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达拉斯期刊权威发布_求生之路2提示server(2024年12月精准访谈)

内容来源：合毅科技所属栏目：观点更新日期：2024-12-02

达拉斯期刊

𐟚€ 模拟电路设计新高度：冲顶会带你飞！ 𐟔 探索电源管理芯片和模拟电路设计的奥秘！ 𐟎“ 跟随一位拥有丰富科研经验的导师，冲击学术高峰！ 𐟓Š 深入了解DCDO转换器、电源和数据隔离芯片、开关电容转换器以及线性电源芯片的原理与应用。 𐟓š 发表论文十余篇，其中多篇发表于ISSCC、JSSC等顶尖芯片会议期刊。 𐟑袀𐟏력Ｅ𘈦›𞥜襾𗥷ž大学达拉斯分校攻读博士，现任某仪器公司总部模拟设计工程师。 𐟌 长期担任ISSCC、VLSIsymposium、JSSC和TCAS的审稿人，经验丰富。 𐟖‹️ 在论文撰写上，导师能通过不同层面的提问明确论文内容，并从审稿人角度指导论文的创新点和逻辑。 𐟌Ÿ 加入我们，一起探索模拟电路设计的无限可能！

达拉斯大学全奖博士项目等你来挑战！德克萨斯大学达拉斯分校（UT Dallas），成立于1969年，可是美国公立大学中的佼佼者，排名全美第52位。作为R-1级别的研究型大学，它的科研实力可是相当强悍的。特别要提的是数学科学系，这里聚集了13位在统计和数据科学领域有着丰富经验的教授。他们的研究成果频频发表在统计学的顶级期刊上，还经常参加知名的机器学习会议。更值得一提的是，这个系与其他学科如计算机科学、生物学等有着紧密的合作，甚至与全美顶尖的医学院UT Southwestern也有不少合作项目。UT Dallas的统计项目在US News中位列全美第66名，所有博士毕业生在毕业前都能顺利找到工作，去向包括生物统计师、数据科学家、研究员、金融分析师、助理教授、博士后等职位。达拉斯这座城市也是相当有吸引力的。作为美国经济发展最快的大城市之一，这里可是21家世界500强企业的总部所在地。越来越多的科技大厂如Google、Amazon等在这里建立分部，投行如高盛、JP Morgan等也纷纷进驻。达拉斯的华人社区也很活跃，生活成本相对东西海岸较低，冬天温暖宜人，是全美生活最便捷的城市之一。作为美国最大的飞机中枢，大多数跨美国东西的转机都会在达拉斯经停，所以出行和旅行都非常方便，机票价格也较低，回国还有多个直飞航班。主要研究方向包括：机器学习（深度学习、强化学习、迁移学习）统计（因果推断、贝叶斯统计、空间统计、高维统计、时间序列分析、存活分析、元分析、图模型）生物统计和生物信息精算科学应用数学临床实验设计等。招生要求也很宽松：申请者需已获得或正在攻读本科或硕士学位，专业为统计学、数学、计算机、工程、生物信息或其他相关专业。具备一定的编程基础，熟练掌握至少一门编程语言（如C/C++、Python、R或Matlab）。 GRE成绩可以免提交（提供更佳）。总之，达拉斯大学的全奖博士项目不仅在学术上有很高的成就，生活上也相当便利。如果你对这些方向感兴趣，不妨考虑一下这个项目吧！

