剑桥大学（University of Cambridge）是一所世界顶尖的公立研究型大学，罗素大学集团成员，被誉为“金三角名校”和“G5超级精英大学”，采用书院联邦制，坐落于英国剑桥。剑桥大学在众多领域拥有崇高学术地位及广泛影响力，被公认为当今世界最顶尖的高等教育机构之一。剑桥大学共培养了120位诺贝尔奖得主、11位菲尔兹奖得主、7位图灵奖得主。2019-20年度位居THE世界大学声誉排名第4、2020-21年度位居世界大学学术排名第3、THE世界大学排名第6、QS世界大学排名第7、U.S. News世界大学排名第9。

在本项目中，学生可选择自己感兴趣的课题，跟随相关领域的剑桥教授（科研导师）一同完成一项课题研究，并在研究基础上撰写论文。论文可用于毕业论文、毕业设计和期刊发表等。项目设计的研究课题主要有两大方向：

1. 人工智能方向

课题1：监督网络：如何使用卷积神经网络和生成对抗网络进行图像分析

课题2：机器人技术中的强化学习：应用程序和现实世界的挑战

课题3：用于健康的人工智能和计算生物学模型

2. 金融商科方向

课题1：如何利用风险定价和资本资产定价模型分析新型冠状病毒大流行期间的金融市场

课题2：定量风险管理技术的分析概述：实例和挑战

课题3：市场风险定价：布莱克-斯科尔斯鞅方法

本项目由科研技巧、方法及能力提升课（Workshop）6课时、科研技巧、方法及能力提升训练（Homework）6课时、督导Supervision 8课时及讲座Lecture 4课时共同组成。学生完成学习任务后，可获得英国剑桥大学科文中心学习证明（剑桥邮箱发送，可接受网推验证）；撰写的论文可由英中发展中心（CUDC）协助发表，表现优异者更有机会获得剑桥大学签发的推荐信，接受5所学校网推验证。

证书及推荐信示例

与剑桥正式注册生使用权限一致的Moodle教务系统，含海量学习资源

教师对学生提交作业进行详细反馈

部分学生Research Proposal成果：

参与学生	科研方向	RP标题
艾伦	AI	Exploring Object Detection in Autonomous Driving   Using Computer Vision
陈萌	AI	Explore Novel Approach for Image Analysis   with GANs and CNNs
陈旭阳	AI	Exploring Dynamic Graph Representation   with Graph Neural Networks and Recurrent Architectures
陈昱滔	AI	A Highly Efficient Framework for Facial Semantics   Editing
陈哲龙	AI	Application of Artificial Neural Network   in Biomedical Imaging
范业涵	AI	Convolutional Neural Networks for Driver   Activity Recognition in Safe Driving
关华琛	AI	Reinforcement Learning in Robotics: Power   Control and Collaboration between Two Arms
胡斯涵	AI	Medical Image Segmentation Based on   Convolutional Neural Network
凌杰	AI	A Method for Detecting Social Engineering   Attack in Instant Messages Using Hyperbolic Graph Convolutional Network
马赵阳	AI	Design of a Lane Change Assistant for   On-Ramp Merging Using Image Sensor
孟旷怡	AI	Improve Image to Image Translation Based   on Deep Learning
孙泽坤	AI	Application of Wavelet Transform and   Neural Network in the Classification of Magnetocardiography
万瑞祺	AI	Exploring Ban/Pick Strategy in MOBA Games   with Deep Neural Networks and Tree search
姚源	AI	Lung Cancer Identification based on Nginx   Web Service
龚庆春	Finance	Quantitative Risk Management of Investing   in New-Energy Automobile Companies in China
李怡萱	Finance	Application of Black-Scholes Model in the   Pricing of Binary Options
汤赜州	Finance	Why ZARA and PRADA, as leading companies   in the clothing industry, have different stock trends under the impact of   COVID-19 and what are the reasons behind it?
王一刘	Finance	The Impact of COVID-19 Pandemic on Bed and   Breakfast Industry in China

 

<学生感言>

 

