为应对疫情，麻省理工学院推出三项在线科研项目，以帮助对科研感兴趣的学生以及有读研意愿的学生提高科研水平。麻省理工学院位于美国马萨诸塞州波士顿都市区剑桥市，是世界著名私立研究型大学， 2019-2021年度位列 QS世界大学排名第一、U.S. News世界大学排名第二。

项目一：麻省理工学院“能源科技与实际应用”在线科研项目 

一、课题方向：（自选课题，每个课题3-5人，共计15人）

      1.二氧化碳的普及、运输、储存以及应用
      2.能源项目技术经济评价
      3.常规油气与非常规油气
      4.新旧能源综合利用
      5.能源转型

二、指导导师：

1.美国麻省理工学院（MIT）科学家

2.联合国资源管理专家组成员

3.国际石油工程师协会SPE杰出会员（即会士）

4.世界工程界最高奖胡佛勋章(Hoover Medal)的董事会成员

5.担任或者曾担任Renewable & Sustainable Energy Review (影响因子IF: 12.1) 等多个一区国际能源期刊副主编和编委

三、项目内容：

项目时长: 至少6个月

项目人数: 15人

授课形式：采用Zoom远程直播授课

科研计划：

第一个月 新生指南及预习相关课题文献；

第二个月 集中科研学习及研讨；

第三个月 集中科研研究及研讨；

第四个月 集中科研研究及研讨；

第五个月 集中科研研究及研讨；

第六个月 后续论文指导及成果发表；

四、成果收获：

推荐信：获得指导教授的私人学术推荐信；

证书：获得证书已证明此次科研活动；

科研成果：系统科学的指导和训练学生进行相关课题研究（基础保证一篇高端国际会议文章，高质量文章可发SCI）；

学术经历：开展长达至少6个月的科研活动，为以后国内保研或申请海外名校增加科研成果；

科研报告：在科研课题讨论完成后，产出高质量英文科研报告，可在申请海外研究生材料中提交；

五、报名条件：

课题相关学术背景的在读本科生、研究生；

具备良好的英文写作水平；

具备良好的科研能力；

六、项目费用：

23500元人民币

七、报名截止日期：

报名学生人满截止：15人

项目二：麻省理工学院“人工智能与机器学习”在线科研项目

一、课题方向：（自选课题，每个课题4-6人，共计10人）

课题1：基于计算机视觉算法的实时图像检测

近年来，计算和存储能力的不断提升促进了深度学习发展，基于学习的计算机视觉算法也在不断的迭代中得到了大幅度的性能提升。本课题将围绕最新的可用视觉图像数据集开展研究，在调研不同类型的计算机视觉算法的基础上，针对特定的数据集，设计并实现面向图像数据的深度神经网络，从而实现对特定目标的实时检测和识别。

课题2：基于深度强化学习的动态调度优化
 优化调度问题，特别是动态优化调度问题是一类普遍存在于不同工业系统和人类社会的经典优化问题之一。本课题将基于对动态优化调度问题和最新深度强化学习算法的调研和理解开展研究，旨在设计并实现面向普适动态优化调度问题的深度强化学习算法，以提高系统的鲁棒性和调度性能。

二、指导导师：

麻省理工学院人工智能专家与ML科学家

三、项目内容：

1. 项目时长: 3个半月

2. 项目人数: 10人

3. 授课形式：采用Zoom远程直播授课

4. 科研计划：
第一个月 根据新生爱好与背景确定课题小组。新生学习，指南，预习，调研相关课题文献与背景；
第二个月 进入科研实战，开展，推进，研讨，
第三个月 成果收集总结，撰写论文（中英文科研报告与文章）和中英文PPT演讲稿（提供模板）；
第三个半月 成果总结汇报PPT演讲稿；

