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400+
世界顶级院校签约
终身教授
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1000+
海内外名校硕博助教
助研团队
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80000+
全球累计参与
学生人数
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92%
世界TOP100院校
录取率
TOP PROFESSOR
CIS卓越学者计划签约教授均为全球综合排名前三十、美国本土综合排名前二十、英国G5高校的在职教授，在过去13年中，与本计划达成了常态合作的常春藤级别终身教授近1700位。
STUDENT OFFERS
2023-2024申请季CIS名校offer（*不完全统计）
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2000+
offer总数
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69.7%
本科TOP30录取率
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81.5%
硕博TOP30录取率
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92%
世界TOP100录取率
PROGRAM STRUCTURE
CIS教授将在两学期时间里，指导学生先完成专题研究实践课程（Academic Praxis），再进入教授主导的导师制科研课题组（MasterTrack Research），完成一项独创性研究课题。
* CIS卓越学者计划采取严格的选拔机制，以甄选出对科研真正抱有热情的学生。如学生在现阶段，不考虑参与课题研究及论文写作，或经评估科研能力相对不足，可选择先参与第一阶段的专题授课，学习综合性知识并完成高质量的结题项目，获得相应的课程收获，详情请咨询客服。
OUTSTANDING PAPERS
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论文题目：理解斗鱼游戏直播中的送礼行为：PSR/社会临场感评估
指导教授：马里兰大学终身教授-Susan Moeller
发表刊物：《Frontiers In Psychology》 JCR分区：Q1
摘要：本文探讨了游戏直播中的送礼行为与观众直播体验之间的关联。具体而言，本研究旨在探讨中国背景下的准社会关系、社会存在与送礼之间的相关性。基于对中国直播平台斗鱼上观众的调查和访谈，本研究发现准社会关系与观众的送礼行为之间仅存在弱到中等程度的相关性。社交存在与送礼之间的相关性更弱。虽然本研究的结论可能会受到样本量的限制，但仍可为当前中国直播平台上的送礼行为研究提供参考。
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论文题目：学习增强型数据流算法
指导教授：卡内基梅隆大学终身教授-David Woodruff
发表会议：ICLR（A类会议）
摘要：数据流模型是利用有限内存和快速处理时间以处理海量数据集的基本模型。最近，将机器学习技术融入数据流模型，以学习输入数据中的相关模式等技术导致了对预测流模型中项目频率的训练。在本文中，我们探索了这种模型，表明它可以应用于数据流中的各种问题，有时可以为这些问题带来第一个最优边界，有时可以绕过没有这种模型的已知下限。我们通过实证验证了我们的结果，并在实践中证明了我们的改进。
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论文题目：利用博弈论模型评估网络平台卖家声誉的最优定价策略
指导教授：牛津大学终身教授-Alexei Parakhonya
发表刊物：《Operations Management Research》 JCR分区：Q1
摘要：大多数在线市场都建立了信誉系统，以帮助建立卖家和买家之间的信任。在本研究中，我们假设了两种类型的买家--知情买家和不知情买家。然后，我们建立了一个基准模型和一个竞争模型。我们发现，高声誉卖家和低声誉卖家会根据买家的知情程度和卖家之间的竞争情况采取不同的定价策略。如果信息灵通的买方占很大比例，高声誉卖方可能会比低声誉卖方收取更低的价格，即负溢价效应，这与之前一些研究的结论不同。实证结果与我们的理论模型一致。我们推断，产品价值和市场复杂性是影响买家知情度的主要因素。
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论文题目：基于双边过滤的边缘监控视频增强技术
指导教授：帝国理工学院终身教授-Björn Schuller
发表刊物：《Computer Communications》 JCR分区：Q1
摘要：高斯滤波是应用最广泛的图像增强算法。它是一种线性滤波方法，主要用于图像平滑和去噪，但同时在分解图像时可能会丢失细节或产生光晕，在处理受强光或光照不足影响的图像时效果不佳。我们利用基于双边滤波的图像增强方法，实现了在过暗或过亮光照下的有效图像增强，并消除了高斯滤波造成的边缘模糊问题。双边滤波可以在去除噪声的同时保留边缘信息。由于其自身的数学特性，它在处理彩色图像时更具优势，是增强视频效果并使其更加清晰的解决方案之一。
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