告分析方法,财务关键指标的运算,对某一企业进行财务报告分析并撰写财务分析报告,在项目结束时提交小组报告,进行成果展示。

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本项目内容涉及强化学习核心理论和技能,具体包括遗传算法、强化学习框架、Q-learning、行动者-批评(actor-critic;AC)模型、马尔可夫决策过程、优化控制、图神经网络(graph neural networks; GNN)、自动机器学习(Auto ML)等。

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本项目将从力学基本原理入手,介绍宇宙中随处可见轨道运动,以围绕恒星移动的行星、围绕行星移动的卫星和相互环绕轨道上的黑洞为例,探究轨道计算原理。并带领学生探究恒星周围是否有行星的存在。

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人们对于语言学习的理解往往存在一个普遍误区——语言学习即词汇、语法学习。事实上,一门语言的习得远不止于这两个层次。如何恰当地使用语言,选择合适的语言形式进行交流也是语言习得的重要方面。本项目将围绕二语习得展开,内容涵盖二语习得简介、语言学习与文化、语言交际能力、语言的社会意义、语言变体等。

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