四、成果收获：

推荐信：获得指导导师的学术推荐信；

证书：获得证书以证明此次科研活动。

科研成果：系统科学的指导和训练学生进行相关课题研究（基础保证一篇署名的国际会议文章，高质量科研可发表SCI，或成为SCI文章的一部分，及共同作者）；

学术经历：开展长达至少3个半月的科研活动，为以后国内保研或申请海外名校增加科研成果；

科研报告：在科研课题讨论完成后，产出高质量中英文科研报告，可在申请海外研究生材料中提交；

五、报名条件：

相关人工智能与机器学习学术背景的在读本科生、研究生；
具备至少一种语言的基础编程能力，例如：Matlab、Python、C等
具备良好的科研能力和基础的科技文献查阅和阅读能力；

具备良好的团队协作和沟通能力；
具备良好的中英文写作水平；

六、项目费用：

18500元人民币

七、报名截止日期：

报名学生人满截止：10人

项目三：

麻省理工学院斯隆商学院“科技创新与中国经济”在线科研项目

一、课题方向：（自选课题，每个课题4-6人，共计10人）

课题1: 数字安防与中国经济高质量发展
近年来，产业数字化转型成为中国经济高质量发展的重要机遇。以华为、海康威视、大华技术、宇视科技、大疆等为代表的数字安防企业，在机器视觉、视频监控、无人机、人脸识别、5G网络与AI等领域快速发展和加快布局，数字安防及数字新基建等战略性新兴产业成为推进中国科技创新以及提升经济新增长点、应对国际挑战的重要动能。

本专题围绕中国当前的数字安防产业开展政策和产业的调研与分析，通过学生的互动交流、团队调查与研究，精心打造引领行业科技未来发展的政策和商业复合思维的精英人才。围绕此目标，本专题将集中提升学生的三方面能力：
 一是引导学生掌握系统分析和深入调查的方法与工具；
 二是提升对战略挑战进行识别、判定与分析的综合能力，包括如何培育先进新兴产业国内集群、如何完善和优化全球化产业链、如何营造助力产业发展集成改革的制度环境等问题；
 三是全面提升设计解决方案的能力，即思考如何突破关键性壁垒以及营造经济高质量发展的制度环境。
  本课题将从政府、行业、企业及社会治理体系与能力建设、“一带一路”深化推进等不同视角与方位，研讨数字安防产业的发展方向、行动路径、政策指引，以及创新链、产业链、人才链、资金链等培育模式等方面的问题。

课题2: 科技创新与中国智慧城市的公共安全升级

如何通过科技创新来提升公共问题治理能力、优化公共服务以及回应国际竞争，是当前中国改革与发展中的重要议程。据统计，2020年中国已有近500个城市启动“城市大脑”建设计划，包括腾讯“WeCity未来城市”和“城市超级大脑”、阿里“阿里ET城市大脑，华为“城市神经网络”、科大讯飞“城市超脑”、360“城市安全大脑”等。然而，与此相连的交通运输、刑事侦查、网络安全以及个人隐私、数据安全等公共安全问题也变得更加突出。因此，如何让科技创新更加充满活力又安全文明，是值得深入探索的问题。

本课题致力于培养能够为智慧城市的安全文明建设提供技术创新方案的开拓性人才。围绕此目标，本课题将集中引导学生聚焦四个问题：
 一是跟踪与分析当前中国在智慧城市建设中的技术创新的前沿；
 二是建立中国智慧城市建设中的技术创新的动力模型；
 三是识别中国智慧城市中的公共安全挑战，并建立识别框架；
 四是解决这一公共安全挑战的可行性的方案。

二、指导导师：

麻省省理工斯隆商学院资深科学家
联合国卫生，安全，发展科学家与与理事

三、项目内容：

1. 项目时长: 3个半月

2. 项目人数: 10人 (可参加两个课题的课程学习，要求一个主课题的研究)

3. 授课形式：采用Zoom远程直播授课

4. 科研计划：
第一个月 根据新生爱好与背景确定课题小组。新生学习，指南,预习,调研相关课题文献与背景；
第二个月 进入科研实战，开展，推进，研讨；
第三个月 成果收集总结，撰写论文（中英文科研报告与文章）和中英文PPT演讲稿（提供模板）；
第三个半月 成果总结汇报PPT演讲稿；

