MIT2016寒假科研营安排资料.doc

2016年MIT寒假科研营项目介绍2016年4月20目 录一、项目介绍 11.1项目简介 11.2项目优势 1二、部分科研项目介绍 22.1生物信息学，成像学及自组装学方向 22.2计算机与大数据方向：探寻引力波和AlphaGo背后的故事 62.3金融工程方向：追寻阿尔法 132.4机器人，动力学与控制工程方向：像赛格威般旅行 172.5材料化学方向：“滴水不沾”的超浸润材料 21一、项目介绍1.1项目简介 致力于帮助申请出国的本科生及优秀高中生打造私人定制的科研项目实践，为选择大学专业及进入实验室做好全方位的准备我们将针对学生的爱好和专业需求，选取学术前沿领域的代表性问题进行定制课程设计，并挑选世界一流学府的精英导师与学生进行零距离的双语科研项目期间，导师将全程带领学生调研该专业领域背景理论，热点问题及未来发展方向，学生完成一个专业领域的定制科研项目；学生将全程进入真实的科研环境，感受世界名校科研氛围及生活环境，并领略到科研的真正乐趣所在在实习结束后，导师将根据学生的表现出具推荐信1.2项目优势不同于以往的实习经历，本项目旨在帮助学生深入了解国内&国际名校实验室科研环境，让学生真正了解如何从事科研工作，怎样从基础知识入手，再一步步深入直到完成一个科研项目，本项目可以帮助学生更加清晰的了解自己所在的专业以及未来发展前景，为学生之后的申请奠定一个良好又扎实的专业基础。

主要亮点包括：Ø 名校前沿领域定制项目经历Ø 名校导师专属推荐信Ø 名校导师全程面对面Ø 名校实验室游览参观二、部分科研项目介绍2.1生物信息学，成像学及自组装学方向2.1.1简介此实习项目专门为计划申请数据分析、统计学、生物信息学，计算机图像学，应用数学，生物医学等交叉专业学科的学生所设计学生将跟麻省理工学院媒体实验室的导师一同工作，掌握生物信息学和图像处理学中的重要科研方法，利用数据分析和建模的手段解决基因组学，生物成像学，3D自组装制造等热门科研领域中的实际问题实习结束后，导师会根据学生表现出具推荐信2.1.2内容 本项目涵盖了基于生物信息学，成像学，3维自组装制造学的前沿性探索课题Ø 介绍三门学科中的基本原理，科研现状；Ø 简单介绍重要的编程语言，为后续动手实践做铺垫；Ø 提供项目所需数据分析软件平台，熟悉生物数据的读取；Ø 介绍统计学， 信噪比提升等数据处理方法；Ø 项目研究1，基于基因组学的生物信息学大数据挖掘； Ø 项目研究2，基于生物成像学数据进行复杂算法编程及信息提取；Ø 项目研究3， 基于生物分子自组装特性设计任意形状的纳米结构；Ø 介绍科研报告和写作的内容，风格，及要点；Ø 学生实现相关数据处理算法，并应用于具体生物数据和问题中，得到预测结果，实现对学生的考核。

图1. 生物信息学及成像学应用 (UCSF and Neuro Experts websites, 2012) 图2.分子自组装制造技术 (Nature Nanotechnology 6, 763–772, 2011)2.1.3师资背景任职教师一：历任MIT Media Lab和哈佛大学博士后，现任UMASS Amherst电子工程系助理教授，在UCLA博士期间于美国伯克利国家实验室任客座研究员，与IBM T .J. Watson Research Center, 南加州大学等进行紧密合作其主要研究贡献在于新型的生物分析传感器和细胞成像学的技术开发，石墨烯电子学器件的扰动性能等研究已发表多篇高质量杂志论文，其中包括Nature Communications，Nano Letters, Proceedings of the IEEE等. 其工作多次被Science Daily, Berkeley Lab News, PhysicsOrg 等主流科技新闻重点报道曾获国家优秀自费留学生奖学金，MRS最佳报告奖等奖励，现任30多个科技期刊审稿人，任职教师二：MIT Center for Bits and Atoms博士后，在University of Florida取得材料科学博士和工业工程硕士双学位。

博士期间研究领域涉及能源材料的电化学性能，纳米技术在昆虫学上的应用以及纳米形貌制备与表征等多个领域，现在进行关于基于蛋白质分子的自组装电化学系统研究作为第一作者发表过多篇高质量论文，曾受邀作为Journal of Ceramic Science and Technology的客座编辑，并任多个科技期刊审稿人2.1.4招生对象及要求大二以上优秀本科生及部分优秀高中生，为计划申请数据分析、统计学、生物信息学，计算机图像学，应用数学生物医学等交叉专业学科的学生所设计为了让学生可以更好的完成科研项目，项目组会以笔试和面试的形式对学生进行筛选2.1.5行程安排日期时间项目进度学生任务1月31日下午抵达波士顿，入住酒店晚上破冰活动2月1日上午参观哈佛大学和麻省理工学院， 下午项目开题，导师分享在MIT工作和学习的收获；2月2日上午进入课程：如何进行生物信息学，成像学和自组装的研究？我们要在这门课中学到什么？文献调研下午项目基本要求，学生分组2月3日上午生物信息学简介，MATLAB编程环境MATALB, FIJI/Image J下午生物成像学简介，图像处理软件介绍2月4日上午自组装纳米结构简介, 仿真环境介绍CadNano, Maya下午信息学项目基础：基因组学中的数学分析2月5日上午成像学项目基础：多信道成像技术实现数据读取下午自组装项目基础: DNA分子材料的功能设计2月6日上午游览波士顿自由之路下午利物浦广场&波士顿图书馆2月7日上午技术环节讨论：统计方法，信噪比滤除， 可视化展示界面 实现基本数据处理下午项目执行A：数据处理（算法优化分组讨论）2月8日上午技术环节讨论：结果优化实现数据优化及分析下午项目执行B：数据分析 （结合项目背景）2月9日上午科技报告的风格和要点介绍 + 数据汇总 + 准备报告内容课题口头及书面报告下午各小组口头报告，晚11：59提交书面报告2月10日上午总结与展望对三份报告进行总结下午Farewell Party，颁发毕业证书2月11号上午搭乘飞机返回北京备注：实际行程安排顺序可能会根据特定原因进行调整2.2计算机与大数据方向：探寻引力波和AlphaGo背后的故事2.2.1背景2016年2月，有关引力波被发现的新闻铺天盖地席卷而来，给物理学界带来来巨大的轰动的同时，也带给人们观测宇宙的一种新的工具。

