EE 信息论方向(世毕盟留学)
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Berkeley EECS博士全奖offer ,世毕盟5名学员问鼎!2018-02-03世毕盟教育祝贺来自清华电子、清华生医、北大电子、北大微电、北大计算机合计5名世毕盟学员集体斩获UC Berkeley EECS博士全奖offer!下面让我们来认识一下这些GGUers吧^_^这位小伙伴来自清华电子系的搬砖民工星火计划的一员沉迷科研也沉迷游戏样样都搞但样样都不通~这位同学来自清华生医喜欢柯南,喜欢龙珠,喜欢万磁王到目前为止最大的愿望就是成为像孙悟空一样的男人!这是来自北大CS的摩羯男篮球打得好,炉石打得也好更可怕的是他还吹得一手好口琴!优秀就算了,为啥还这么多才多艺呢~这是来自北大微电子的稳重又活泼的巨蟹男也是生活大爆炸的忠实粉!他动能控球(乒乓球,羽毛球)静能驭“杀”(三国杀,狼人杀)申请季结束了必须约一局!来自北大电子的男生他说他以前还是有不少爱好的弹钢琴啦,书法啦,长跑啦…但是!自从上了大二他的爱好就变成了一个,搞科研!从不放过一个细节在科研中处处彰显处女座的独特气质:D世毕盟的小伙伴在拿到顶级的EECS offer时的心情是这样的加州大学伯克利分校❤University of California, Berkeley加州大学伯克利分校简称伯克利,位于美国旧金山湾区伯克利市,是世界著名公立研究型大学、在学术界享有盛誉,伯克利是加州大学的创始校区,也是美国自由、包容的大学之一。
该校学生于1964年发起的“言论自由运动”在美国社会产生了深远影响,改变了几代人对政治和道德的看法。
伯克利还是世界上最重要的研究教学中心之一,位列2016年ARWU世界大学学术排名世界第3,U.S. News世界大学排名世界第4。
ARWU理科排名世界第1、工程及计算机均排名世界第3、人文社科也长期位列世界前5,与旧金山南湾的斯坦福大学共同构成了美国西部的学术中心。
<世毕盟留学>来自麻省理工学院、斯坦福大学、芝加哥大学、哈佛大学、清华大学、北京大学的学子共同创建, 定位于美英名校申请的留学咨询机构和个人发展的平台。
信息论基础知识在当今这个信息爆炸的时代,信息论作为一门重要的学科,为我们理解、处理和传输信息提供了坚实的理论基础。
信息论并非是一个遥不可及的高深概念,而是与我们的日常生活和现代科技的发展息息相关。
接下来,让我们一同走进信息论的世界,揭开它神秘的面纱。
信息是什么?这似乎是一个简单却又难以精确回答的问题。
从最直观的角度来看,信息就是能够消除不确定性的东西。
比如,当我们不知道明天的天气如何,而天气预报告诉我们明天是晴天,这一消息就消除了我们对明天天气的不确定性,这就是信息。
那么信息论又是什么呢?信息论是一门研究信息的量化、存储、传输和处理的学科。
它由克劳德·香农在 20 世纪 40 年代创立,为现代通信、计算机科学、统计学等众多领域的发展奠定了基础。
在信息论中,有几个关键的概念是我们需要了解的。
首先是“熵”。
熵这个概念听起来可能有些抽象,但其实可以把它理解为信息的混乱程度或者不确定性。
比如说,一个完全随机的字符串,其中每个字符的出现都是完全不确定的,它的熵就很高;而一个有规律、可预测的字符串,其熵就相对较低。
信息的度量是信息论中的一个重要内容。
香农提出了用“比特”(bit)作为信息的基本度量单位。
一个比特可以表示两种可能的状态(0 或1)。
如果一个事件有8 种等可能的结果,那么要确定这个事件的结果,就需要 3 个比特的信息(因为 2³= 8)。
信息的传输是信息论关注的另一个重要方面。
在通信过程中,信号会受到各种噪声的干扰,导致信息的失真。
为了保证信息能够准确、可靠地传输,我们需要采用一些编码和纠错技术。
比如,在数字通信中,常常使用纠错码来检测和纠正传输过程中产生的错误。
信息压缩也是信息论的一个重要应用。
在数字化的时代,我们每天都会产生大量的数据,如图片、音频、视频等。
通过信息论的原理,可以对这些数据进行压缩,在不损失太多有用信息的前提下,减少数据的存储空间和传输带宽。
再来说说信息的存储。