陈萌-计算机学院（国家示范性软件学院）-数据科学与大数据技术专业本科生-研修方向：人工智能

由于疫情原因，本次交流项目在线上进行，但在项目开始时，以及项目进行过程中，我都能时刻感受到剑桥的文化。在剑桥，University、Department、College是不同的概念，College实际上是独立于University的，只负责学生们的生活社交，University下设各个Department，各个Department内或不同Department之间交叉组成各大实验室，也就是说，学生和导师可能不属于同一个College。本次交流项目让我们能够以在校生身份注册在“剑桥大学-圣约翰学院”下，这使得我们在整个项目过程中有较高程度的沉浸式体验。

课程中，我们针对research proposal的撰写进行了系统且细致的学习。在前两次supervision中，我学习到有关科研能力，其关键在于如何寻找文献资料、如何引用文献，以及如何避免抄袭。在此前尚未接触科研教学之前，我查询所需研究资料的渠道只限于知网等国内网站，通过本课程，我了解到Google scholar、CNKI、Open Access Library等网站，在学习信息检索的过程中收获了未来科研必备的能力。同时，我了解到不管是research proposal还是论文的写作中，引用文献都是必要的一环。我了解到两种主流的引用格式，分别是APA和MLA，他们有一定的差别，两种风格的引用在文中是较为常见的，但是有着非常多的规范定义。举个例子来说有一位作者的引用(Smith, 1990)、有两位作者的引用(Smith & Jones, 1990)以及有多位作者的引用格式都是不同的。其中Plagiarism的避免更是十分重要的，而且在此过程中，我对国外大学对于Plagiarism的重视程度理解有了新的高度。特别是在于学术界，对于Plagiarism的容忍度几乎为0，一个不诚信的学生或者学者在大学中或学术界都是不能被接收的，以前我对于抄袭只是道德、政策上的抵触，如今内心的敬畏更多了一分。

陈昱滔-计算机学院（国家示范性软件学院）-软件工程专业本科生--研修方向：人工智能

正式授课之前，教授提示我们在课程相关页面下载文献并预先阅读。由于我选择的是「使用CNN与GAN进行图像处理」的研究课题，我主要下载了与CNN、GAN、图像处理相关的文献。教授提供的文献质量非常高，都是相关领域具有开创性的理论、实验，阅读这些文献提高了我对相关研究领域的理解，尤其了解了原本高深复杂的算法是如何一步步从无到有的，对我触动很大，也让我更加坚定了从事开创性科研工作的决心。此外，教授也提供了一些实操性很强的资料，比如一本指导我们如何使用PyTorch软件包实现神经网络的书籍，也对我帮助很大。我此前一直闭门造车几乎自学，而教授提供的这些文献开阔了我的眼界。

在阅读教授提供的文献时，英文能力成了我初期面临的较大阻碍。但这一阻碍其实相对好克服：学术文献并非文学作品，它们会倾向于追求简洁明晰的表述，以消除文献中的歧义，因此大多数英文文献的遣词和语法是相对简单的（至少对一位通过六级的大学生来说）。主要的困难在于生僻少见的专业词汇，一旦你投入一定时间逐渐积累了相关专业词汇，困难也就迎刃而解了。

正式开始上课是在1月27号。课程大约可以分为两个阶段，第一阶段（前三周左右）主要由博士生兼助教Tudor给我们讲述科研技巧和学术写作的基本常识；第二部分由Prof. Lio和助教Tudor交替讲述：教授主要讲述强化学习的基础理论，而Tudor则继续带领我们学习学术写作，完善Research Proposal。期间还穿插了两次face-to-face session，让我们有机会与剑桥的博士生学姐直接沟通各方面问题。

教学内容主要分为四种类型：workshop、supervision、lecture和assignment。其中workshop是我们自行学习在Moodle系统上提供的视频资料，supervision是由助教Tudor为我们授课，授课结束后通常还有一定时间的Q&A，lecture是由教授为我们讲授强化学习理论，授课结束后同样也有一定时间的答疑，最后assignment则是作业，共有三次：包括日常的两次作业与最后的大作业。教授非常认真负责，也十分热情，在课后答疑对同学们的问题都回答得十分详细；如果你没能抓住当面提问的机会，也可以给教授写邮件，同样可以得到上百字的详细回复。

