清华-伯克利深圳学院

2020年清华-伯克利深圳学院963生物医学基础综合考试大纲——盛世清北本文由盛世清北查阅整理，专注清华大学考研信息，为备考清华大学考研学子服务。

以下为2020年清华大学深圳国际研究生院963《生物医学基础综合》考研考试大纲：963《生物医学基础综合》考试范围：生物化学：生物大分子组成，代谢，合成，功能等相关生物化学基础知识；考试大纲：一、基础理论二、蛋白质的结构与功能第一节蛋白质的分子组成第二节蛋白质的分子结构第三节蛋白质的理化性质第四节蛋白质的分类三、核酸的结构与功能第一节核酸的分子组成第二节核酸的分子结构第三节核酸的理化性质四、酶第一节概述第二节酶的结构与功能第三节影响酶促反应速度的因素第四节酶与医学五、维生素第一节概述第二节脂溶性维生素第三节水溶性维生素六、水和无机盐第一节体液第二节水第三节无机盐七、糖代谢第一节物质代谢总论第二节糖分解代谢第三节糖原的合成与分解第四节糖异生作用第五节血糖及其调节八、生物氧化第一节概述第二节呼吸链第三节 ATP的生成与利用第四节胞质中NADH的氧化第五节其他生物氧化体系九、脂类代谢第一节概述第二节甘油三酯的代谢第三节磷脂代谢第四节胆固醇代谢第五节血浆脂蛋白代谢十、氨基酸代谢第一节蛋白质的营养作用第二节氨基酸的一般代谢第三节个别氨基酸的代谢十一、核苷酸代谢第一节核苷酸合成代谢第二节核苷酸分解代谢十二、核酸的生物合成第一节 DNA的生物合成第二节 RNA的生物合成十三、蛋白质的生物合成及调控第一节蛋白质的生物合成第二节基因表达调控第三节癌基因与抑癌基因十四、细胞信号转导第一节概述第二节细胞内信号转导相关分子第三节主要的信号转导途径第四节信号转导与医学十五、基因工程与分子生物学常用技术第一节基因重组与基因工程第二节常用分子生物学技术十六、实验指导实验一血清总蛋白测定（双缩脲法）实验二酶的专一性实验三影响酶促反应速度的因素实验四血糖测定（葡萄糖氧化酶法）实验五血清总胆固醇测定（胆固醇氧化酶法）实验六血清甘油三酯测定（磷酸甘油氧化酶法）实验七血清丙氨酸氨基转移酶活性测定（赖氏比色法）备考清华，需要完整的资料，需要坚定的信念，更需要完善的复习策略，把书本从薄读到厚，再从厚读到薄，最后通过目录，就能就能把所有知识脉络延展，相互关联起来，检查是否有知识盲区，这中间是一个艰难的过程，需要有足够的耐力和毅力，一路有盛世清北陪伴你，你的备考不会孤单！。

清华考博辅导班将清华-伯克利深圳学院 2018 硕博连读博士研究生招生录 取名单整理如下。

以上由清华考博辅导班搜集整理。985/211 高校考博资料：考博参考书|考 试科目|招生目录|分数线|报录比|招生简章|考博经验|考博笔记等,尽在启道教 育!最后，启道预祝大家申博成功。
03 智能电网与可再生能源
康飞宇
JUNQIAO WU 张锡辉 胡洪营
SLAWOMIR W.HERMANOWICZ
王黎明 孙宏斌 吴文传 郭庆来
SCOTT MOURA
JAVAD LAVAEIYANESI
04 智能交通与物流系统 05 低碳经济与金融风险分析 06 低维材料与器件
SHMUEL OREN
缪立新 张毅 申作军 孔英 XIN GUO ILAN ADLER 刘碧录
尤政 王晓浩 LIWEI LIN 付红岩
CONNIE CHANG-HASNAIN
FENG WANG
黄翊东 罗毅 张林 黄绍伦
KHALID M MOSALAM
吴建平 江勇 朱文武

06 计算机成像与显示 0830J2 环境科学与新能源技术
戴琼海
01 纳米能源材料 02 环境科学与技术
邹小龙
成会明
0831J4 精准医学与公共健康 01 大分子平台转化医学和生物制造 02 癌症生物标记、诊断和治疗
孙伟 徐弢
SEUNG-WUK LEE
TING XU 黄来强
马岚
03 生物医学检测和成像 04 干细胞治疗与再生医学 05 集成分子诊断系统
GERARD MARRIOTT
马辉
XIAOHUA GONG
备注
600 清华-伯克利深圳学院
“环境科学与新能源 技术”、“数据科学和 信息技术”、“精准医 学与公共健康”是清 华大学自主设置的交 叉学科，已按国家有关 文件要求完成备案。