四、成果收获：

推荐信：获得指导导师的学术推荐信；

证书：获得证书以证明此次科研活动。

科研成果：系统科学的指导和训练学生进行相关课题研究（基础保证一篇署名的国际会议文章，高质量科研可发表SCI，或成为SCI文章的一部分，及共同作者）；

学术经历：开展长达至少3个半月的科研活动，为以后国内保研或申请海外名校增加科研成果；

科研报告：在科研课题讨论完成后，产出高质量英文科研报告，可在申请海外研究生材料中提交；
 

五、报名条件：

这次的两个课题特别设计，欢迎所有专业的在读本科生或研究生；(可参加两个课题的课程学习,要求一个主课题的研究)

要求具备坚定、诚恳的科研与学习态度；

具备良好的中英文写作水平；
具备良好的团队沟通与协调能力;

六、项目费用：

18500元

七、报名截止日期：

报名学生人满截止：10人

项目四：

哈佛大学“微观计量经济学与经济管理”在线科研项目

一、课题方向：（自选课题，每个课题4-6人，共计10人）

课题1：基于因果推断的微观计量经济学导论

自上个世纪90年代以来，现代经济学正在悄悄地发生着一场革命，这就是因果推断革命。借助于统计学中对因果关系研究的最新成果，经济学家开始越来越多地使用因果推断的基本框架，在经济学经验研究领域掀起了一场研究高潮。这种研究范式的改变，必将对人们的思考方式形成空前的冲击。

本课程主要讲授导师在哈佛大学科研期间潜心学习和阅读的因果推断方法以及相关经典文献：
 首先，本课程将集中介绍因果推断的五种基本工具：随机实验、匹配回归、断点回归、双重差分和工具变量；
  其次，本课程还将基于这些方法，精心挑选10篇左右经典文献，通过阅读文献，深入研究因果推断方法在社会科学中的应用。
 本课程既综合而全面地介绍了因果推断计量经济学方法的最新前沿成果，同时也会深入提高相关学科的学术研究能力和数据分析技能。

课题2:计量经济学及stata应用（同步哈佛课程学计量）

本课程与哈佛大学2020年秋季的计量经济学课程同步，完全采用哈佛大学教授的课程教学方式以及教学材料，讲授内容涵盖一元回归、多元回归、因果推断、面板数据、时间序列数据、大数据分析以及金融数据分析。
 本课程意在帮助经济管理、金融财政类学生，以及其他社会科学专业的学生学习现代计量方法，为分析数据打下坚实了基础。

二、指导导师：

哈佛大学经济管理学院资深科学家

三、项目内容：

项目时长: 3个半月

2.项目人数: 10人 (可参加两个课题的课程学习,要求一个主课题的研究)

3.授课形式：采用Zoom远程直播授课

4.科研计划：
第一个月 根据新生爱好与背景确定课题小组。新生学习，指南,预习,调研相关课题文献与背景；
第二个月 进入科研实战，开展，推进，研讨；
第三个月 成果收集总结，撰写论文（中英文科研报告与文章）和中英文PPT演讲稿（提供模板）；
第三个半月 成果总结汇报PPT演讲稿；

四、成果收获：

推荐信：获得指导导师的学术推荐信；

证书：获得证书以证明此次科研活动；

科研成果：系统科学的指导和训练学生进行相关课题研究（基础保证一篇署名的会议文章，高质量科研可发表，或成为文章的一部分，及共同作者）；

学术经历：开展长达至少3个半月的科研活动，为以后国内保研或申请海外名校增加科研成果；

科研报告：在科研课题讨论完成后，产出高质量中英文科研报告，可在申请海外研究生材料中提交；

五、报名条件：

课题欢迎经济管理和金融财的本科生、研究生，也接受对该商业领域感兴趣的的本科生、研究生；(可参加两个课题的课程学习，要求一个主课题的研究)

具备良好的科研能力；
具备良好的中英文写作水平；
具备良好的团队沟通与协调能力

六、项目费用：

18500元

七、报名截止日期：

报名学生人满截止：10人