此外还有一种特殊的supervision，被称作F2F (Face-to-Face) supervision,亦即上文提到的面对面谈话。在F2F supervision期间，学生们有机会与来自英国的博士生面对面沟通，表达自己的困惑。我和其他几位同学有幸遇到了一位来自中国的学姐，学姐人也很棒，为我们解答了许多项目学习内容之外的问题，还分享了留学经验等等。这样与一位前辈面对面谈话的机会对我帮助很大。此外，由于我不是国际学院的同学，平时锻炼英语口语的机会也少之又少，这次项目（尤其是F2F supervision环节）给了我一个很棒的锻炼英语口语表达的机会。

本次项目的授课内容主要集中于个人科研技巧和学术写作能力的训练，而非学习具体的算法和技术知识，这与我报名参加项目时的预期有所不同，但项目仍然使我受益匪浅 —— 通过项目，我意识到科研不只是高深莫测的研究与实验，还有许多流程、规范、传统、共识需要大家去熟悉和遵守。通过项目中的workshop与助教Tudor讲授的supervision，我了解了检索文献在学术研究中的重要性、以及如何通过CNKI/Google Scholar等网站来生成和管理文献引用；了解了不同的引用格式之间的区别、以及何时何地应该使用何种格式；了解了如何编写文件综述和研究提案；了解了编写良好的研究提案对一个好的研究项目的重要性，等等。

在作为最终大作业的研究提案中，我讨论了一种高效编辑人脸语义的算法。为了实现逼真的图像重构，我们神经网络的参数大小和深度都很大。因此，为了在合理的时间内完成训练过程，必须使用GPU。研究过程主要分为两阶段。在第一阶段，我们建立了一个大规模的深度卷积神经网络（其子结构为VAE和GAN）用于实现高效的图像到潜向量转换。我们对该网络进行了详尽的实验室实验，定量测量并最小化其重建损失，以验证其可用性。第二阶段，我们使用InterfaceGAN提供的算法进行面部语义编辑。该算法的基本思想是找到一个超平面，将具有相反二元语义的潜向量分离出来，例如男/女，长/短发。然后我们对这些潜向量进行线性插值操作，反转它们的语义。

项目最后，我在Moodle系统上提交了我撰写的研究提案（Research Proposal）（如下图）。对于我这样初出茅庐的新人来说，要完成这样一份提案，还是有一定难度的，但是在助教Tudor与F2F supervision中的夏学姐帮助下，我经过多次修改，最终交出了一份较为令人满意的提案，并且得到了A（very excellent）的成绩。十分感谢学校提供了这样一个国际交流的机会，也十分感谢教授Pietro Lio、助教Tudor等的教导，使我的英文听力、科研技巧和学术写作能力都得到了较大的提升，并且对人工智能/图像处理相关研究领域有了更好的了解。

龚庆春-信息与通信工程学院-通信工程专业本科生--研修方向：金融商科

本次寒假英国剑桥科研助理项目，我选择的方向是Finance。在导师Matthias Dorrzap的指导以及助教Yasmin Begum的帮助下，我顺利的完成了本次项目。项目收获和成果主要分为两方面：一是关于科研论文写作技巧的提升，二是关于金融知识的学习。这两方面我都收获颇丰。

首先是关于科研论文写作技巧的提升。关于这方面的学习，助教Yasmin Begum进行了详细讲解，特别是一篇合格的research proposal应该包含哪些部分。同时，我们也在剑桥学习网站moodle上自主学习。这部分一共有三次作业，我们采用从局部到整体的方法，依次完成了选题、background and rationale、research questions、research methodology、plan of work&time schedule、bibliography这6个方面的写作任务。