今后，全球的研究生将有机会在深圳同时接受中美两大顶级学府——清华大学和伯克利加州大学教授们的共同指导。

昨天，两所高校在深圳签署合作协议，共同创建清华－伯克利深圳学院。

两名校将注入师资据介绍，清华－伯克利深圳学院的主体，依托清华大学深圳研究生院，但所有的教学与研究工作，都可以在清华大学深圳研究生院和伯克利加州大学两个校区开展。

新学院致力于创建符合国际教育发展趋势的研究生教育，并通过清华、伯克利两校师资的投入，积极应对和解决全球面临的重大科技问题和社会发展问题。

学院初期拟围绕纳米技术与纳米医学、低碳与新能源技术、大数据与未来互联网等方向建立跨学科研究中心。

联合中心将精心遴选相关领域符合要求的清华大学教师、伯克利加州大学教师以及在全球范围内招聘教师，并邀请工业界导师加入。

明年招首批博士生学院面向全球招生，为学生提供优越的科研环境，鼓励学生在跨学科研究和国际化的氛围中培养创新性思维和创造力。

研究生们将在两校教授和工业界导师的共同指导下，收获在清华和伯克利两校中与不同文化背景的学生共同学习、共同成长的宝贵经历，在“社会-学校”多元协同、不同学科门类“大交叉平台”上培养创意创新创业能力。

据了解，清华-伯克利深圳学院将于今年底前正式启动，计划明年首批招收50名博士研究生，2016年开始举办硕士研究生项目，并逐步达到培养规模。

伯克利加州大学是世界顶尖大学之一，在2014年《泰晤士报》世界大学声誉排名中位列全球第6。

校长表态：克利大学校长杜宁凯两校可以基于长期战略合作关系，借助大学－政府－企业国际协同创新模式，以培养创新型的全球科技领袖和未来企业家，由此为未来技术和教育变革创造一个独特的全球生态环境。

伯克利加州大学和清华大学的合作历史悠久且卓有成效，共建的深圳学院将致力于开展创新教育与跨学科研究，携手应对中美两国乃至全球共同面临的复杂的社会与经济挑战。

清华-伯克利深圳学院数据科学与信息技术（数据科学交叉学科硕士项目清华-伯克利深圳学院数据科学与信息技术（数据科学交叉学科硕士项目）培养方案（2016年6月修订）一、适用学科、专业：数据科学与信息技术（学科代码99J3）数据科学交叉学科作为面向信息技术与跨学科前沿交叉领域的国际化高端人才培养项目，适用学科、专业包括：计算机与数据科学类、电子信息技术类、机械工程类（含仪器仪表）和人文与社会科学类等。

二、培养目标通过课程学习和研究实践，具备数据科学与信息技术相关科技领域较宽广的专业知识，掌握扎实的专业技能，具备在智能传感、信息器件、信息处理、网络技术、数据科学、人机交互等领域开展创新性工作的能力，创办相关高新技术企业的能力和管理全球性产业的能力，培养全球科技、工程领袖和未来企业家，为解决区域和全球性重大挑战输送高素质人才。

三、学习年限与学位设置采用全脱产的培养方式,培养地点在深圳和加州伯克利。

学习年限2～3年，不超过清华大学硕士学位研究生最长修业年限。

按照以下两种方式的一种设置。

1、全程在清华-伯克利深圳学院学习，完成各培养环节，并满足清华大学硕士学位授予要求的学生将被授予清华大学“数据科学与信息技术”学术型硕士学位。

2、第一学年在清华-伯克利深圳学院学习，第二学年到加州伯克利大学学习（9个月），第三学年回到清华学习。

完成各培养环节，并同时满足清华大学和加州伯克利大学硕士学位授予要求的学生，可获得清华大学与加州伯克利大学双硕士学位。

四、培养方式数据科学交叉学科硕士研究生项目采用前沿交叉研究与创新实践紧密结合的教育模式，实行导师组负责制。

培养环节主要包括：基础课程、专业模块、工程领导力、专题研究、企业实践、毕业论文等环节。

五、学位学分要求研究生在攻读全日制的数据科学交叉学科硕士期间，总学分不少于24学分。

具体如下：1、公共必修课 5学分2、专业必修课程不少于15学分3、学术与职业素养课程不少于1学分4、必修环节 3学分攻读全日制的数据科学交叉学科硕士项目的研究生，可以向加州伯克利大学申请攻读工程硕士项目，如获得加州伯克利大学工学院工程硕士项目录取，且修满该校学位要求学分，可向该校申请工程硕士学位。

