出国留学录取论文
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1. 【留学录取案例分析】(#1-analysis-of-shopping-admission-cases)
2. 出国留学录取论文
3. 未来计划
b. 【留学录取失败与新挑战】(https://jb243.github.io/pages/2320)
1.留学录取案例分析
⑴ 斯坦福 生物工程（■ 生物化学；时空组学）
○ 申请动机：在寻找生物医学信息学、生物物理学（很少招收外国人）或稍不合适的计算机科学项目的替代方案时发现了该系。
○ 预期录取率10%：竞争激烈的项目，偏向蛋白质工程，但录取了很多韩国人。
○ 实际结果：拒绝 (24.02.15)
⑵ 哈佛大学生物物理学（■ 成像；时空组学）
○ 申请动机：因为庄晓伟等教授而下定决心申请。
○ 预期录取率 10%：与斯坦福大学类似，但人数较少。与哈佛教员有过面对面的接触，这应该是一个加分项。
○ 实际结果：拒绝 (24.03.07)
⑶ 密歇根 生物信息学 (PIBS)（■ CS/BI；空间生物信息学）
○ 申请动机：在研究生物信息学时发现该系。尽管很少招收国际学生，但由于 Minji Kim 教授的研究而产生了兴趣。
○ 预期录取率 0%：规模较小，PIBS 提到录取国际学生的比例低于 5%。最初，学生负责支付费用，尽管实验室通常资助学生。
○ 实际结果：面试offer (23.12.19) → 面试(24.02.01-02) → 接受(24.02.09)
⑷ JHU 生物医学工程（■ CS/BI；空间生物信息学）
○ 申请动机：因为Jean Fan这样的教授而想申请。
○ 预期录取率 5%：似乎非常关注 CS。不知道预接触失败是否有原因。
○ 实际结果：拒绝 (2020年1月24日)
⑸ 加州大学洛杉矶分校 生物化学、分子和结构生物学（■ 生物化学；时空组学）
○ 申请动机：与Roy Wollman教授成功接触后发现了该系。仅根据教授决定申请。
○ 预期录取率 60%：成功与招生委员会负责人进行预会。然而，严重偏向生物化学。
○ 实际结果：面试offer（23.12.14）→面试（24.01.09-10）→接受（24.01.24）
⑹ UCSD 生物信息学和系统生物学（■ 成像；时空组学）
○ 申请动机：在研究生物信息学，特别是单细胞组学时发现了该系。
○ 预期接受率 30%：看起来很合适。强调定量方面，如 GRE。不知道预接触失败是否有原因。
○ 实际结果：面试offer (23.12.22) → 面试(24.01.19-22) → 拒绝(24.02.28)
⑺ 纽约大学 Vilcek 研究生生物医学科学研究所（■ 成像；时空组学）
○ 申请动机：由于 Satija Rahul 教授和该项目的广泛范围，考虑申请纽约大学。
○ 预期录取率45%：群体大，国际录取率高。强调定量评价。与医学物理学相比，更适合分子生物学。
○ 实际结果：拒绝 (24.01.13)
⑻ 威斯康星-麦迪逊生物医学数据科学（■ CS/BI；空间生物信息学）> ○ 申请动机：因为有一位有深厚人脉关系的教授而决定申请。
○ 预期录取率 30%：看起来很合适，不太具有挑战性。
○ 实际结果：面试offer (24.01.24) → 面试(24.01.31-02.08) → 拒绝(24.02.22)
⑼ 威斯康星-麦迪逊医学物理学（■ 成像；时空组学）
○ 申请动机：因为有一位有深厚人脉关系的教授而决定申请。
○ 预期录取率 7%：不是完美契合，但与教员的联系提供了优势。我认为 MRI 研究也可能有所帮助。
○ 实际结果：面试offer（24.01.11）→面试（24.02.09-22）→接受（24.02.17）
⑽ UIUC 计算机科学（■ CS/BI；空间生物信息学）
○ 申请动机：认为CS很适合，提供良好的职业道路。对密码学、信息论和博弈论等理论方面感兴趣。
○ 预期录取率 10%：适合 CS，但考虑到竞争激烈。
○ 实际结果：拒绝 (24.03.16)
⑾ 佐治亚理工学院 计算学院生物信息学（CS/BI；空间生物信息学）
○ 申请动机：对那里的某人感兴趣。
○ 预期接受率30%：令人惊讶地实现了与CS的兼容性。丰富的相关经验可能是有利的。
○ 实际结果：拒绝 (24.04.29)
⑿ 乔治亚理工学院 生物医学工程中的生物信息学（■ 成像；时空组学）
○ 申请动机：对那里的某人感兴趣。
○ 预期录取率 45%：看起来比 GT CS 挑战性小。此外，还有空间生物信息学教师。
○ 实际结果：面试offer (24.01.20) → 面试(24.01.05, 03.08) → 接受(24.03.13)
⒀ WashU 物理学（■ 物理学；空间生物信息学）
○ 申请动机：与Mikhail Tikhonov教授成功接触后发现了该系。最初考虑的是物理，但意识到这不适合我在生物行业（主要是制药）的职业生涯，因此选择了正确学习机器学习的机会。
○ 预期录取率 85%：华盛顿大学物理系被列为不受欢迎的系，因此竞争较低。教师的研究领域各不相同，成功的预接触给人留下了积极的印象。良好的 GRE 物理成绩等因素是有希望的。
○ 实际结果：拒绝 (24.04.15)
⒁ UW 计算机科学（■ CS/BI；空间生物信息学）
○ 动机：与CS非常契合，并提供良好的职业道路。考虑到对数字病理学的高度重视，它与作者在空间生物信息学的研究背景相符。
○ 预期录取率10%：虽然认为与CS的契合度良好，但考虑到竞争率较高。
