我们是谁
定位：面向国际学校学生的 AI / 数据科学 / 计算机科学 主航线科研辅导机构，直连高校研究型实验室。
使命：以"AI-first"的研究范式，帮助学生完成一次真实、可复现且具有申请影响力的研究。
业内少见的"研究型实验室对接 + AI/DS/CS 主航线 + 各学科子方向（AI+X）+ 论文与竞赛双引擎 + 平台化过程管理。"的综合科研平台。
独家价值主张
AI-first 科研范式
以机器学习/深度学习/数据科学方法为主轴，统一实验设计、评估与复现实践。
研究性科研项目直连实验室
对接高校研究型实验室/PI团队，基于真实课题与数据集开展研究。
高含金量成果导向
围绕SCI期刊/EI会议的研究性论文与国际竞赛可验证成果双轮驱动。
AI+全学科
传统学科研究范式 × 前沿AI方法，打造跨学科、可迁移的硬实力。
平台化教研
独家授课与项目管理平台，保证过程留痕、数据沉淀、质量可控。
升学直通车
成果证明 + 导师推荐 + 竞赛奖项，多维支撑海外名校申请材料的"学术深度"。
项目体系
项目形态
- 实验室联合课题：由课题PI给出方向，完成选题→实验/建模→论文写作→投递的全链路。
- 定制化独立课题（AI+X）：以AI/Data science/Computer Science方法解决某一学科问题，支持个人/小组制。
产出形式
- 研究性论文：SCI/EI为目标期；提供选刊策略、伦理合规、署名规范工作坊。
- 学术展示：海报、口头报告、演示视频与开源代码库。
- 可复现资产：数据卡/模型卡、推理脚本、评测报告、对比基线表。
质量控制
双导师制
领域导师+方法导师与关键里程碑Peer Review。
论文"四审四校"
结构审
方法审
结果审
伦理审
师资与导师网络
背景构成
985与海外名校博士/硕士、在站博士后、行业资深研究员。
导师角色
PI合作导师/方法导师/写作与发表教练。
导师匹配机制
依据学生兴趣、基础、时间线与目标期刊匹配导师池，支持跨时区授课。
学科结构与路线图
主航线能力图谱
基础
Python编程、数据结构与算法、线性代数、概率统计、微积分。
核心
机器学习、深度学习、NLP、计算机视觉、时间序列、因果推断、图学习、强化学习。
工程
数据工程、MLOps、实验追踪与可视化、云计算与容器化、加速与并行计算、A/B评估。
研究路径（三轨并行可选）
研究型轨
以顶会/顶刊为标杆，强调方法创新与严谨评估。
应用型轨
聚焦真实业务/社会问题求解，强调可落地性与影响力。
竞赛型轨
Kaggle/MCM/ACM等赛道集训与冲奖，沉淀为作品集与论文草稿。
跨学科子方向（AI+X 示例）
AI+生物医学
多组学数据融合、药物再利用、医学影像分割与检测。
AI+金融
量化因子、风控与欺诈检测、强化学习交易策略回测。
AI+数学
优化与数值计算、组合搜索、PDE方程数据驱动解。
AI+建筑
生成式形态优化、能耗预测、BIM数据挖掘。
AI+传播/历史/社会科学
文本挖掘、叙事分析、舆情与扩散建模。
AI+环境与工程
污染监测预测、遥感影像、时空数据建模。
独家授课与数字化平台
功能模块
- 项目看板：Gantt/燃尽图/风险预警；OKR与里程碑追踪。
- 数据与代码仓：版本控制、算力监控、实验记录可追溯。
- 学术规范中心（IRB基础、伦理合规、引文检测、图像/数据处理规范）。
- 论文工单流（结构-方法-结果-讨论-润色节点）。
- 家校沟通与周报系统（可视化进度、风险预警）。
结果导向指标（OKR）
国际竞赛接轨
提供50+国际学科竞赛的参赛机会，帮助学生通过竞赛提升科研能力和实践经验，为申请海外名校积累实质性成果。每个竞赛项目都结合实际科研训练，获奖同时掌握研究方法、问题解决与团队协作的能力。
竞赛谱系
| 学科/阶段 | 时间周期 | 项目载体 | 内容概述 |
|---|---|---|---|
| 赛事周期项目 | 全年 | Kaggle小班竞赛 | 基于AI与多行业主题设场景每月竞赛，用于项目训练 |
| 赛事周期项目 | 2月–3月 | IEEE Data Mining Cup | 数据挖掘竞赛，聚焦工业和研究问题，强调算法创新和实用价值。每年一次。 |
| 赛事周期项目 | 5月–6月，7月提交，8月获奖 | KDD Cup | 数据挖掘和知识发现竞赛，涉及社交网络、推荐系统等。每年一次。 |
