申请美国计算机专业怎么写文书？

　　一、如何在文书中体现数学基础

　　文书中需要体现的要点：

　　数学包括哪些分支？

　　哪些具体的数学分支对于我要申请的方向特别重要？

　　这些数学分支为什么重要?分别发挥什么作用？

　　本科阶段是如何通过1)上学校的课，2)上网课，3)自学，4)旁听熟悉这些数学分支的？

　　除了上课还有什么其它经历使我对这些数学分支理解加深的，比如研究项目，比赛e课外活动等等。

　　我目前在数学的哪方面还欠缺，为什么去贵学校读硕士博士可以使我在欠缺的方面得到加强。

　　我对于数学的兴趣，特别是相关数学分支的兴趣是如何产生的，又随着我的成长是如何变化中的？

　　二、如何在文书中阐述数学建模的能力

　　数学建模是CS分支的基础，重要性不言而喻。

　　数学建模是所有理工科学生都有的技能，所以对于转专业申请尤其重要。

　　文书中描述数学建模的经历，最容易犯的错误是结构混乱，流水账。关键是要以结构化的形式突出数学建模的几大要素。

　　为什么？我们在寻找什么？确定模型的需求。

　　查找？我们想知道什么?列出我们要查找的数据。

　　给出？我们知道什么?识别可用的相关数据。

　　假设？我们可以假设什么?找出适用的情况。

　　如何？我们应该如何看待这个模型?找出主导物理原理。

　　预测？我们的模型会预测什么?确定将要使用的方程式、将要进行的计算以及将要得到的答条。

　　有效吗？预测是否有效?确定可以进行的测试来验证模型，即它是否与其原则和假设一致?

　　验证了吗？预测是否准确?确定可以进行的测试来验证模型，即从其初始原因来看，型是否有用?

　　改进？我们能改进模型吗?确定未知的参数值、本应包含的变量和/或可以取消的假设/限制。

　　迭代？可以称之为“模型-验证-验证-改进-预测”的迭代循环。

　　使用？我们将如何锻炼模型?我们将如何处理模型?

　　影响？所开发的模型在学术或商业方面产生了什么影响?

　　三、如何在文书中展示对变成语言的理解

　　计算机这门学科强调的是算法，不是实现算法的编程语言。

　　所以不必在文书中专门阐述自己对编程语言的学习过程。

　　但在描述每一段经历的过程中，都可以顺带提一下用了哪个语言实现应该故意提高广度，每一段经历用不同的编程语言，体现skill set的全面性。

　　最好体现大型软件编写的经验，能够用到软件工程的一些基本方法和概念来提高效率，减少错误，降低成本，和促进组员间合作。

　　在写经历时要按照下面的几个要素一一阐述，对号入座。必要时可以编一些内容

　　软件需求(或需求工程)：软件需求的启发、分析、规范和验证(往往需要做用户调研)

　　软件设计：定义系统或组件的体系结构、组件、接口和其他特性的过程。

　　软件构建(实施)：通过编码、验证、单元测试、集成测试和调试的结合，创建可行且有意义的软件。

　　软件测试：一种经验性的、技术性的调查，旨在向利益相关者提供关于所测试的产品或服务质量的信息。

　　软件维护：提供具有成本效益的支持所需的活动。

　　四、如何在文书中阐述软硬件结合能力

　　现在很多计算机专业越来越强调学生具有一定的硬件基础，因为很多软件的用途都和硬件相关如果学生有相关经历，需要作为一个优势来阐述。

　　如果学生只会软件，不会硬件，那很多应用性强的地方都没法自己去做实验测试，而是要靠其他人，这样会严重降低效率。这个优势要在文书里阐述一下!

　　软硬件结合主要体现在：

　　1）单片机Microcontroller的编程

　　2）数字信号和模拟信号的转换

　　3）各种传感器sensors的熟悉

　　五、如何在文书中阐述实验室研究经历

　　实验室的研究经历关键要体现：

　　将书本中的知识用于解决实际问题的能力，论述过程中可以紧密联系课上学的内容，但又要有所拔高。

　　创新性

　　面对困难的态度和方法。

　　从实践中得到的教室里得不到的体会。

　　研究创新的四个层次

　　1.开创性&开拓性&突破:完全开拓一个新的领域·例如光线追踪(RayTracing)算法的发明轰动整个机图形学界例如谷歌(Google)的第一代PageRank算法。

　　2.就已有的成果进行改进，比如改变假设，求解技术，范围结果解释，附加敏感性分析：

　　例如PageRank算法的无数后继变体。

　　例如修剪深度神经网络，使其快速和小型。

　　3.将已有的成果在不改变的情况下用于一个新的领域：

　　例如整个BA领域的基础，Apply DataAnalytics to Finance/HumanResources/Accounting/Supply Chain/Marketing。

　　4.完全重复别人的工作(项目但非研究)

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