V清华-伯克利深圳学院精准医学与公共健康硕士统考攻略清华-伯克利深圳学院由清华大学与美国伯克利加州大学于2014年9月7日签署合作协议共同创建，面向全球共同面临的重大科技问题和社会发展问题，联合高等学院、政府和企业界开展跨学科学术研究和人才培养。

学院将探索“大学-政府-企业”三方合作的培养模式，整合高校、政府和产业界的资源，建立一个国际化的人才培养与研究平台。

学院围绕“环境科学与新能源术”、“数据科学与信息技术”、“精准医学与公共健康”建立跨学科研究中心，进行博士研究生及硕士研究生招生培养，未来将根据发展需要，拓展建立其他跨学科研究方向。

一、报考条件1．拥护中国共产党的领导，愿意为社会主义现代化建设服务，品德良好，遵纪守法的中华人民共和国公民。

2．身体健康状况符合《普通高等学校招生体检工作指导意见》。

3．考生的学历必须符合下列条件之一：（1）国家承认学历的应届本科毕业生(含普通高校、成人高校、普通高校举办的成人高等学历教育应届本科毕业生)及自学考试和网络教育届时可毕业本科生，2019年9月1日前须取得国家承认的本科毕业证书，否则录取资格无效。

（2）具有国家承认的大学本科毕业学历的人员。

（3）获得国家承认的高职高专毕业学历后满2年(从毕业后到2019年9月1日)或2年以上的，以及国家承认学历的本科结业生，但必须满足以下条件：a．在核心期刊上以第一或第二作者发表过文章；b．辅修过所报专业本科的全部主干课程；c．本人英语水平证明。

按本科毕业生同等学力身份报考。

（4）已获硕士、博士学位的人员。

二、考试1．入学考试分初试和复试。

2．初试时间按国家教育部统一规定进行，初试科目详见招生专业目录。

3．初试方式均为笔试。

4．初试成绩满足要求的考生都必须参加复试，复试统一安排在清华大学，具体时间、地点另行通知。

5．复试包括外国语听力、口语测试和综合复试。

综合复试将采取面试加专业知识综合笔试方式。

专业知识综合笔试覆盖范围参见招生专业目录中的备注栏。

2020年清华-伯克利深圳学院961物理-化学方向基础综合考试大纲——盛世清
北
本文由盛世清北查阅整理，专注清华大学考研信息，为备考清华大学考研学子服务。

以下为2020年清华大学深圳国际研究生院961《物理-化学方向基础综合》考研考试大纲：961《物理-化学方向基础综合》
考试内容：
961 《物理-化学方向基础综合》主要考试内容：力学、热学、电磁学、振动和波、波动光学、狭义相对论和量子物理基础等相关基础知识。

考试大纲：
1.质点运动学
2.质点动力学
3.刚体的定轴转动
4.气体动理论
5.热力学基础
6.静电场
7.稳恒磁场
8.电磁感应
9.振动学基础
10.波动学基础
11.波动光学
12.狭义相对论
13.量子物理基础
备考清华，需要完整的资料，需要坚定的信念，更需要完善的复习策略，把书本从薄读到厚，再从厚读到薄，最后通过目录，就能就能把所有知识脉络延展，相互关联起来，检查是否有知识盲区，这中间是一个艰难的过程，需要有足够的耐力和毅力，一路有盛世清北陪伴你，你的备考不会孤单！。

盛世清北-清华-伯克利深圳学院考研难度解析清华-伯克利深圳学院是一所新兴的学院，包含三个招生专业，19年招生25个，2020年招生71个，明显的扩张迹象。

关于报考难度的话，只能说，清华的考研难度，普遍较高，想要一次考研成功，还需要掌握伯克利深圳学院全面信息，做好难度解析，知己知彼，才能取得胜利。

2019年，清华深圳国际研究生院正式揭牌成立，作为清华大学国内唯一的异地办学机构，清华大学深圳国际研究生院是深圳市与清华大学市校合作进一步升级。

清华大学深圳国际研究生院由清华大学与深圳市委市政府携手成立，在清华大学深圳研究生院和清华-伯克利深圳学院的基础上进一步拓展，面向全球延揽优秀教师和研究生，通过高层次的国际合作，高水平的人才培养，高质量的创新实践，建设国际一流研究生院，助力清华大学“双一流”建设，为深圳市、粤港澳大湾区建设和区域可持续发展增添创新动力。

学院初期围绕“环境科学与新能源技术”、“数据科学和信息技术”、“精准医学与公共健康”建立跨学科研究中心，进行博士研究生及硕士研究生招生培养，未来将根据发展需要，拓展建立其他跨学科研究方向。

