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全奖研究型硕士定位选校

全局:
定位选校
入学年度: 2024
专业: CS
入学学期: Fall
学位: MS
全奖/自费: 全奖Offer
大致希望范围: Top100
本科学校档次: 本科非985/211
本科学校名称: 隐藏内容
本科专业: 隐藏内容
本科成绩和算法,排名: 积分不足,查看如何攒积分或解锁阅读权限
研究生学校档次: 海外研究生
研究生学校名称: 隐藏内容
研究生专业: 隐藏内容
研究生成绩和算法,排名: 积分不足,查看如何攒积分或解锁阅读权限
T单项和总分: 积分不足,查看如何攒积分或解锁阅读权限
G单项和总分: 积分不足,查看如何攒积分或解锁阅读权限
论文/科研经历: uai2022二作一篇 ubc暑研
背景的其他说明(如牛推等): 应该可以拿ubc两封推荐信

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本科背景:
双非双一流
GPA:91.0/100
专业:ee
语言方面预计本月底或下个月考托,之前因为希望首考一遍过迟迟未考,目前在北美和教授交流还算顺利。

科研经历:
uai2023二作一篇,方向为reinforcement learning off policy learning的收敛性问题
.--
暑研:拿到mitacs暑研offer,目前在ubc做机器学习和医学交叉,利用dynamic treatment regime设计对子宫癌的最优治疗方案. 1point 3 acres
和两位prof合作,一位google scholar 1000+,另一位5000,应该可以拿到两封推荐信

目标院校:
希望跨专业申请machine learning或reinforcement learning 方向
. check 1point3acres for more.
因为现在人在加拿大,当地connection更足一些,因此主申加拿大msc研究型硕士,如果能够留在ubc最好,但同时也需要申请其他院校

其余地方的全奖硕士也会考虑,如果有希望的话,比如港五新二

个人对直接申请北美phd不抱太大希望,由于跨专业申请,再加上cs本身竞争激烈,自我感觉很难申到好的phd,当然如果合适的院校也是愿意冲一下的. Χ

目前很大的concern就是方向上匹配的老师很少,因为自己只做过reinforcement learning中很小的一块,对于很多老师做的representative learning, continuous learning等其实并不熟悉,虽然也很感兴趣,若是要套瓷需要做一些功课。除此之外对machine learning中causal inference, explainable model等也有兴趣,但也是没有很深的了解,还是知识面太少。

现在感觉有一些迷茫,除了自己暑研的学校ubc,其他学校不知道该如何定位,有一些高不成低不就之感,希望各路大神支招,感谢!

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楼主进展怎么样了捏,交流一下
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