大可Offer背景能力提升项目
数据科学与人工智能手把手入门&实践
论文背景能力提升(SCI/EI)
可选话题方向涵盖：智能交通/交通大数据挖掘/自动驾驶感知&控制/电池管理/异常检测/应用机器学习实践等方向
寒假档积极招募中···
大可Offer团队提供“课程+实践+论文”三位一体的背景能力提升服务，三个层面的辅助适配不同基础背景的同学，帮助留学申请后来者们在申请中能够取得相对(个性化)的优势。具体而言，团队目前主推数据科学相关的入门课程，初级实践，以及以发表科研学术论文（EI/SCI）为导向的背景能力提升服务。本文简要介绍现有数据科学入门&实践课程，以及论文提升的Research Topics，本着先到先得，能力匹配为原则，积极招募中！
Note: 个别Topics会在TU Delft的Mater students中进行招募，故竞争者会比较多，能力匹配且有志于认真搞SCI、CCF-B级以上会议的需要尽快敲定~
大可Offer服务项目一览
大可Offer团队提供“一篮子”的硕博申请咨询辅助服务项目：博/硕士留学申请咨询指导；择校/套磁策略；申请全程全包VIP及半DIY；研究提案撰写辅导；特色职位类Ph.D.申请(含VIP保录取)；(论文)背景能力提升；文书服务等，具体参见下图。
其中背景能力提升部分具体介绍如下：
(1) 数据科学课程+论文(EI)背景提升
适合有基本的数学基础(线代/概率/乃至优化)、编程能力（Python，MATLAB或R）和英文写作能力（如有英文较差，有翻译需求，需自行解决，团队可以协助寻找靠谱翻译），但对数据科学了解寥寥甚至完全不了解的学生。
重点面向理工科与CS科关联的专业背景的高年级本科生及低年级研究生，匹配专业如EE、ME、通信工程、交通工程等，但不限于理工科。特别欢迎经济、金融、会计等相关专业应用数据分析，有志于搞Data-driven相关研究的同学积极报名参与。项目以最终产出EI论文为目标。如果能够在数据科学范畴内有EI论文的斩获，对于申请是很有帮助的！以往几期学员，全部实现了EI论文产出，并且在他们的申请中发挥了显著作用。
(2) 数据科学入门与初级实践(课程)
适合有基本的数学(线代/概率/乃至优化)基础、编程能力较弱，对数据科学了解寥寥甚至完全不了解的学生。同样不限于理工科，欢迎经济、金融、会计等相关专业的同学积极报名参与。课程不仅涉及数据科学和机器学习基本的理论知识，还会辅以对应的编程及基于Kaggle比赛的小项目实践。学生将有机会自己码代码实现“神奇”的机器学习预测及分类，并有辅导老师手把手的指导及De‘八阿哥’ Debug~与（1）不同点在于，本项目没有论文产出，仅注重知识的学习、与数据分析的实践，最终可以根据学生能力进行数据分析报告的呈现。数据分析报告在申请硕士的过程中亦是不错的加分项。课程相关课件及涉及代码示例见文末。
(3) 数据科学“1V1” Kaggle实践辅导
适合有一定数学(线代/概率/乃至优化)基础、编程能力较强，对数据科学相关或周边多少有所了解的学生。同样不限于理工科，欢迎经济、金融、会计等相关专业的同学积极报名参与。与（1）（2）不同点在于，本项目更加注重数据实践，基于Kaggle数据科学平台上面涉及各领域的比赛（难度强于（2）），对机器学习、深度学习模型和方法进行针对性的复现及改进，通过不同的指标对比评估模型。参与本项目，我们同样鼓励并协助学员最终产出EI论文。由于是1V1故而辅导时间灵活度较强， 导师可以手把手地带学生，调代码，debug。
(4) 数据科学“小组” Kaggle实践辅导
与（3）基本一致，区别在于小组统一上课，统一指导，辅导时间固定（一般为寒暑假或周末时间），能够分配到每个学生的时间与经历有限。但好处在于服务价格有优势~
(5) 头雁计划“1V1”论文(SCI) 辅导
适合背景较强，能够自主或半自主编程，苦于没有好的、合适的研究课题，及相关针对性、细节性指导（包含做研究与写论文两方面指导）的学生。
特别推荐有志于涉足数据科学、计算机视觉CV、人工智能及与之相关的CS其他方向、交通工程(偏数据)、EE、储能、储能大数据、电化学、电池管理等专业方向的学生报名。
奋斗在科研一线的名校博后/博士们会无保留地分享他们已有想法但没有时间自己去搞的科研课题。一般来说，认真去将我们的“导师”推荐的想法付诸实践，发表SCI论文，问题不大。而且通过论文辅导，学生将对自己的研究领域有更深刻的认知，更好地定位自己的留学申请、保研深造、或者就业。
(6) 追逐计划“1V1”论文(EI) 辅导
与(5)类似，适合背景稍微弱一些的学生，目标EI论文产出与发表，研究课题一般为Data-driven相关，利用开源的数据进行相关科研实践，具体可根据学生的专业背景、研究兴趣，在大可Offer Propose的课题中进行选择，或者与大可Offer团队协商共同制定。
同样特别推荐数据科学、计算机视觉CV、人工智能及与之相关的CS其他方向、交通工程(偏数据)、EE、电化学、电池管理等方向的学生报名。