一、招生目录盛世清北老师解析：1、“环境科学与新能源技术”、“数据科学和信息技术”、“精准医学与公共健康”是清华大学自主设置的交叉学科，面向未来的社会发展需求并已按国家有关文件要求完成备案的新型学科。

2、0812J3 数据科学和信息技术考试科目发生变化，专业课科目由943 传感与测控基础综合或 940 光电子基础综合或 937 数据科学基础综合变更为961物理-化学方向基础综合或 962 数学-数据方向基础综合。

961 初复试专业综合考试内容：大学物理等相关基础知识（重点考察理科基础），适用于能源、环境、材料及光电、传感器等研究方向。

962 初复试专业综合考试内容：数据科学等相关基础知识，适用于电网、大数据、物流、低碳金融政策分析、机器学习、工业工程等研究方向。

3、0830J2 环境科学与新能源技术考试科目发生变化，专业课科目由941 材料物理基础综合或 942 材料工程基础综合或 937 数据科学基础综合或 815 化学或 816 环境微生物学变更为961物理-化学方向基础综合或 962 数学-数据方向基础综合。

2020清华-伯克利深圳学院考研招生目录大纲参考书分数线考研经验考研难度解析-盛世清北清华-伯克利深圳学院是一所新兴的学院，包含三个招生专业，19年招生25个，2020年招生71个，明显的扩张迹象。

关于报考难度的话，只能说，清华的考研难度，普遍较高，想要一次考研成功，还需要掌握伯克利深圳学院全面信息，做好难度解析，知己知彼，才能取得胜利。

2019年，清华深圳国际研究生院正式揭牌成立，作为清华大学国内唯一的异地办学机构，清华大学深圳国际研究生院是深圳市与清华大学市校合作进一步升级。

清华大学深圳国际研究生院由清华大学与深圳市委市政府携手成立，在清华大学深圳研究生院和清华-伯克利深圳学院的基础上进一步拓展，面向全球延揽优秀教师和研究生，通过高层次的国际合作，高水平的人才培养，高质量的创新实践，建设国际一流研究生院，助力清华大学“双一流”建设，为深圳市、粤港澳大湾区建设和区域可持续发展增添创新动力。

学院初期围绕“环境科学与新能源技术”、“数据科学和信息技术”、“精准医学与公共健康”建立跨学科研究中心，进行博士研究生及硕士研究生招生培养，未来将根据发展需要，拓展建立其他跨学科研究方向。

一、招生目录盛世清北老师解析：1、“环境科学与新能源技术”、“数据科学和信息技术”、“精准医学与公共健康”是清华大学自主设置的交叉学科，面向未来的社会发展需求并已按国家有关文件要求完成备案的新型学科。

2、0812J3 数据科学和信息技术考试科目发生变化，专业课科目由943 传感与测控基础综合或 940 光电子基础综合或 937 数据科学基础综合变更为961物理-化学方向基础综合或 962 数学-数据方向基础综合。

961 初复试专业综合考试内容：大学物理等相关基础知识（重点考察理科基础），适用于能源、环境、材料及光电、传感器等研究方向。

962 初复试专业综合考试内容：数据科学等相关基础知识，适用于电网、大数据、物流、低碳金融政策分析、机器学习、工业工程等研究方向。

8:00
8 康馨 Environmental science and New Energy Technology
9 江振颖 Environmental science and New Energy Technology
10 单晗 11 赵麒
Data Science and Information Technology Data Science and Information Technology
面试时间段 7:30 8:00 9:00 10:00 11:00
13:00
14:00 15:00 16:00 17:00
面试地点
iPark ①Waiting room: C3-21-
Lecture Hall ②21楼-20楼走防火通道(便
捷)
面试顺序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
黄睿
Environmental science and New Energy Technology
7
邱钰
Data Science and Information Technology
8
李慕同
Data Science and Information Technology
9
曹珍凤
Environmental science and New Energy Technology
梁恬宁 惠相云
曹野 徐佳怡 谢贝妮 宋子星 付常芸 周宇烈 樊家硕
报考专业 Data Science and Information Technology Environmental science and New Energy Technology Environmental science and New Energy Technology Environmental science and New Energy Technology Environmental science and New Energy Technology Data Science and Information Technology Data Science and Information Technology Data Science and Information Technology Environmental science and New Energy Technology Environmental science and New Energy Technology Environmental science and New Energy Technology Data Science and Information Technology Environmental science and New Energy Technology Data Science and Information Technology Environmental science and New Energy Technology