学校:哈尔滨工业大学专业:通信工程GPA:91.2/100托福:103GRE:324+3.5去向:瑞士洛桑联邦理工(EE)录取:洛桑联邦理工(EE),代尔夫特(EE),宾大(EE),UCSD(EE)虽然早早收到了洛桑的offer,但申请总结却迟迟没有动笔。
我有时不禁感慨世事难料,沧海桑田,或许,一切都是最好的安排。
我的申请季一共申请了5所学校EECS的PhD,包括哈佛,麻省理工,加州理工,普林斯顿和剑桥大学,以及7所学校的EECS硕士。
最后由于自身水平不具备以及申请方向(信息论、加密货币)和本科所学专业不是很匹配,博士申请全聚德。
不过,硕士申请基本都拿到了录取(还有学校没出结果)。
首先从我的角度出发,给想走科研道路的学弟学妹们的建议是,提升三维,尽早进组,重视暑研。
我想,大多数教授无法拒绝一个GPA 4.0的学生,而且大学学习,从我的经验出发,考试不同于竞赛,考试很大程度上反映地是学习态度,而GPA的高低就很可以反映出一个学生的学习态度。
如果是转专业申请的同学,GPA一样很重要,试想,如果一个学生连自己没那么喜欢的专业都可以学习的很认真,那如果学习自己喜欢的专业,岂不是前途无限?至于语言考试,我的建议则是把每一次考试都当做是最后一次考试对待,不要一开始就想着之后还可以刷分,这次不用太认真。
我申请学校的TG成绩都是在18年的时候考的,当时想着19年还可以继续刷分,就没有认真准备TG,结果19年忙于科研,考出的TG成绩和18年相比没有什么进步。
暑研方面的话,如果学弟学妹们想直接申请PhD,我认为,海外暑研是非常重要的一个环节。
无论是committee制度还是非committee制度,如果在暑研的时候遇到了心仪的教授,并且获得强推的话,日后的PhD申请则会有很多把握。
关于科研还有一点建议是,一定要及时汇报自己的研究进展,如果老师很忙的情况下,建议每周做一个PPT,以邮件的形式发给教授审阅。
当然,如果可以和教授经常面对面沟通的话,那是更好不过的了。
美国EE/MSE/ME/IE博士申请总结一:申请项目及套磁录取结果申请项目:EE: UCLA, UW Madison, USC, UT Austin, Brown, Northwestern, Yale, VT, WUSTL, U of Toronto, RiceMSE: UCF, UCSD, Columbia, Cornell, UIUC, UMN, Upenn, PSU, CMUME(Mechanical Engineering): Purdue, GatechIE(Industrial Engineering): Purdue套磁回复情况:积极回复:EE: UCLA, UW Madison, USCMSE: UCF, UIUCME: Purdue, Gatech一般回复/模板回复:EE: UT Austin, Brown, Northwestern, U of TorontoMSE: UCSD, ColumbiaIE: Purdue套磁后未回复:EE: Yale, WUSTL, RiceMSE: Upenn, Cornell, UMN, CMU未套磁:EE: VTMSE: PSU发面试情况(我的全是教授私人面试,一个committee 面试都没有):EE: UCLA, UW Madison, USC, VTMSE: UIUC, PSUME: Purdue, Gatech录取结果:Offer:EE: UW Madison(RA), USC(Fellowship)MSE: UIUC(RA)ME: Purdue(RA)Withdraw:EE: VT, U of TorontoMSE: UCF, PSUME: GatechRejection:EE: UCLA(Waiting List 转), UT Austin, Brown, Northwestern, Yale, WUSTL, RiceMSE: UCSD, Columbia, Cornell, Upenn, CMUIE: PurdueNo respond:MSE: Columbia, UMN二、个人硬件本科成绩:Major: Condensed Matter