其中，选题是指在所选课题——定量风险投资管理——的指导下，选择所要研究的方向，而我所选择的方向是“电动汽车行业的定量风险投资管理”。Background and rationale 包含了background、discipline和literature review。这部分主要用于阐述所要研究方向的背景，相关基础知识以及文献综述，这是对整个研究的基础准备。Research questions 包含了对于研究方向的具体三个研究问题，通过对这三个问题的具体研究来得出最终的研究结果。Research methodology是指关于你要研究的问题，你需要采样什么样的研究方法，定量还是是定性，所需数据类型，数据分析方法以及结果展现形式。Plan of work&time schedule是完成本项研究的时间计划安排。Bibliography则是关于本次研究所涉及的所有文献以及参考。通过助教的讲解以及网站视频的学习，我逐渐了解了每一个部分的具体要求。于是通过阅读大量的参考文献以及学习，我完成了每一次作业。每一次作业助教也会及时批注，指出内容中需要修改的地方。这些修改包括了从英语基础语法知识以及标点符号到内容结构的订正。通过三次作业的完成以及修改，最终在3月15日之前提交了最终的Research proposal。

然后是关于金融知识的学习。导师Matthias Dorrzap通过三次线上讲座的形式完成了金融知识的传授。在三次讲座里，导师向我们讲授了定量风险管理的基础知识。我们学习了相关的定量风险管理的模型，并且通过实例探究来加深对模型的理解。这部分基础知识分为9个部分，分别是：What is Risk、Utility Functions(U(x))、Arbitrage Models、Binomial Tree、Risk Neutrality、Continuous Time、Black Scholes Formula、Complete Markets、Capital Asset Pricing Model。通过这些知识的学习，我对风险中性、资本资产定价模型等与定量风险管理相关的知识有了一定的了解。

以上是我在具体知识层面的收获，接下来再谈一谈在能力方面的收获。

第一个要谈的便是科研论文写作能力的提升。我逐渐意识到，科研论文写作是系统性的，有步骤可循的。要完成一篇科研论文，必须进行明确且恰当的论文选题，具备与选题相关的前期知识和足够的参考文献，采用适当的研究方法，制定合理的时间安排，严格实施研究步骤，对研究结果进行归纳概括和拓展延伸，最后还要不断进行修改。只有这样，才能把所研究的问题研究透彻，表达清楚。

其次是英文交流能力的提升。英文交流又包含两个方面，听与说。最初面试的时候便是纯英文面试，虽然老师是中国人，但我难免还是很紧张。我对面试做了很多准备，将所有可能问道的问题回答都写下来，然后背诵。到了面试的时候，发现这样做确实有利于通过面试，但这并没有真正锻炼自己的交流能力。于是我决定在参加项目时不再采用这样的准备方式，多进行即兴发言。当老师发言时，我尽力将他说的每个词连接起来，去理解他的意思。这时我发现，虽然有些单词由于不认识或者语速太快没有被捕捉到，但对于理解整句话的意思并无太大影响。我逐渐建立了信心，发现在每次交流后，对老师意思的理解能力越来越强。发言的时候，只需要用一些简单的结构便可以将想说的话串联起来。当然，对结构的熟悉非常重要，需要不断练习才能熟练掌握。其实英文交流最重要的就是胆量吧，不怕犯错，要勇敢的去表达自己，在一次次的交流当中，能力自然而然得到提升。

回想起自己报名参加这次寒假英国剑桥大学助力项目的初衷，便是去学习关于金融方面的知识，锻炼自己各方面的能力。对比现在的收获，还是令人非常满意的。参加这次项目，让我积累了很多勇气和信心，来面对接下来的挑战，也为我的学习经历增添了浓墨重彩的一笔，让我有机会和剑桥大学的老师面对面交流，我深感荣幸和骄傲。希望有一天，我能亲自踏入剑桥校园，追逐自己的梦想。

项目成绩分为两部分，一是Participation，我获得了A(Excellent)，二是Research Proposal，我获得了B（Very good）。我还获得了剑桥老师的推荐信。对我来说，是莫大的荣幸，也是我求学路上很有价值的财富。同时感谢各位老师的帮助，让我拥有这样的学习交流机会。

图：推荐信

图：Research Proposal