清华-伯克利深圳学院硕士学位研究生培养方案（2018年6月修订，适用于2018级硕士研究生）一、适用范围适用于清华-伯克利深圳学院（以下简称：学院）招收的以下三个学科的硕士研究生(包括国际学生、港澳台学生)：1)环境科学与新能源技术（学科代码:99J2）2)数据科学和信息技术（学科代码:99J3）3)精准医学与公共健康（学科代码:99J4）环境科学与新能源技术硕士项目适用学科、专业包括但不限于：材料科学与工程、环境科学与工程、电气工程与新能源、现代物流与智能交通、低碳经济与金融、应用信息技术，等等。

数据科学和信息技术硕士项目适用学科、专业包括但不限于：计算机与数据科学、电子与信息技术、自动化与控制、机械工程（含仪器仪表）和人文与社会科学，等等。

精准医学与公共健康硕士项目适用学科、专业包括但不限于：生物学、生物医学工程、物理学、机械工程、仪器科学与技术，等等。

二、培养目标1. 环境科学与新能源技术环境科学与新能源技术硕士项目致力于培养全球科技、工程领袖和未来企业家，为解决区域和全球性重大挑战输送高素质人才。

培养学生具备在能源材料、低维材料、环境、智能电网、交通物流、低碳经济与金融风险分析等领域开展创新性工作的能力。

2. 数据科学和信息技术数据科学和信息技术硕士项目通过课程学习和研究实践，帮助学生掌握数据科学与信息技术相关领域广泛的专业知识和扎实的专业技能。

培养学生具备在智能传感、信息器件、信息处理、网络技术、数据科学、人机交互等领域开展创新性工作的能力。

项目致力于培养全球科技、工程领袖和未来企业家，具备创办相关高新技术企业和管理全球性产业的能力，为解决区域和全球性重大挑战输送高素质人才。

3. 精准医学与公共健康精准医学与公共健康硕士项目致力于整合国际优质教育、科研和产业资源，培养生物工程与转化医学领域具备创业与工程领导力的复合型人才。

该项目提供下述领域的研究与培训：转化医学与生物制造、癌症生物标记诊断与治疗、创新药物和给药系统、生物医学检测与成像、干细胞治疗与再生医学、集成分子诊断系统，等等。

清华-伯克利深圳学院助教管理办法一、我院助教应首先满足《清华大学研究生助教助研助管岗位管理办法》及《清华-伯克利深圳学院助教职责实施细则》关于助教岗位设置、岗位职责、考评指标等相关规定。

二、助教岗位根据所开课程的需要设置，每学期一聘，工作量标准为每周12-15小时。

一般选课人数少于或等于50人，设一位助教；选课人数50人以上，最多2位助教。

三、助教岗位主要面向我院基本修业年限内的全日制研究生招聘。

应聘助教岗位者，除应满足学校“三助”岗位规定的基本条件外，还应满足以下条件：1．课程学习平均成绩不低于B，单门课程成绩不低于C（新入学研究生除外）。

2．学位论文工作进展令导师或导师组满意。

3．必须曾经选修过即将承担助教工作的课程或相关课程，并取得较好的成绩。

4．应聘者原则上不能承担自己正在选修课程的助教工作。

5．应聘者应保证工作时间，工作能力达到任课教师的要求。

四、助教的工作内容应包括但不限于如下方面：1．了解教学进度，了解学生的学习要求和学习情况，并及时将相关信息反馈给授课教师。

2．在主讲教师的指导下，完成批改作业、为学生答疑、准备上课的教具、参与指导实验课程、收集和准备教学资料等教学辅助工作。

3．有助教经验且表现优良的研究生，在主讲教师指导下，可承担基础课程的辅导答疑、习题课及讨论课组织等教学任务。

4．本门课程教与学相关信息的传达、沟通及相关辅助工作等。

5. 在线课程助教需协助授课教师完成课程拍摄、上线运行、讨论区管理、宣传推广等工作。

五、助教岗位按照“公开招聘、平等竞争、双向选择、择优录取”的原则选聘。

应聘者首先填写《清华大学深圳研究生院助教岗位应聘申请表》（附件1），由授课教师签名同意后，汇同授课教师填写的《清华大学深圳研究生院助教岗位设置申请表》（附件2）一并提交教学办审批。

审批通过后，受聘者须向授课教师充分了解岗位职责，并接受相关培训。

教学过程中如发现助教不能胜任所承担的工作，经授课教师申请后，可予解聘。

清华-伯克利深圳学院数据科学交叉学科硕士项目培养方案（2016年6月修订）一、适用学科、专业：数据科学与信息技术（学科代码99J3）数据科学交叉学科作为面向信息技术与跨学科前沿交叉领域的国际化高端人才培养项目，适用学科、专业包括：计算机与数据科学类、电子信息技术类、机械工程类（含仪器仪表）和人文与社会科学类等。