Physics, Member of Yan Jici Talent Student Program, School of Physics GPA(overall): 3.89/4.30 Ranking: 21/286 (Top 8%)GPA(major): 4.00/4.30英语成绩:TOEFL:104/120 Reading 29 Listening 26 Speaking 22 Writing 27 GRE: Verbal 150 Quantitative 170 Writing 3.0Sub:没考科研经历:大一暑假:Program: 低温等离子体治疗癌细胞Institution: 合肥科学岛等离子体实验室大三期间:Program: 硒化铋纳米带的合成及表征Institution: 微尺度国家实验室Program: 核壳结构上转换材料的合成及表征Institution: 物理实验教学中心大三暑假:Program: 利用太赫兹光谱研究高聚物材料的低能量振动Institution: University of Waterloo三、关于本科平时的学习平心而论,科大物理学院的现在课程设置并不是特别特别困难,至少没在出现过某门课程全班总评及格的才个位数的情况。
从哈工大到CMU ECE博士——我的世毕盟之旅(世毕盟学员)背景:哈工大电子信息科学与技术专业TOEFL 101;GRE 150+170+3.5申请方向:EE PhD已拿到Offer:CMU ECE PhDWISC EE PhDUCSD ECE PhDPurdue ECE PhDUMD ECE PhDVanderbilt BME PhDUCI BME PhDNEU EE PhD......一.前期准备1.明确出国目标——越早越好尽早明确了出国的目标对我而言异常重要。
我是在进入大一的时候便决定将来申请出国留学,所以很早便做好了规划,各项准备工作得以有条不紊地展开:大一开始我便着手准备英语考试,由于时间充裕,不至于太过紧张;而大二则联系本校的导师开始进入本校实验室实习,并且督促自己始终保持较高的GPA;大三时我出国交流一个学期并参与海外科研项目,在国内科研方面也有了不小的突破;最后在世毕盟的指导下打磨申请材料,进行申请。
由于在前期打下了较为坚实的基础,中后期又得益于世毕盟老师们的指导和帮助,最终我能够申请到非常理想的大学与项目。
回望这一路,庆幸自己较早下定了决心,也因此不致错失太多机遇。
在留学目标上,我认为一定要顺从自己的意愿,切勿随波逐流,明确将来的人生规划尤为重要。
2. GPA——学习方法的体现对于GPA,我并没有刻意去强求,而是注重学习方法的培养。
我从大一开始逐渐摸索出适合自己的一套学习习惯和方法。
个人以为,外国大学看重GPA的背后是对个人学习能力的考察,其次才是专业知识学习水平。
在出国交流期间,也曾听到美国教授谈及学习能力的重要性,尤其是自学能力。
出国留学,无论是选修课程,还是科研中广泛查阅资料,都需要良好的学习能力。
因此,与其痛苦地刷GPA,不如尝试寻找适合自己的学习方法。
从我后来的申请经历来看,尽管GPA 很高不一定就代表你的学习能力特别强,但GPA很低一定说明你存在某些问题。
另外一些学校还会专门询问大二以后的GPA或者专业课GPA,所以这方面也需要注意。
Stanford电子工程博士全奖offer之申请总结我和男友是在大二决定一起出国读博的。
不过那时候,我们大一的成绩都不太好,社工活动参加的比较多。
但是既然决定了,就要一起为以后美好的生活好好努力了。
所以大二下学期开始,我们选择加入了世毕盟留学(GGU),又在各自mentor的指导下进入到推荐的实验室开始了科研工作。
就这样,两年的申请之路开始了。
第一次meeting的时候,我在世毕盟的mentor就将我推荐到他曾经在的清华实验室工作,又给我介绍了一些不错的会议,可以在大三期间尝试投稿。
现在回过头来看,真的感谢当时把我推荐到了这么好的实验室,这么棒的导师!暑期科研:大三,除了平时的科研工作,最重要的就是找暑期科研了。
在申请暑期科研时,我其实并没有发很多邮件。