化学系最好的大学 𐟎“ 导师介绍：Kurtis Carsch 即将在2025年冬季加入德克萨斯大学奥斯汀分校化学系，担任助理教授。Kurtis在德克萨斯州达拉斯附近长大，他的化学之旅始于北德克萨斯大学，与Tom Cundari合作研究甲烷氧化反应。这段经历让他对化学产生了浓厚兴趣。之后，他前往加州理工学院，获得了化学学士和硕士学位，期间与Bill Goddard和Theo Agapie一起探索了类生物的光系统II中产氧复合体的簇结构。 𐟌Ÿ 学术成就：作为赫兹奖学金和美国国家科学基金会研究生奖学金的获得者，Kurtis在哈佛大学与Ted Betley合作，专注于通过反转配体场的视角理解铜氮烯中间体催化胺化反应的机理。他的研究获得了赫兹论文奖。之后，Kurtis作为阿诺德⷏ⷨ𔝥…‹曼博士后研究员在加州大学伯克利分校脱碳材料研究所与Jeff Long合作，创立了高温吸附和有机金属介导的化学分离领域。 𐟓š 学术贡献：Kurtis已在《科学》（Science）、《美国化学会志》（J. Am. Chem. Soc.）和《德国应用化学》（Angew. Chem. Int. Ed）等国际期刊上发表了20余篇论文，并为他的学术研究申请了4项专利。他还获得了多个奖项，包括CAS未来领袖奖、Ludo Frevel晶体学奖学金、2016年美国化学学会无机化学本科生奖、理查德ⷐⷨˆ’斯特纪念奖、乔治⷗ⷦ 𜦞—纪念奖和阿里ⷊⷥ“ˆ根ⷦ–說†特纪念奖。 𐟌 国际影响力：Kurtis的研究不仅在国内享有盛誉，也在国际上产生了广泛影响。他的工作为化学领域的发展做出了重要贡献，期待他在德州大学奥斯汀分校的化学系继续创造更多辉煌。

百度系智驾创企元戎启行获长城1亿美金投资 𐟚— 公司简介：元戎启行（DeepRoute.ai）专注于高阶智能驾驶技术的研发与应用。随着数据的不断积累和技术的迭代更新，元戎启行致力于打造物理世界的通用人工智能，为人类带来全新的生产力。 𐟒𜠨ž资情况：最近完成了1亿美金的C轮融资，由长城汽车领投，此前投资方包括东风资产、基石资本、交银国际、阿里、复星锐正资本和云启等。 𐟑堦 𘥿ƒ团队：创始人&CEO 周光：清华本科，德克萨斯大学达拉斯分校人工智能方向博士，曾在百度美研自动驾驶部任职，前Roadstar.AI联创&首席科学家。 CTO 曹通易：南京大学本科，麻省理工强化学习方向博士。技术合伙人刘轩：清华大学首届姚班成员，新加坡国立大学博士，曾任谷歌高级工程师，百度美研核心工程师，Apollo项目早期团队成员。技术合伙人&Engineering VP 蔡一奇：19岁攻读德州大学计算机图形学博士，有多篇顶会/期刊文章，曾在谷歌研究多传感器融合建图，负责Street View的三维重建和高精地图项目。技术合伙人刘念邱：曾任英特尔高级工程师，在智能硬件、物联网、智能制造，车载电子领域连续成功创业。技术合伙人庄奇：GPU架构和软件专家，曾任英特尔技术负责人，资深图形工程师，领衔开发英特尔Xe显卡GPU和多媒体用户驱动。 𐟚€ 核心业务：元启行：量产乘用车，robotaxi 元启运：L4级自动驾驶轻卡Robotruck 𐟔堨‡ꥊ詩𞩩𖨿‘期动态：车路云一体化首批试点城市名单正式公布，一些toG自动驾驶企业会迎来业务暴增。融资&上市：文远知行/地平线上市，滴滴自动驾驶/轻舟/waymo/MAXIEYE获新融资。组织架构调整：一部分企业明确探索用端到端大模型实现高阶智驾，如小鹏/蔚来等；一部分企业由于业务因素进行调整，如百度，商汤。