二、培养目标通过课程学习和研究实践，具备数据科学与信息技术相关科技领域较宽广的专业知识，掌握扎实的专业技能，具备在智能传感、信息器件、信息处理、网络技术、数据科学、人机交互等领域开展创新性工作的能力，创办相关高新技术企业的能力和管理全球性产业的能力，培养全球科技、工程领袖和未来企业家，为解决区域和全球性重大挑战输送高素质人才。

三、学习年限与学位设置采用全脱产的培养方式,培养地点在深圳和加州伯克利。

学习年限2～3年，不超过清华大学硕士学位研究生最长修业年限。

按照以下两种方式的一种设置。

1、全程在清华-伯克利深圳学院学习，完成各培养环节，并满足清华大学硕士学位授予要求的学生将被授予清华大学“数据科学与信息技术”学术型硕士学位。

2、第一学年在清华-伯克利深圳学院学习，第二学年到加州伯克利大学学习（9个月），第三学年回到清华学习。

完成各培养环节，并同时满足清华大学和加州伯克利大学硕士学位授予要求的学生，可获得清华大学与加州伯克利大学双硕士学位。

四、培养方式数据科学交叉学科硕士研究生项目采用前沿交叉研究与创新实践紧密结合的教育模式，实行导师组负责制。

培养环节主要包括：基础课程、专业模块、工程领导力、专题研究、企业实践、毕业论文等环节。

五、学位学分要求研究生在攻读全日制的数据科学交叉学科硕士期间，总学分不少于24学分。

具体如下：1、公共必修课 5学分2、专业必修课程不少于15学分3、学术与职业素养课程不少于1学分4、必修环节 3学分攻读全日制的数据科学交叉学科硕士项目的研究生，可以向加州伯克利大学申请攻读工程硕士项目，如获得加州伯克利大学工学院工程硕士项目录取，且修满该校学位要求学分，可向该校申请工程硕士学位。

清华-伯克利深圳学院博士学位研究生培养方案（2018年6月修订，适用于2018级博士研究生）一、适用范围适用于清华-伯克利深圳学院（以下简称：学院）招收的环境科学与新能源技术、数据科学和信息技术、精准医学与公共健康三个交叉学科领域（以下简称：专业）的博士研究生(包括国际学生、港澳台学生)。

二、培养目标培养学术领袖和未来产业科学家，为解决区域和全球性重大课题输送高素质人才。

三、修业年限入学前只具有学士学位的博士生的修业年限一般为4-5年；入学前具有硕士学位的博士生的修业年限一般为3-4年。

四、培养方式及学位授予本项目为全英文项目，所有专业课程采用全英文授课。

博士生由清华大学、伯克利加州大学和学院全时教授组成的导师（组）共同指导，论文研究工作在清华大学和加州伯克利大学两地完成。

博士生完成培养方案要求，并通过学术指导委员会（AAC）和清华大学的批准后，可获得清华大学博士毕业证书和学位证书以及伯克利加州大学的学习证明。

五、课程设置与学分要求第一学期开始时，学生在提交个人培养计划前，须与导师（组）探讨并选择一个本专业的研究领域作为其主要的培养领域。

所选的领域将决定学生选择major和minor的课程。

每个培养领域都是交叉学科专业和研究方向的结合。

一共有三个交叉学科专业分别对应三个中心。

每个专业分别有三个基于三个研究方向建立的领域。

三个研究方向如下：1）方向一：物理-化学2）方向二：数学-数据3）方向三：生命-科学三个方向在三个专业的应用层面衍生出九个培养领域。

D1T1是交叉学科专业的环境科学与新能源技术的物理-化学培养领域，D1T2是交叉学科专业的环境科学与新能源技术的数学-数据培养领域，D1T3是交叉学科专业的环境科学与新能源技术的生命-科学培养领域，D2T1是交叉学科专业的数据科学和信息技术的物理-化学培养领域，D2T2是交叉学科专业的数据科学和信息技术的数学-数据培养领域，D2T3是交叉学科专业的数据科学和信息技术的生命-科学培养领域，D3T1是交叉学科专业的精准医学与公共健康的物理-化学培养领域，D3T2是交叉学科专业的精准医学与公共健康的数学-数据培养每个领域要求两种课程学分的类型：major 和minor。