因为我希望自己能够延续在清华的工作,将磁共振温度成像的相关内容做成完整,也从实习中学习更多这方面的知识,所以我重点发邮件给了与自己做的项目相关的论文的作者。
第一轮的几封发的比较早,大概在2月份的时候,最后全部石沉大海;第二轮在三月初,比较固执的我把这几个人又重新发了一遍。
发完的转天早上,并没有收到回复,但是等到晚上开完实验室的组会,导师跟我说,你是不是联系**做暑期科研了?原来暑期实习的导师没有直接回复我,而是向我的科研导师直接询问推荐信了。
还好,我在科研导师这里做的比较积极,于是这份暑期实习就顺利拿到了。
但是,当时面临着一个问题在于,我自己喜欢的group,清华导师也推荐了,按说我应该去这个地方实习。
但是Vanderbilt虽然医学排名高,但是工程上的声望不行,导师虽然厉害但也比较年轻,是不是真的不再找其他“更好”的实习,让我纠结了很久。
当时我和我的mentor、coordinator一起分析了很久,最终,我还是决定接受这份实习了。
首先,我发现这个老师是从michigan和stanford的两个大牛手下毕业的,且这两个人对他的评价都很高;同时,经过询问,我了解到vanderbilt有一个很大的影像中心,在美国是绝对前列的;导师虽然是AP(assistant professor),但是AP最大的好处在于他可以陪你一起做科研,一起思考、一起做实验、甚至一起讨论代码,在这个过程中,他会更好的了解我,推荐信也就更有力度;Vanderbilt在美国人的心目中,是一个非常好的学校,尽管中国人了解的很少。
一篇五千字的美国物理博士申请总结(世毕盟学员)申请季已经过去了很长时间了,总觉得该写点什么留个纪念,也希望能给学弟学妹们一点帮助。
与其说这是一篇申请总结,我觉得它更像是一个回忆录。
初遇世毕盟我的申请,基本从参加世毕盟开始。
初遇世毕盟是在大三上的十一假期,那时候我的很多高中同学在之前的一个学期已经签了世毕盟,介于我对找留学中介这件事情一直比较懒,所以就抱着咨询一次试试看没什么问题就直接签了的想法约了第一次咨询。
当时我面临的情况是大三前一直想走物理+化学交叉方向,然而到了大三上突然不喜欢化学了,决定转回纯物理方向;在一个化院的组做本研,然而没有自己的课题,一直酱油,所以一直纠结到底要不要换组。
第一次咨询的咨询师是P老师,他听了我的情况之后果断建议我一定要尽快换组,尽快开始自己的一段科研。
他告诉我大三下申请暑研的时候唯一有用的就是自己的科研经历,如果没有的一段独立的科研会很难申到,后来事实证明他的建议是非常正确的。
除此之外,他还给我理清了从当时到申请结束都要做的事情,让我对申请这一过程有了一个大概的了解。
这次咨询后不久,我就签了世毕盟,免去了找其它留学中介的麻烦。
第一次meeting签约后的第一次meeting是在我准备开始暑研的时候。
第一次见到了美美哒培训师姐姐,和Mentor一起理清了之后一段时间该做的事。
暑研是我第一次接触与申请有关的具体事情,开始的时候完全不知道该从哪下手。
这时Mentor给了我非常详细的指导,从去学校网页找教授,到写CV,套磁信,还给我推荐了他当时去暑研的学校的一些组。
Meeting完以后,我按照模板写完了第一份CV,培训师姐姐和Mentor给我改了几稿后基本就定型。
关于CV,我认为mentor给我会非常要命,所以给教授写了一封“情真意切”的邮件,跟他说明了这份暑研对我来说真的非常重要。
非常幸运,我遇到了一个很好的老教授,他说既然我那么想去,那我拿B签也可以去,不能做实验但是可以做一些文献调研和仿真模拟类的事情。
《信息论》课程介绍【原创实用版】目录1.信息论的定义与重要性2.信息论的发展历程3.信息论的应用领域4.《信息论》课程的主要内容5.学习信息论的意义与价值正文1.信息论的定义与重要性信息论是一门研究信息传输、存储、处理和利用的学科,它涉及数学、统计学、计算机科学、通信技术等多个领域。
在信息时代,信息论为我们提供了理论基础和技术方法,以实现信息的高效、安全、可靠传输和处理。
信息论在现代通信、计算机科学、数据挖掘、密码学等领域具有重要意义。
2.信息论的发展历程信息论的发展始于 20 世纪 40 年代,美国数学家香农(Claude Shannon)发表了著名的《通信的数学理论》,奠定了信息论的理论基础。
