「數據科學/ML/智能交通/自動駕駛感知/電池管理/異常檢測」方向論文背景能力提升項目
目前我們團隊的背景能力提升項目，重點面向2022&2023申請er，推薦轉發分享給身邊需要的同學朋友，您的推薦轉發或許能讓他們少走很多彎路，少進很多坑。
大可Offer團隊提供「課程+實踐+論文」三位一體的背景能力提升服務，三個層面的輔助適配不同基礎背景的同學，幫助留學申請後來者們在申請中能夠取得相對(個性化)的優勢。
具體而言，團隊目前主推數據科學相關的入門課程，初級實踐，以及以發表科研學術論文（EI/SCI）為導向的背景能力提升服務。本文介紹現有的Research Topics，本著先到先得，能力匹配為原則，積極招募中！
Note: 個別Topics會在TU Delft的Mater students中進行招募，故競爭者或許會比較多，能力匹配且有志於認真搞SCI的需要儘快敲定！
大可Offer服務項目一覽
大可Offer團隊提供「一籃子」的碩博申請諮詢輔助服務項目：博/碩士留學申請諮詢指導；擇校/套磁策略；申請全程全包VIP及半DIY；研究提案撰寫輔導；特色職位類Ph.D.申請(含VIP保錄取)；(論文)背景能力提升；文書服務等，具體參見下圖。
其中背景能力提升部分具體介紹如下：
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(1) 數據科學課程+論文(EI)背景提升
適合有基本的數學基礎(線代/概率/乃至優化)、編程能力（Python，MATLAB或R）和英文寫作能力（如有英文較差，有翻譯需求，需自行解決，團隊可以協助尋找靠譜翻譯），但對數據科學了解寥寥甚至完全不了解的學生。
重點面向理工科與CS科關聯的專業背景的高年級本科生及低年級研究生，匹配專業如EE、ME、通信工程、交通工程等，但不限於理工科。特別歡迎經濟、金融、會計等相關專業應用數據分析，有志於搞Data-driven相關研究的同學積極報名參與。項目以最終產出EI論文為目標。如果能夠在數據科學範疇內有EI論文的斬獲，對於申請是很有幫助的！
以往幾期學員，全部實現了EI論文產出，並且在他們的申請中發揮了顯著作用。
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(2) 數據科學入門與初級實踐(課程)
適合有基本的數學(線代/概率/乃至優化)基礎、編程能力較弱，對數據科學了解寥寥甚至完全不了解的學生。同樣不限於理工科，歡迎經濟、金融、會計等相關專業的同學積極報名參與。
與（1）不同點在於，本項目沒有論文產出，僅注重知識的學習、與數據分析的實踐，最終可以根據學生能力進行數據分析報告的呈現。數據分析報告在申請碩士的過程中亦是不錯的加分項。
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(3) 數據科學「1V1」 Kaggle實踐輔導
適合有一定數學(線代/概率/乃至優化)基礎、編程能力較強，對數據科學相關或周邊多少有所了解的學生。同樣不限於理工科，歡迎經濟、金融、會計等相關專業的同學積極報名參與。
與（1）（2）不同點在於，本項目更加注重數據實踐，基於Kaggle數據科學平台上面涉及各領域的比賽，對機器學習、深度學習模型和方法進行針對性的復現及改進，通過不同的指標對比評估模型。參與本項目，我們同樣鼓勵並協助學員最終產出EI論文。
由於是1V1故而輔導時間靈活度較強， 導師可以手把手地帶學生，調代碼，debug。
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(4) 數據科學「小組」 Kaggle實踐輔導
與（3）基本一致，區別在於小組統一上課，統一指導，輔導時間固定（一般為周末時間），能夠分配到每個學生的時間與經歷有限。但好處在於服務價格有優勢~
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(5) 頭雁計劃「1V1」論文(SCI) 輔導
適合背景較強，能夠自主或半自主編程，苦於沒有好的、合適的研究課題，及相關針對性、細節性指導（包含做研究與寫論文兩方面指導）的學生。
特別推薦數據科學、計算機視覺CV、人工智慧及與之相關的CS其他方向、交通工程(偏數據)、EE、儲能、儲能大數據、電化學、電池管理等專業方向的學生報名。
