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发表于 2015-9-19 14:59:09
Q
【问答/瑞典】数学学分能不能算作统计学分？
A
这个的话要看课程描述怎么写，可以凑一凑。
Q
25 Fall求定位
A
软背景很好了，科研经历很丰富，最好直接和导师取得联系，如果导师很喜欢你，可能对本科学校和均分的要求会降低一点，多套套导师...
Q
硕士申请RP把research timeline里面的时间给写错了，严重吗？
A
这个有点太不小心了吧，优先联系学校小秘看看，有个怎么个就比较好的处理办法
Q
211 85港新求定位！！
A
tu/e一般不会拒人，只要满足它项目介绍网页里那个课程-学分要求，提交申请的时候会让交一个匹配表（在它的申请系统里面下载的），...
Q
谁能救救我呀？这个要求里提到不是英文版的文件需要相关机构出具的正式认证英文译文（如图），大神们怎么解
A
莫慌，这个很简单，可以去淘宝或者其他地方，找有翻译资质的翻译机构去把非英文文件翻译，并盖他们的翻译章就行。
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请econ的朋友们为offer提点建议
2026 fall econ 将来想做学术
偏好留在港新读博
研究兴趣是applied micro方向（labor/edu/health/behavior)
HKU ARS &
CUHK Mphil ?
对这两个项目都不是特别了解，希望过来人给点建议??
这两个项目都是一年上课一年写论文
区别是CUHK似乎要承担一些TA的活，经济补助更多一些，第一年结束有QE考试；
HKU明确说明了第二年有6个月的RA
CUHK Mphil比HKU人数少一些，将来也许留校读博难度更小一些？
很纠结，谢谢大家的任何评论和建议～
26fall 英澳新offer三选一
26fall目前拿了以下三个offer希望以留在当地就业拿pr的方向帮忙分析一下
1.布里斯托 Engineering with artificial intelligence
一年学费大概30w 不知道这个专业算不算缝合
2.新南威尔士 IT
应该能减免到1.7年 学费控制到五十多个 同时也能拿485工签
3.奥克兰 IT
1.5年 学费也是30w左右
我的背景是双非一本ai专业。个人来讲是能留当地就绝对不回来，布里斯托和新南就算留不下也能拿jfind去日本试试，但是奥克兰就不行。不过我觉得新西兰的6分制又很吸引人，硕士直接6分唯一的难点就是找到工作。澳洲和英国我都去过，确实很喜欢澳洲的环境和天气，但是新南的学费又有点小贵，不过也在能力范围内。
我知道英国不好留，但是目前看来澳洲好像也半斤八两，所以我还是要考虑一下性价比的问题。
1.新南值不值得我多花20w，相比其他国家留当地找工作的可能性提升的多吗
2.新南和奥克兰网上的风评不太好，好像里面鱼龙混杂一样，布里斯托的生源相对来讲肯定比新南的要好很多 ，感觉新南是个人就要。
3.以后应该也不想做算法相关的。主要想找个商业分析 AI产品经理之类的岗位，不知道哪个国家的hc会多一点？
目前很纠结，感觉各有利弊。主要是奔着留当地去的，但是也不想为了留下而选一个差一点的学校，感觉有点本末倒置，希望大家帮忙参考一下
NTU专业选择：区块链or应用人工智能计算机
很纠结 南洋理工大学NTU专业选择：区块链（MScBT）or应用人工智能计算硕士（MCAAI）
p.s. 已经交了区块链的留位费了（5450新币），然后又收到了MCAAI的录取。
求助offer选择，焦虑
BG：双非双一流，88.5/100，信计专业，无科研，无竞赛奖项
目前考虑的offer主要是下面几个：萨克雷M1量子与分布式计算科学，萨克雷M2优化，博洛尼亚统计科学，Intermaths EMJM
我很感谢萨克雷看得上我，我也知道萨克雷M2优化的offer真的很好，下面说说我犹豫的点：
1. 课业压力，我本科虽然是数学专业，但是强度绝对远低于法国数学，我担心M2优化的课业压力，虽然我也挺喜欢这个方向的，但始终得考虑自己的能力
2. 萨克雷M1 QDCS我目前了解下来，对这个专业的评价都不太好，好像很多人都会转走，但是会不会两年制正常读下来，更容易申请phd
3. 我目前的想法是留欧，读phd>就业>回国，可以之后回，希望能先在欧洲干一段时间再说。只有M2优化+本科成绩，无科研的情况下，考虑到法国数学phd申请非常卷，phd申请会不会非常困难
4. 博大统计科学给分非常高，EM我了解下来也差不多，而且课程更偏应用，以EM为例，我研二会被分到做例如医学成像、癌症建模等方向，说实在话，我感觉这个好像更好找phd，优化那个我看着非常理论
5. 如果我读萨克雷M2 优化没有找到phd，是否只能回国就业？还是说我可以再申请一个m2？老实说，我对这个就业方向也很懵逼，昨天被砸懵以后，现在还是很懵
6. 如果考虑去其他国家读数学phd是可能的嘛
感谢大家看到最后，希望大家根据我提供的信息，给一点建议，非常感谢大家的帮助！！！
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嗖嗖嗖送狗
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