背景提升 | 科研项目 | 牛津大学 | 应用数学：工程管理：数学与计算机机器学习

专业方向：工程建设管理、机器学习、分析方法数理逻辑

适合许多人：高中生、大学生

在人工智能大趋势下，数理逻辑利用计算机和近似值利用计算机越来越多地分析方法到各个学科领域中，成为交叉学教学科研究口试题中的重要来进言道：用于解决复杂解决办法，最优化战略性决策者的制定。同时，现代工程建设学在数理逻辑和近似值机利用计算机的辅助下也有了长足发展。

推荐原因

01大专院校教授他的学生

牛津大学尼尔邓普顿学院工程建设医学系终身教授，牛津大学信息技术人小组研究口试题负责人。NERC环境研究口试题人小组首席研究口试题员：专注研究口试题生物学信息技术、食品及永续技术。“通过改善气候条件去除温室气体”主题决议领导成员（2017-2021，由NERC资助），曾与萨里大学、帝国理工大学教授一同编辑出版过环境工程建设力学摘要。

02项目产出丰富

●教授签字口试程推论

●教授评价表

●项目读完

●教授私人读完（教授EDU名片网推）

● 出席国际研讨

● 国际EI/CPCI刊物博士论文辅导及发表

项目内容

140口试时 包含先以口试+社会医学教学科研+博士论文写出+劳工口试+成果增值

● 探索数理逻辑利用计算机和基于数理逻辑模型的最优化方案

● 学习运用数理逻辑及近似值机知识和模型解决相关实际解决办法

● 运用热门工程建设学研究口试题领域中的前沿案例验证数值的模拟测试

● 进言道医学调研，撰写教学科研报告和社会医学文章

BG PLUS

经验分享

01

本口试题将参考数理逻辑利用计算机和基于数理逻辑模型的归纳和最优化，并偏重于归纳他们作为信息技术来进言道的竞争者是如何他的学生制造业的永续发展，以及永续及城市系统的永续决策者。口试题将包含机械利用计算机（平衡状态和动态）、统计利用计算机、机器学习和最优化分析方法等专业内容。

02

口试题将选用以解决办法为导向的研究口试题分析方法，从热门工程建设学研究口试题领域中挑选出具有代表性的前沿案例进 言道调研（例如生物学炼制、化学储能和下一代食品系统等), 并进言道实践。

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