事实上，引力波的发现是大数据科学的一个具体的应用2016年的阿尔法狗（AlphaGo）打败国际围棋大赛的消息同样不胫而走，你是否好奇后面所隐藏的原理呢？此次麻省理工学院暑假科研实习计划将帮助你通过系统性研究，揭开和大数据科学相关的各项技术，为你揭秘引力波发现和AlphaGo背后的故事2.3.2简介在此次课程中间，学生将会通过课程与自学接触大数据科学的方方面面，并将之用于具体项目研究中通过本次课程的学习，学生能够动手开发基于深度学习的引力波数据处理工具，并能用公有云计算平台对数据进行处理、分析、挖掘和可视化课程分为理论学习与实际试验开发，同时学生需要良好的自学钻研能力，届时导师将布置大量的探索性课题以供学生培养起良好的科学研究素养 项目结束后，导师会根据学生表现出具推荐信2.2.3内容此次研究性实习目的在于让学生更好地了解工程类研究的过程此项目可以让学生大量接触到包括大数据科学，深度学习，虚拟化技术，容器技术，NoSQL等具体工程研究知识学生首先了解引力波数据处理和分析的项目背景，并熟悉一门通用的开发语言和云计算数据处理平台接下来，围绕近两年主流的虚拟化容器为重点，将学生完成的项目部署到虚拟容器中，让学生能体会一次部署，到处执行的优势。

然后，通过亲手实践现代高可扩展非结构化数据库和内存计算等方向，让学生体会最新最火的大数据如何给引力波数据处理带来便利最后通过选讲各种酷炫等现代可视化技术，让学生能够栩栩如生等看到自己等项目成功成为产品展示出来2.2.4 师资背景任职教师在麻省理工学院担任博士后研究员，兼任美国麻州实验室的资深软件架构师，2015年受聘于中国某知名大学特聘教授其全职工作五年的麻省理工学院的空间实验室研究组由于在2016年发现引力波而轰动世界作为项目计算平台组核心成员，承担了整个引力波探测大数据高性能计算平台的搭建，数据分析和利用新兴虚拟项目提供计算支撑等任务2.2.5 招生对象及要求优秀本科生及研究生，天才高中生，计划申请计算机、电子信息、数据分析、应用数学等相关专业必要时会进行面试或笔试2.2.6 行程安排日期时间项目进度Lab相关1月31日下午抵达波士顿，入住酒店晚上破冰活动2月1日上午参观哈佛大学和麻省理工学院下午项目开题，老师介绍在MIT工作和学习的收获2月2日上午基础课程（1），编程语言Node.js, Python或者Java三选一在Mac或者Linux平台上利用深度学习算法开发引力波数据处理工具。

下午基础课程（2），熟悉Linux平台的基本操作指令2月3日上午概论篇（1）：大数据和云计算概论，从定义、理论到实践，概述主流云计算和大数据平台和近30种主流开源工具将引力波数据处理工具重新部署到AWS里，用EC2等机器处理，结果放进S3里下午概论篇（2）：公有云计算平台AWS微服务选讲和实践，EC2，S3等2月4日上午虚拟化技术篇（1）：常规虚拟化和容器虚拟化技术选讲虚拟技术方案：将引力波数据处理工具部署到容器中，然后创建镜像和发布到资源池下午虚拟化技术篇（2）：Docker容器虚拟化技术实践和应用2月5日上午理论篇（1）：CAP／ACID／BASE 基础理论，一致性模型，一致性协议等理论方案：完成相关论文选读，写论文报告下午理论篇（2）：布隆滤波器，哈希树等2月6日上午存储篇（1）：RDBMS, NoSQL, NewSQL 等，介绍数据库基础理论，各种数据库等利弊等容器从Cassandra中读取数据，并能将输出的全部数据写到Cassandra中下午存储篇（2）：Cassandra作为案例介绍主流等NoSQL数据库等原理和方法2月7日上午游览波士顿自由之路下午利物浦广场&波士顿图书馆2月8日上午处理篇（1）：三种主流编程模型（MapReduce，Pregel）首先设计引力波数据处理并行化方案，然后采用Hadoop和Spark两套工具分别部署和处理。

下午处理篇（2）： Hadoop和Spark实践2月9日上午可视化篇（1）：数据可视化工具选讲以直观互动方式呈现输入和输出数据下午可视化篇（2）：D3，Armcharts 可视化实践2月10日上午总结与展望，学生报告下午Farewell Party 2月11号上午搭乘飞机返回北京备注：实际行程安排顺。