此后,信息论在通信技术、计算机科学等领域得到广泛应用和发展。
如今,信息论已经成为一门重要的学科,吸引了众多学者和研究者。
3.信息论的应用领域信息论在许多领域都有广泛的应用,例如通信技术、计算机科学、数据挖掘、密码学、机器学习等。
在通信技术方面,信息论为无线通信、光纤通信等提供了理论支持;在计算机科学方面,信息论为数据压缩、数据加密等技术提供了理论依据;在数据挖掘方面,信息论为数据分析、知识发现等提供了有效方法。
4.《信息论》课程的主要内容《信息论》课程主要涉及以下几个方面的内容:(1)信息论的基本概念和定义,包括信息的定义、熵的定义、信息传输速率等;(2)信息论的基本理论,包括香农定理、信源编码、信道编码等;(3)信息论的基本方法,包括数据压缩、数据加密、信道编码等;(4)信息论的应用领域,包括通信技术、计算机科学、数据挖掘、密码学等。
5.学习信息论的意义与价值学习信息论具有重要的意义和价值,它可以帮助我们更好地理解信息的传输、存储、处理和利用,提高我们在信息时代的竞争力。
此外,信息论也为我们提供了理论基础和技术方法,以实现信息的高效、安全、可靠传输和处理。
《信息论》课程介绍摘要:一、课程背景二、课程目标三、课程内容1.信息论基本概念2.信息熵与信息量3.信道容量与信源编码4.信道编码与解码5.信息论在实际应用中的发展四、课程学习方法与要求正文:《信息论》课程是一门理论性较强的课程,主要研究信息传输、信息处理、信号检测等领域的基本理论。
通过本课程的学习,学生将掌握信息论的基本概念、基本原理和计算方法,了解信息论在实际应用中的发展,提高解决实际问题的能力。
一、课程背景信息论是20 世纪40 年代由香农(Claude Shannon)创立的,它是一门研究信息、通信、计算等领域的理论基础。
信息论不仅关注信息的量度,还关注信息传输的效率和可靠性等问题。
随着信息技术的迅速发展,信息论已成为现代通信技术、数据压缩、信号处理等领域的理论基石。
二、课程目标通过本课程的学习,学生将能够:1.理解信息论的基本概念、基本原理和计算方法;2.掌握信息熵、信息量、信道容量等基本概念,并会进行计算;3.了解信源编码、信道编码和解码的基本原理和方法;4.熟悉信息论在实际应用中的发展,提高解决实际问题的能力。
三、课程内容本课程主要包括以下内容:1.信息论基本概念:包括信息、熵、信息量、信道容量等基本概念,以及它们之间的关系。
2.信息熵与信息量:详细介绍信息熵的定义、性质和计算方法,以及信息量的概念和计算方法。
3.信道容量与信源编码:介绍信道容量的定义、性质和计算方法,以及信源编码的基本原理和方法。
4.信道编码与解码:介绍信道编码的基本原理和方法,以及解码的原理和过程。
5.信息论在实际应用中的发展:介绍信息论在通信技术、数据压缩、信号处理等领域的应用和发展。
四、课程学习方法与要求1.认真阅读教材,掌握课程的基本概念、基本原理和计算方法;2.积极参与课堂讨论,提高解决实际问题的能力;3.完成课后习题,巩固所学知识;4.结合实际应用,加深对课程内容的理解。
从北理到UCSD ECE博士offer,我的申请之路!(世毕盟学员)学·生·背·景◆TOEFL:102◆GRE:155+170+3◆本科专业:北理物理◆申请:EE◆Paper小改在投Offer:UCSD ECE PhDUMichigan ECE MSRochester ECE MS前言作为一名物理系的本科生,我在本科学习阶段一直将理论和实践的结合放在首位。
所以,我选择从物理专业转向电子工程方向。
在申请的道路上,世毕盟优秀的团队是我的保障,培训师童童老师和mentor(MIT EECS博士毕业)每时每刻为我保驾护航,让我在每一个关键的时间节点做出最为正确的选择。
同时,我也要感谢父母、大学期间老师与同学的关照和鼓励,因为申请从来不是一个人就可以独自包办的。
在这里我也愿意将自己的一些经验与体验进行分享,进行总结。
2017-2018惊心动魄”的申请季,历历在目❖在我收到论文只需要小改的消息时候,时间已经来到了十月底,要知道许多学校在11月15日就要开始申请。
