#中国科学技术大学

1 周

【中国科学技术大学国际招生要点：申请入口、材料与语言要求（整理）】

提示：以下信息面向计划申请中国科学技术大学的国际学生，整理自公开招生口径与通用申请路径，截止日期、分数线与材料清单一律以学校官网当日说明为准。

官方申请入口

• 请在搜索引擎检索「中国科学技术大学 international admissions」或进入学校官网 Admissions / International 栏目（本站院校页：https://www.lxs.net/UNIVERSITY....OFSCIENCEANDTECHNOLO https://www.lxs.net/UNIVERSITY....OFSCIENCEANDTECHNOLO）

申请系统与通道

新加坡高校国际生本科/研究生均以学校招生网申为主。

时间线怎么看

本科常按申请人学历背景分组截止；研究生按项目轮次。

语言与学术材料

英语能力证明要求因项目而异，部分可用既往英语授课学历豁免，以官网为准。

• 成绩单、在读证明/毕业证、推荐信数量与提交方式以项目页为准。

• 若官网提供国家/课程对照表（A-Level、IB、高考、本科均分等），优先按对照表准备，勿只看中介口头标准。

实用提醒

• 核对申请费、成绩单认证与推荐信线上提交流程。
• 热门学院可能有额外测试或面试。
• 学费与生活成本规划可参考学校国际学生费用页。

本站院校主页：中国科学技术大学 https://www.lxs.net/UNIVERSITY....OFSCIENCEANDTECHNOLO。再次强调：请以中国科学技术大学官网国际招生页的最新要求为准，本文仅作信息整理与导航。

#中国科学技术大学 #国际招生 #新加坡留学

14 周

【本校保研er冲】中科大zyy老师

张老师，1975年5月生于陕西，中国科学技术大学讲席席教授，博士生导师，硕士生导师，国家海外高层次创新人才长期计划项目获得者，IEEE Fellow，国家科技创新2030"新一代人工智能"重大项目首席科学家，IEEE P3184国际标准工作组主席，安徽省工业互联网智能与软件重点实验室主任。
主要研究方向包括具身智能与机器人，面向无人系统勺智能感知，多模态融合感知大模型，端边云协同的信息物理融合系统，无人系统实时中间件和操作系统等。
张燕咏
1997年获得中国科学技术大学计算机科学与技术专业本科学位，2002年获得美国宾州州立大学计算机科学与工程专业博士学位。2002年起在美国罗格斯-新泽西州立大学电子与计算机工程系任教。2006年获得了美国国家自然科学基金的青年成就奖。2008年获终身制，升为副教授，2015年升为正教授。2016年被授予罗特格斯大
教授学电子与计算机工程系"最近五年培养学生最多奖"。任职期间，作为项目负责人主持或骨干参与多项美国NSF
项目，包括在移动网络架构领域非常有影响力的项目ORBIT,MOBILITYFIRST,GENI，以及美国国自然优秀青年基金(NSF CAREERAward)，项目总金额超过1300万美元。
职务：人工智能与数据科学学院执行院长 2018年7月全职回到中国科学技术大学任教，担任计算算机学院副院长。2024月6月，人工智能与数据科学学
院成立，担任执行院长。作为项目负责人先后主持科技部科技创新2030重大项目，中科院先导C专项项目，国家自然科学基金重点项目等，研发开放环境自适应感知算去，成功研制AI技术在多个领域的交叉赋能，包括3D机器视觉，交通，工业互联网，通信和网络等。成立IEEEP3184自动驾驶数据框架国际标准工作组，牵头制定2项
安徽省地方标准，推动行业规范化和技术全球化发展。
已在相关国际期刊及会议发表文章300余篇，包括多个CCFA类期刊及会议，并多次获得国际会议最佳论文奖。根据谷歌学术网统计，截至2025年5月，H-Index指数为58，文章总引用次数超过17000次，单篇引用超过
现(曾)任多个智能物联网及计算机网络领域顶级期刊的编委，包括IEEE TCC,IEEE TDSC,IEEE/ACM
ToN,IEEE TMC,IEEE TSC,Elsevier Smart Health等。多次担任智能物联网领域旗舰会议的大会主席和程序委
#中国科学技术大学 #中科大 #科研保姆 #读博 #保研 #研究生选导师 #科研

14 周

就业超顶！LDS实验室学生去向

LDS的使命是开展前沿研究，以更好地从数据中“理解并分析真实现象”。我们紧密围绕信息检索（SIGIR、WWW、CIKM）、数据挖掘（KDD、WSDM）、自然语言处理（ACL、EMNLP）、机器学习（NeurIPS、ICML、ICLR）、多媒体（ACM MM、CVPR、ICCV）以及更广泛的领域人工智能（AAAI、IJCAI）等研究方向展开工作。当前的研究重点主要集中在深度学习、图学习、元学习和因果推断，并特别应用于推荐系统、对话系统、知识图谱以及金融科技（Fintech）等领域。
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