对上述项目有较强意愿者可以联系公众号小助手获取服务协议样本。
头雁计划及追逐计划现有Research Topics：
（1）头雁计划论文辅导---Vision Transformer（ViT）for perception
目标：自动驾驶感知领域SCI (IEEE Transaction on Robotics/ITS/Vecular Engineering), 或计算机领域顶会（CVPR、ICCV、ECCV等)
此为Computer Vision计算机视觉领域的机会，大概率能够发很好的IEEE顶刊或CV领域的高质量会议，Vision Transformer ViT相关，推荐有ViT相关经验或者熟悉Attention的小伙伴报名参与。
这边已经搞好了pipeline，模型框架思想亦已经成型，只需要coding实现，在这边提供的已经准备好的多源数据集上面training，validating，testing。
（2）头雁计划论文辅导---Domain adaption 和/或 Few–shot learning
目标同上，此为与（1）相关的方向，但是将目标聚焦于Domain adaption 和 Few–shot learning，有相关经验的小伙伴可以积极联系，此Topic相对来说需要更大的发挥空间，主体思路和Pipeline已经成型。
（3）Abnormal (driving) Behavior/Other Anomaly Detection
此方向为异常检测大方向，根据不同的细分领域可以有dedicate to 头雁计划SCI 和追逐计划EI两种不同难度等级和不同创新水准的安排。
如：
1）驾驶行为异常检测的方向则有极大可能发表SCI，这边已经有相关多源异构开源数据集，和清晰的研究框架；
2）普通的异常检测，基于UCI开源数据集，可以复杂（->SCI）亦可以精简(->EI)视学生基础和努力程度而定
该异常检测大方向上的Research Topics均已有很清晰的思路，简单的模型都已是现成的，甚至仅需要跑通一些测试数据进行分析即可有产出。
（4）时间序列预测
此方向亦为可难可易的预测相关研究的大方向，根据不同的学生背景进行匹配头雁计划SCI 或追逐计划EI两种不同难度等级。
该topic下，大可Offer团队已有现成的一套体系，尤其是交通流预测或者交通相关的各种预测问题均属于团队的优势方向~
（5）应用型强化学习DRL控制
基于团队已有的强化学习框架，实现单车或区域交通流的控制。
其中单辆车控制大致方向为：
1）混合交通流下自动驾驶车策略层的控制以提升安全、效率及环境友好性；
2）Risk-aware的自动驾驶（会基于开源数据集off line训练）
区域交通流的控制方向：
1）交叉口信号灯控制
2）区域协同控制
优化区域的交通效率/舒适度(会定义独特的评价指标)为
目标：交通领域高质量SCI；个别情况可视学术具体能力dedicate到顶会，如IV、ITSC等。已有框架和整体思路。
（6）交通数据挖掘Pattern Extraction
基于开源的出行数据进行数据挖掘，研究探讨交通出行pattern，比如对比研究疫情影响、公共交通、赚钱效应、关联度分析等，辅以相关的机器学习模型和可视化手段。
目标：交通领域高质量SCI；个别情况可视学术具体能力dedicate到EI或顶会(ITSC)。已有具体探讨topic和思路。
（7）交通仿真研究SUMO+CARLA
基于现有的开源框架，可难（对标SCI）、可易（对标EI）。
新能源、智能能源、电池管理相关（可难-SCI、可易-EI）
（8）电池建模及状态估计
1）简化的电池模型，可EI；
2）基于模型的电池性能分析，可SCI；
3）基于简化模型的状态估计
（9）电池热管理
电池加热方法或散热方法，可EI或SCI
（10）电池老化诊断及寿命预测
基于开源数据进行电池健康状态/故障诊断，剩余寿命预测，可EI，亦可冲击SCI。
（11）电池快充
电池快速充电方法，考虑寿命影响的快速充电方法，可EI或SCI
（12）其他基于开源数据的数据分析Kaggle比赛相关
此范畴内以dedicate to EI为主，个别能力较强的同学，这边团队会积极争取头雁计划的产出SCI。
目前我们团队的背景能力提升项目，重点面向2022&2023申请er，及更低年级编程能力较强的选手，推荐转发分享给身边需要的同学朋友，您的推荐转发或许能让他们少走很多弯路，少进很多坑。
此外对于没有太多数据科学背景的，推荐我们的相关课程，介绍可参见：大数据与人工智能入门、初级到实践（精通）&论文背景能力提升项目
或者
大数据与人工智能入门、初级到实践（精通）& 论文背景能力提升 - 大可奇的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/362027349
愿以吾辈之肩膀，助后来者更好的申请瞭望。