清华-伯克利深圳学院数据科学与信息技术（数据科学交叉学科硕士项目）培养方案（2016年6月修订）一、适用学科、专业：数据科学与信息技术（学科代码99J3）数据科学交叉学科作为面向信息技术与跨学科前沿交叉领域的国际化高端人才培养项目，适用学科、专业包括：计算机与数据科学类、电子信息技术类、机械工程类（含仪器仪表）和人文与社会科学类等。

二、培养目标通过课程学习和研究实践，具备数据科学与信息技术相关科技领域较宽广的专业知识，掌握扎实的专业技能，具备在智能传感、信息器件、信息处理、网络技术、数据科学、人机交互等领域开展创新性工作的能力，创办相关高新技术企业的能力和管理全球性产业的能力，培养全球科技、工程领袖和未来企业家，为解决区域和全球性重大挑战输送高素质人才。

三、学习年限与学位设置采用全脱产的培养方式,培养地点在深圳和加州伯克利。

学习年限2～3年，不超过清华大学硕士学位研究生最长修业年限。

按照以下两种方式的一种设置。

1、全程在清华-伯克利深圳学院学习，完成各培养环节，并满足清华大学硕士学位授予要求的学生将被授予清华大学“数据科学与信息技术”学术型硕士学位。

2、第一学年在清华-伯克利深圳学院学习，第二学年到加州伯克利大学学习（9个月），第三学年回到清华学习。

完成各培养环节，并同时满足清华大学和加州伯克利大学硕士学位授予要求的学生，可获得清华大学与加州伯克利大学双硕士学位。

四、培养方式数据科学交叉学科硕士研究生项目采用前沿交叉研究与创新实践紧密结合的教育模式，实行导师组负责制。

培养环节主要包括：基础课程、专业模块、工程领导力、专题研究、企业实践、毕业论文等环节。

五、学位学分要求研究生在攻读全日制的数据科学交叉学科硕士期间，总学分不少于24学分。

具体如下：1、公共必修课 5学分2、专业必修课程不少于15学分3、学术与职业素养课程不少于1学分4、必修环节 3学分攻读全日制的数据科学交叉学科硕士项目的研究生，可以向加州伯克利大学申请攻读工程硕士项目，如获得加州伯克利大学工学院工程硕士项目录取，且修满该校学位要求学分，可向该校申请工程硕士学位。

清华-伯克利深圳学院环境科学与新能源技术、数据科学和信息技术、精准医学与公共健康（2019年6月修订，适用于2019级博士研究生）一、适用范围适用于清华-伯克利深圳学院（以下简称：学院）招收的环境科学与新能源技术、数据科学和信息技术、精准医学与公共健康三个交叉学科领域（以下简称：专业）的博士研究生(包括国际学生、港澳台学生)。

二、培养目标培养学术领袖和未来产业科学家，为解决区域和全球性重大课题输送高素质人才。

三、修业年限修业年限需要符合《清华大学研究生学籍管理规定》的要求。

四、培养方式及学位授予本项目为全英文项目，所有专业课程采用全英文授课。

博士生由清华大学、伯克利加州大学和学院全时教授组成的导师（组）共同指导，论文研究工作在清华大学和伯克利加州大学两地完成。

博士生完成培养方案要求，并通过学术指导委员会（AAC）和清华大学的批准后，可获得清华大学博士毕业证书和学位证书以及伯克利加州大学的学习证明。

五、课程设置与学分要求第一学期开始时，学生在提交个人培养计划前，须与导师（组）探讨并选择一个本专业的研究领域作为其主要的培养领域。

所选的领域将决定学生选择本领域（major）和交叉领域（cross）的课程。

每个培养领域都是交叉学科专业和研究方向的结合。

一共有三个交叉学科专业分别对应三个中心。

每个专业分别有三个基于三个研究方向建立的领域。

三个研究方向如下：1）方向一：物理科学与技术2）方向二：数据科学与技术3）方向三：生医科学与技术三个方向在三个专业的应用层面衍生出九个培养领域。

D1T1是交叉学科专业的环境科学与新能源技术的物理科学与技术培养领域，D1T2是交叉学科专业的环境科学与新能源技术的数据科学与技术培养领域，D1T3是交叉学科专业的环境科学与新能源技术的生医科学与技术培养领域，D2T1是交叉学科专业的数据科学和信息技术的物理科学与技术培养领域，D2T2是交叉学科专业的数据科学和信息技术的数据科学与技术培养领域，D2T3是交叉学科专业的数据科学和信息技术的生医科学与技术培养领域，D3T1是交叉学科专业的精准医学与公共健康的物理科学与技术培养领域，D3T2是交叉学科专业的精准医学与公共健康的数据科学与技术培养领域，D3T3是交叉学科专业的精准医学与公共健康的生医科学与技术培养领域。