学术期刊评价新方法：整数DEA模型的应用学术期刊的评价对于学术研究者的职业发展和期刊本身的声誉至关重要。传统的期刊评价方法主要基于影响因子（IF）和一系列引文指标，如h指数和特征因子值。然而，这些方法忽略了期刊评价中的一些关键因素，如文章数量、被引用次数以及专家排名等。 𐟓Š 期刊评价的现有方法：影响因子（IF）和引文指标：这些指标通常用于衡量期刊的学术影响力。专家排名：ABS排名和UT Dallas排名等，这些排名基于专家的评价。综合评价：将客观指标和主观指标相结合，常用的是数据包络分析（DEA）模型。 𐟚렧›研究的不足：过度重视IF等引文指标，忽视专家排名。 DEA模型忽视了数据为整数的事实，可能导致评估误差。忽视了过度自引对期刊排名的影响。 𐟓š 方法改进：输入指标：成本，包括过度自引率。将投入设为固定值，对存在作弊或管理不善的期刊进行“成本”认定。输出指标：基于专家的期刊排名指标（如ABS排名、UT Dallas排名）和基于引文的期刊排名指标（如特征因子得分、H指数和IF）。 𐟔⠨🇥𚦨‡ꥼ•率的计算：由于自引率存在争议，该文章设置了如下条件：y为换算后的数据，x指某一期刊的自引率，𛣨ᨥ𙳥‡值，𛣨ᨦ ‡准差，y=2和3则该期刊分别为异常或极异常。 𐟤” 个人观点：新的期刊评价指标需要学界超过一半以上的人认可，而这篇文章没有做这样的工作。其评价自己方法的有效性仅与ABS排名和UT Dallas排名简单的比较，存在不合理性。尽管该方法有一定的差异，但为何不采用已有的评测方式呢？ 𐟓ˆ 结果：文章的研究结果显示，新的评价方法与已有的排名结果有一定的差异，但总体上呈现出一定的可信度。尽管如此，该方法的提出为学术期刊评价提供了一种新的思路。

北美商科PhD申请全攻略嘿，大家好！今天我想跟大家聊聊如何在北美申请商科PhD。这个过程虽然有点漫长和复杂，但只要你准备充分，还是很有希望的。下面我会从几个方面给大家一些小建议。学术准备：绩点和论文 𐟓š 首先，学术成绩是关键。一般来说，北美TOP50的学校要求你有一个3.2/4.0的绩点。当然，如果你能在研究生期间发表论文或者参加一些竞赛（比如数学建模），那会大大加分。除了传统的书本教程，你还可以利用一些网站、论坛和APP来辅助学习。比如，学校图书馆的电子资源、百度学术、人大经济论坛、CSDN、京东阅读，还有国内外知名期刊的官网。英语考试：TOEFL和GMAT 𐟓 申请美国大学需要考TOEFL，而商科则需要考GMAT（其他专业一般是GRE）。一般来说，TOEFL最好能拿到100+，GMAT700+会比较保险。英语备考方面，我推荐几个网站和APP：Chasedream网站、小破站的RON神视频、托福考满分网站。手机APP方面，每日英语听力和欧路单词都不错。公主号里，GMAT770、经济学人双语精读和杨帅英语口语也值得关注。择校：参考排名和官网 𐟎“ 择校这一块，我个人参考了US NEWS美国大学排名、UT Dallas商学院排名和一些留学网站。我不推荐找中介申请学校，因为熟悉一个学校官网的操作后，其他的都大同小异。网站方面，Chasedream、小木虫、1亩3分地和申请方都不错。申请文书材料：个人陈述、简历和推荐信 𐟓‹ 个人陈述（Personal Statement/Statement of Purpose）因学校而异，具体要求可以去学校官网查看。一般来说，需要说明申请Ph.D.项目的原因、申请这所学校的原因、研究经历和研究兴趣。简历方面，重点写自己参与过的学术项目和竞赛活动。推荐信一般每所学校需要3封。建议最好在11月份前就开始网申，申请截止时间一般在12月到次年2月之间。时间线：备考和申请 ⏰ 我的时间线是这样的：研二下学期决定申请国外PhD，1-4月备考托福，5-9月备考GMAT，9月开始准备网申。次年3-5月出面试结果，9月秋季入学。备考期间，我从3月开始每天早8晚10待在学校自习室，午饭后背200个单词，睡前20分钟再刷一遍巩固。TOEFL和GMAT的刷题材料主要来自托福考满分网站和Chasedream下载的备考材料。希望这些小建议能帮到大家，祝大家都能拿到理想的offer！加油！𐟒ꀀ