| 赛事周期项目 | 10月–12月 | Data Science Bowl | 由Kaggle和生物医学影像专家共同举办，解决公共健康和医学影像问题。每年一次。 |
| 赛事周期项目 | 11月5–18，2025年 | HiMCM高中数学建模大赛 | 14天窗口期提交，赛题建模解决 |
| 赛事周期项目 | 2月底–3月初，2025年 | M3Challenge高中数学建模 | 持续14小时在线竞赛，3月6–19评审，4月28现场展示 |
| 赛事周期项目 | 2月末，4天内 | COMAP MCM/ICM | 数学建模和跨学科建模竞赛，提供数学建模和应用数学解决方案。每年一次。 |
| 赛事周期项目 | 10月的第一个周末（2天） | NASA Space Apps Challenge | 全球黑客松，使用开源数据解决地球与太空探索相关的挑战。每年一次。 |
| 赛事周期项目 | 每个挑战通常持续6–8周 | DrivenData Competitions | 面向社会影响的挑战，涉及贫困预测、环境监测、公共卫生等领域。持续进行。 |
| 赛事周期项目 | 每个挑战通常持续4–12周 | CodaLab Competitions | 开源平台，主办学术和研究竞赛，常涉及NLP和计算机视觉。 |
| 赛事周期项目 | 每个挑战通常持续1–3周 | Topcoder Data Science Challenges | 涵盖算法、数据科学、自动驾驶、机器学习等多个领域，提供现金奖励。 |
| 赛事周期项目 | 1月–3月提交，4月决赛 | Tableau Iron Viz | 数据可视化竞赛，聚焦数据探索与故事讲述，获胜者获得国际认可。 |
| 赛事周期项目 | 3月–4月 | International Data Analysis Olympiad (IDAO) | 全球数据分析奥林匹克竞赛，评估统计分析和机器学习能力。每年一次。 |
| 赛事周期项目 | 每个挑战通常持续4–6周 | Zindi Competitions | 非洲最大的数据科学竞赛平台，解决地区性问题，如疾病预测、作物产量预测等。 |
| 赛事周期项目 | 每周数据更新，随时开放提交 | Numerai Tournament | 由对冲基金支持的竞赛，参与者提交机器学习模型进行回报和合作。 |
| 赛事周期项目 | 每个挑战通常持续2–4个月 | AIcrowd Challenges | 学术与工业平台，举办顶级AI、机器学习、数据科学竞赛。 |
| 赛事周期项目 | 8月–12月 | Microsoft Imagine Cup AI Challenge | 微软全球学生创新竞赛，设有AI与数据分析赛道，获胜者获得资助与导师支持。 |
| 全年项目 | 11月–次年10月 | iGEM（软件队） | 11月开始招生组队；2–3月确定设计方案；6–8月集中实验；10月底巴黎参赛 |
竞赛项目化支持流程
选题与规划
与导师一起选择合适的竞赛赛道，明确项目目标与路径，指定详细的项目计划书
项目执行与辅导
金牌导师全程辅导，提供技术支持与方法指导，确保每个阶段按时完成。
中期评估与优化
定期检查进度，提供技术优化建议，确保项目方向和质量不偏离。
模拟答辩与演讲训练
提供模拟答辩与演讲培训，帮助学生提升展示与答辩能力。
冲奖辅导与成果展示
定制冲奖策略，辅导学生优化研究成果，提升获奖机会。
赛后复盘与成果转化
赛后总结经验，帮助学生将竞赛成果转化，完善作品集。
标准流程（SOP与里程碑）
背景、兴趣、时间线、目标产出
实验室/导师确认
Proposal与伦理合规检查
基线模型构建
中期Peer Review
四审四校
流程管理
可并行
推荐信要点、学术陈述
常见问题
Q：没有编程基础能做AI+项目吗？
A：可以。提供速成方法营与可视化工具链，逐步过渡到代码实现。
Q：多久能看到成果？
A：以里程碑为准；论文与竞赛周期不同，通常需12–24周以上完整周期。
Q：如何证明成果真实？
A：平台流痕、代码与数据可复现、导师评估与第三方背书
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开题前准备清单
入门阅读材料、工具安装指南、数据合规声明。