【封底人物】Backcover Characters行者科研路 青云志不移 ——记清华-伯克利深圳学院特别研究员秦培武□　陈 璐世界上本没有路，走的人多了也便成了路。

特别是对于科研工作者来说，不断发现未知、探索未知，才能挖掘自己的无限可能、激发自己的科研创新激情。

在清华-伯克利深圳学院特别研究员秦培武的十几年科研人生中，他从未放弃对于自身潜能的挖掘以及对自主科研创新的探索。

早年间，他为了学习科研知识，拓宽科研专业，曾前往美国东北大学、密苏里大学哥伦比亚分校、加州大学伯克利分校等多所名校开展科学研究工作，涉猎多个不同学科。

这些看似杂乱无关的研究经历，为他从不同视角和手段深入研究生命机理打下了坚实的基础。

如今立足于清华伯克利学院平台，在延续前期染色体基础生物学及生物成像方法开发工作的基础上，他还将在脑膜功能、中国警犬脑谱图、医学影像处理、多模态成像、智慧手术机器人等几个新方向中开展创新探索。

在这里，他正在展开自己科研世界新的一页。

年少发奋，科研梦圆读万卷书，行万里路。

是一种求学、求知精神，也是一种孜孜不倦的态度。

在求学和科研的道路上，秦培武历经艰难却从未放弃。

他从一名“学渣”逆袭，通过不懈奋斗闯出了属于自己的一片天地。

秦培武从小学习成绩平平，更不属于他人眼中的“别人家的孩子”。

初中时期和班里成绩第一名的同学做同桌，他的内心也曾因为自己的学习成绩感受到极大的心理落差。

受身边同学的影响，他开始努力学习。

“其实那个时候我也不知道学习是怎么回事，同桌学，我就跟着学。

”秦培武说。

天赋与努力的加持，渐渐地，他的数学成绩逐渐崭露头角，与此同时物理、化学、生物等学科也迎头赶上，最终，他以全班第二名的成绩顺利考入嫩江高中。

秦培武萌生出做科研的想法还要源于他在高中时期，因为在班长家里看到的一本《中外科学家故事一百则》，激发了他对于科学的深切向往。

“当时，在看这本书的时候，我就感受到自己的人生与这些科学家们相比差得太多了。

清华-伯克利深圳学院环境科学与新能源技术等（清华大学-美国伯克利加州大学双硕士学位项目）（2019年6月修订，适用于2019级硕士研究生）一、适用范围适用于清华-伯克利深圳学院（以下简称：学院）招收的以下三个学科的硕士研究生(包括国际学生、港澳台学生)：1)环境科学与新能源技术（学科代码:99J2）2)数据科学和信息技术（学科代码:99J3）3)精准医学与公共健康（学科代码:99J4）环境科学与新能源技术硕士项目适用学科、专业包括但不限于：材料科学与工程、环境科学与工程、电气工程与新能源、现代物流与智能交通、低碳经济与金融、应用信息技术，等等。

数据科学和信息技术硕士项目适用学科、专业包括但不限于：计算机与数据科学、电子与信息技术、自动化与控制、机械工程（含仪器仪表）和人文与社会科学，等等。

精准医学与公共健康硕士项目适用学科、专业包括但不限于：生物学、生物医学工程、物理学、机械工程、仪器科学与技术，等等。

二、培养目标1.环境科学与新能源技术环境科学与新能源技术硕士项目致力于培养全球科技、工程领袖和未来企业家，为解决区域和全球性重大挑战输送高素质人才。

培养学生具备在能源材料、低维材料、环境、智能电网、交通物流、低碳经济与金融风险分析等领域开展创新性工作的能力。

2.数据科学和信息技术数据科学和信息技术硕士项目通过课程学习和研究实践，帮助学生掌握数据科学与信息技术相关领域广泛的专业知识和扎实的专业技能。

培养学生具备在智能传感、信息器件、信息处理、网络技术、数据科学、人机交互等领域开展创新性工作的能力。

项目致力于培养全球科技、工程领袖和未来企业家，具备创办相关高新技术企业和管理全球性产业的能力，为解决区域和全球性重大挑战输送高素质人才。

3.精准医学与公共健康精准医学与公共健康硕士项目致力于整合国际优质教育、科研和产业资源，培养生物工程与转化医学领域具备创业与工程领导力的复合型人才。

该项目提供下述领域的研究与培训：转化医学与生物制造、癌症生物标记诊断与治疗、创新药物和给药系统、生物医学检测与成像、干细胞治疗与再生医学、集成分子诊断系统，等等。