𐟓ˆ 申请商科博士必看！UTD排名大揭秘在申请商科博士时，UTD Dallas的科研排名更具参考价值，因为它专注于学术研究的实际产出，特别是顶级期刊的发表情况。这直接反映了学校在特定领域的科研实力和学术影响力，而US News和QS更多关注的是整体声誉、就业率等综合性指标，与博士研究的核心追求有差距。因此，选择博士项目时，更应注重科研实力而非综合排名。因此不太可能出现康奈尔不如悉尼大学的情况 𐟏† 排名概览 1-100名学校：这些学校在科研实力上表现出色，占据了全球顶尖的席位。 101-200名学校：这些学校在学术研究上也有着不俗的表现。 201-300名学校：这些学校在科研领域同样有着显著的成就。国家分布：美国依然占据主导地位，占据了138个席位，而加拿大也不甘示弱，占据了17个席位。中国则有43个学校上榜，表现亮眼。 𐟌 顶尖学府分布美国：依然一家独大，占据了全球前十名中的九个席位，唯一一个跻进前10的非美国学校为INSEAD。全球第一名依然是断崖式领先的沃顿商学院，但这个差距在逐年缩小。加拿大：虽然做research的学校不多，但科研质量非常强，这两年申请难度也在逐年增加。中国：后来居上，目前占据43个席位。中国排名前五的院校都是香港地区的学校，包括香港大学（经济及工商管理学院 / 香港大学商学院），香港科技大学（商学院），香港理工大学（工商管理学院，包含物流及航运研究），香港中文大学，沙田（中大商学院）和香港城市大学（商学院）。内陆排名最高为复旦大学（管理学院），清华大学经管学院，以及中国科技大学管理学院。 𐟓Š 会计专业排名如果你申请会计专业，那么基本上还是要参照BYU RANKING哦，UTD的排名反而参考价值没有那么大了。通过这些排名信息，你可以更全面地了解各个学校的科研实力和学术影响力，从而做出更明智的选择。

城市洪水预测：机器学习模型与关键特征揭秘 𐟎“ 作为一名在海外顶尖高校从事博士后研究的学者，我在城市分析领域取得了一些令人瞩目的成果。我的研究兴趣集中在利用机器学习模型预测城市洪水区域，相关成果发表在《Nature Cities》、《IJGIS》、《CEUS》和《ES&T》等顶级期刊上。 𐟌 今天，我想与大家分享一篇我发表在《Computer, Environment and Urban Systems》上的研究论文。这篇文章探讨了一个重要的问题：如何通过机器学习模型预测城市洪水热点区域。 𐟔 研究背景我们的研究目标是利用可解释的机器学习模型来预测城市洪水的高发区域。我们将这个问题转化为一个二元分类问题，即判断一个地区是否会发生洪水。 𐟓Š 模型输入特征我们的模型使用了多种输入特征，包括：高程（Elevation）：来自USGS的国家高程数据集，反映了地区的相对高度，与洪水易感性相关。地表不透水性（Imperviousness）：来自NLCD，表示地表阻止水分渗透的能力，高不透水性增加洪水风险。到海岸的距离（Distance to Coast）和到溪流的距离（Distance to Stream）：来自USGS的国家水文数据集，反映了地区与水体的接近程度，影响洪水风险。道路网络密度（Road Network Density）：来自OpenStreetMap，表示城市发展程度和可能影响水流的道路分布。兴趣点数量（Number of Points-of-Interest, POIs）：来自Spectus，反映了人口密度和城市发展。 𐟌𓠦补ž‹机制我们采用了两种基于决策树的集成模型：随机森林（RF）和梯度提升决策树（GBDT）。这些模型能够处理大量数据集和高维度/复杂性，同时能够捕捉变量之间的非线性关系。我们使用了美国三个城市（休斯顿、纽约和达拉斯）的三个近期洪水事件的数据集，并采用了五折交叉验证方法来评估模型性能。 𐟓Š 实验结果实验结果显示，我们的机器学习模型在识别洪水/非洪水地点方面能够达到良好的准确度（约80%）。特征重要性分析表明，与水文和地形相关的土地特征对洪水风险的影响大于建筑环境特征。我们还发现，模型在训练和测试数据来自同一城市时表现更好，而在其他城市的数据上测试时准确度较低，这表明洪水热点的预测需要考虑城市特定的因素和特征。 𐟌 总结通过这项研究，我们证明了机器学习模型在预测城市洪水热点区域方面的有效性。我们的模型能够综合考虑多种因素，包括地形、水文、建筑环境等，从而更准确地预测洪水风险。希望这项研究能为城市规划和防洪措施提供有价值的参考。

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