奮鬥在科研一線的名校博後/博士們會無保留地分享他們已有想法但沒有時間自己去搞的科研課題。一般來說，認真去將我們的「導師」推薦的想法付諸實踐，發表SCI論文，問題不大。而且通過論文輔導，學生將對自己的研究領域有更深刻的認知，更好的定位自己的留學申請、保研深造、或者就業。
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(6) 追逐計劃「1V1」論文(EI) 輔導
與(5)類似，適合背景稍微弱一些的學生，目標EI論文產出與發表，研究課題一般為Data-driven相關，具體可根據學生的專業背景、研究興趣，在大可Offer Propose的課題中進行選擇，或者與大可Offer團隊協商共同制定。
同樣特別推薦數據科學、計算機視覺CV、人工智慧及與之相關的CS其他方向、交通工程(偏數據)、EE、電化學、電池管理等方向的學生報名。
頭雁計劃及追逐計劃現有Research Topics：
（1）頭雁計劃論文輔導---Vision Transformer（ViT）for perception
目標：自動駕駛感知領域SCI (IEEE Transaction on ITS/Vecular Engineering), 或計算機領域頂會（CVPR、ICCV、ECCV等)
此為Computer Vision計算機視覺領域有一個機會，大概率能夠發很好的IEEE頂刊或CV領域的頂會，Vision Transformer ViT相關，推薦有ViT相關經驗或者熟悉Attention的小夥伴報名參與。
這邊已經搞好了pipeline，模型框架思想亦已經成型，只需要coding實現，在這邊提供的已經準備好的多源數據集上面training，validating，testing。
（2）頭雁計劃論文輔導---Domain adaption 和/或 Few–shot learning
目標同上，此為與（1）相關的方向，但是將目標聚焦於Domain adaption 和 Few–shot learning，有相關經驗的小夥伴可以積極聯繫，此Topic相對來說需要更大的發揮空間，主體思路和Pipeline已經成型。
（3）Abnormal (driving) Behavior/Other Anomaly Detection
此方向為異常檢測大方向，根據不同的細分領域可以有dedicate to 頭雁計劃SCI 和追逐計劃EI兩種不同難度等級和不同創新水準的安排。
如：
1）駕駛行為異常檢測的方向則有極大可能發表SCI，這邊已經有相關多源異構開源數據集，和清晰的研究框架；
2）普通的異常檢測，基於UCI開源數據集，可以複雜（->SCI）亦可以精簡(->EI)視學生基礎和努力程度而定
該異常檢測大方向上的Research Topics均已有很清晰的思路，簡單的模型都已是現成的，甚至僅需要跑通一些測試數據進行分析即可有產出。
（4）時間序列預測
此方向亦為可難可易地預測相關研究的大方向，根據不同的學生背景進行匹配頭雁計劃SCI 或追逐計劃EI兩種不同難度等級。
該topic下，大可Offer團隊已有現成的一套體系，尤其是交通流預測或者交通相關的各種預測問題均屬於團隊的優勢方向~
（5）交通仿真SUMO+CARLA
基於現有的開源框架，可難（對標SCI）、可易（對標EI）。
（6）電池管理相關（可難-SCI、可易-EI）
1）電池管理+電池建模及狀態估計
2）電池老化診斷
3）電池壽命預測
4）電池熱管理
（7）其他基於開源數據的數據分析Kaggle比賽相關
此範疇內以dedicate to EI為主，個別能力較強的同學，這邊團隊會積極爭取頭雁計劃的產出SCI。
此外對於沒有太多數據科學背景的，推薦我們的相關課程，介紹可參見：大數據與人工智慧入門、初級到實踐（精通）&論文背景能力提升項目
或者
大數據與人工智慧入門、初級到實踐（精通）& 論文背景能力提升 - 大可奇的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/362027349
部分授課課件截圖示例參考如下：
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「大可Offer」團隊很有信心指導學生進行最合理的申請安排，以過來人的身份提供性價比最優的留學諮詢服務，幫助「後來者」在申請中少走彎路，走出一條適合自己的申請之路！
願以吾輩之肩膀，助後來者更好的申請瞭望。
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