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sml论文前沿信息(2024年12月实时热点)

内容来源：安定传媒所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

sml论文

图宾根大学机器学习项目申请指南（更新版）之前拿到图宾根大学机器学习（ML）项目的录取后，我整理了一些笔记。经过一个多月的观察，我对这个项目的录取情况有了更多的了解，所以决定做一些补充。首先，我在之前的文章中低估了这个项目的申请难度。虽然它不是NC项目，但竞争依然相当激烈。在Reddit上看到一些吐槽，发现很多背景非常优秀的申请者被拒，包括德国本地的满绩学生和有两篇一作论文的申请者。我身边申请这个项目的同学大多来自985高校，均分在87%以上，甚至有90%以上的，大多数都有科研经历。不过，今年陆本学生大概率只录取了我一个。去年也没有陆本学生被录取，只有一个海本的中国学长。目前，我大约知道今年有二三十个被拒的案例，和三五个录取案例。所以这篇文章也只是在有限的数据集上进行统计分析。最重要的还是GPA和匹配度。勉强达到2.3是不够的，至少要2.0以内，最好是1.7。匹配度方面，我之前已经提到过，不再赘述。关于科研和文书，我之前可能有些误解。之前认为软背景不重要，因为推荐信等都是optional，觉得招生官应该不看重这个。但从录取案例来看，科研经历和动机信还是比较重要的。动机信不能写得太泛泛而谈，要把自己的科研经历串起来，表现出对图宾根求学的强烈动机和雄心壮志。可以写写自己感兴趣的实验室和教授，可能会有不错的效果。此外，图宾根大学的qds项目也非常不错。sml和qml这些精品课程都是和ml一起上的。马普所的几个强组有不少qds项目下的硕士生在实习和毕设，比如CV/CG领域的Michael Black组里好几个qds的华人小姐姐。图宾根ML精英集群的研究小组中也经常看到qds学生的身影。这个项目是交叉专业，比较适合数理统计的学生申请，本科经济学背景的学生也可以申请。我了解的今年录取了两个陆本一个海本的中国姑娘，貌似都是经济学背景。这个项目是NC项目，招收20多人，有面试，但录取难度比ML低不少，目前还是处于申请洼地。非cs科班但对ml感兴趣的同学可以大胆申请。

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