我下定决心申请PhD,但许多机构却对我的条件不报太大希望,因为虽然论文会发表,但我并没有时间套磁国外教授,同时口语成绩也不高,这些都成为我冲击名校的拦路虎。
❖此时的我,最需要的专业的指导与规划,让我在最短的时间走上最正确高效的申请道路。
世毕盟,恰恰就满足了我的所有要求,来自美国四大的mentor们具有毋庸置疑的专业性,同时他们对大学录取委员会的见闻与申请材料审核程序的熟悉,可以对申请的学员透彻分析,发现其闪光点并在申请材料中得到体现,保证申请人的获得最佳方案。
这样专业大神的操作,必然会在众多申请人脱颖而出,切中要害,获得教授的青睐。
❖而培训师则为学员保驾护航,从准备材料直到签证辅导,全方位覆盖,尽职尽责随时督促,任何时间都保持在线。
我的培训师童童老师在初步进行与我沟通后,马上提供了完整的申请方案供我选择。
而我选择签约了世毕盟A项目后,她在48小时内就完成了“学员+mentor+培训师”的申请小组组建,让我在最短的时间内开始申请。
EE 信息论方向
如果想申请EE 方向偏通信,偏信息论,偏统计等方向的话,数学背景在里面是最重要的。
一方面基础的分析,包括数学分析时分析辅分析,还有概率论,随机过程,随机分析,随机矩阵理论;统计方面有统计推论,计量经济学,统计分析,统计理论,非参数统计学;其他方面对优化,拓扑,代数几何,抽象代数,偏微分方程,PDE,抽象代数有一定了解。
核心课程:
Theoretical Work
数学:门槛较高
基础要求:基础微积分,矩阵理论,概率论,统计信号处理,信息论
强烈建议:正式训练的分析学背景,统计决策理论男女基本框架与概念,随机过程和,凸优化,近世代数及数论(编码),随机矩阵理论(MIMO系统、压缩感知),测度聚集理论(统计、压缩感知)
专业:理解fundamental sense
代码:C/C++/Matlab基础上可能会有脚本语言与硬件调试要求。
专业知识:
1.通信,信号处理
2.应用软件,写代码
General能力:科研素养,不断学习如何提科研问题,如何解决这个问题;解决问题后如何用文字,用公式去表达,也涉及到科技论文的写作。
Specific能力:做完研究后,如果有该领域专家提问,自己要对该领域非常了解,至少对自己研究的问题,要明白目前研究到什么程度,还有哪些问题没有解决,已经解决了哪些问题,已经解决的方式还存在哪些问题。
比如面试SKYPE 面试教授问问题能对答如流是非常重要的。
参考书目:
入门:
Elements of Information Theory (Cover and Thomas’06)
Fundamental s of Statistical Signal Processing (Kay’93)
Statistical inference (Casella and Berger’02)
Convex optimization (Boyd and Vandenberghe’04)
进阶:
Information theory and reliable communication (Gallager’68)
Theory of Point estimation (Lehmann and Casella’98)
St atistical decision theory: estimation, testing, and selection (Liese and Miescke’08) Introduction to nonparametric estimation (Tsbakov’08)
Topics in nonparametric statistics (Nemirovski’00)
Asymptotic Statistics (Van der Vaart’00)
Asymptotic methods in sta tistical decision theory (Le Cam’86)
Statistical estimation: Asymptotic theory (Ibragimov, Has’mnskii and kotz’81) Modern convex optimization (Nemirovski’05)。