○ 实际结果：面试offer (24.01.22) → 面试(24.01.23) → 拒绝(24.02.08)
⒂ UCSF 生物和医学信息学（■ 成像；时空组学）
○ 动机：通过生物信息学搜索发现该部门。虽然这是一个很少接受国际学生的院系，但申请是因为有很多与空间生物信息学相关的教授。
○ 预期录取率 0%：55 名博士生中只有 2 名是国际学生。
○ 实际结果：拒绝（22.12.23）
⒃ Tri-I 计算生物学和医学（■ CS/BI；空间生物信息学）
○ 动机：通过生物信息学搜索发现该部门。那里有几位校友，而且也很国际化。
○ 预计录取率35%：由于教授众多，在空间生物信息学方面取得了一定的成就，预计录取率会很高。然而，作为常春藤盟校，这并不容易。> ○ 实际结果：拒绝 (24.03.08)
⒄ 格斯特纳·斯隆·凯特琳研究生院 癌症工程（■ 成像；时空组学）
○ 动机：通过面对面和 Zoom 进行两次预接触会议后应用。
○ 预期录取率 35%：尽管该领域并非完美匹配，但出色的 GRE 物理成绩和对 MRI 的理解会增加录取的可能性。
○ 实际结果：面试offer (23.12.19) → 面试(24.01.16-18) → 接受(24.02.02)
⒅ TSRI 计算生物学和建模（■ 生物化学；时空组学）
○ 动机：未解决的挥之不去的感觉。尽管如此，作者还是考虑了选择这个地方的可能性。
○ 预计录取率60%：考虑到去年的成功，录取的机会很大。
○ 实际结果：拒绝 (24.02.02)
⒆ 2024-2025年美国研究生录取分析
○ 预期通过率与实际结果的比较。
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○ 拒绝评分为 0，面试录取为 0.5，最终录取为 1。
○ 回归曲线：y = (7.639e-05) x + (4.145e-01)
○ Spearman’s rho = 0.02050878 → 几乎可以忽略不计
○ R 平方 = 0.001580409 (%) = 可预测面积 → 几乎可以忽略不计
○ 结论： 留学申请过程的实际结果与预测结果完全不同。
○ [QS 排名 2024] 录取率(https://www.topuniversities.com/world-university-rankings)
受保护_1
○ 结论： 仅观察中值，存在QS排名较低时录取率较高的趋势。
○ [US News 2024年排名]录取率(https://www.usnews.com/best-colleges/rankings/national-universities?_sort=rank&_sortDirection=asc)
受保护_2
○ 按研究方向划分的接受率趋势（时空组学与空间生物信息学）
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○ 结论： 从中位数来看，我在空间生物信息学方面的接受率较高，这是由于我的实验经验相对有限。
○ 按研究领域（例如生物化学）划分的录取率趋势
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○ 结论： 作者在影像和CS/BI领域具有竞争力。
○ 使用 Kaplan-Meier 生存曲线 描绘随时间推移下降的趋势。
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○ 请注意，存在与 x 轴标签相关的小错误，例如 4 月 15 日显示为 4 月 1 日。
○ 值得注意的是，哈佛大学和斯坦福大学等顶尖学校以较晚发布下降结果而闻名。
○ 该函数的形状与 4PL 回归曲线非常相似。> ○ 按研究方向（时空组学与空间生物信息学）随时间推移下降的趋势。
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○ 结论： 与实验相关的时空组学方面呈现出较快下降的趋势。
○ 按研究领域（例如生物化学）随时间推移下降的趋势。
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○ 结论： 成像视野下降速度更快。
2. 出国留学成功案例
○ 最终，SOP 应包含与大问题相关的内容。
○ 就像一个大胆的企业家激发人们的思想一样，SOP 最好包含一个感动教授们心灵的未来科学愿景。
○ 然而，即使强调几十年前的蛋白质印迹技术等出色的技术，也只会产生适得其反的效果。
○ 因此，重要的是要坚持完成这个构想的决心，而不是强调成为一个典型的善于倾听的亚洲人。
○ 不过，过于大胆可能会适得其反，所以保持适当的立场至关重要。
○ 最安全的选择是参考历史和当前的技术进步，选择与许多教授产生共鸣的未来趋势。
○ 就作者而言，设想未来时空组学将成为跨越红色、白色和绿色生物领域的标准技术。
○ 各节目的感想
○ 加州大学洛杉矶分校 BMSB： 感觉就像一个即使在干燥实验室工作中也需要大量软知识的领域。生物化学和化学信息学似乎很强大，这可能是由于加州大学所在地的加利福尼亚州存在全球制药公司。然而，缺乏明显的津贴可能与 UC 内部资金不足以及 2023-2024 年招生期间 UC 内部的学生抗议有关。
○ 密歇根大学生物信息学： 毕业通常需要3到5年，但对于硕士学位持有者来说，似乎是3到4年左右。一些 PI 的目标是在短短 3 年内获得研究生。即使在干实验室工作中，信息论等领域也需要大量硬知识。然而，人们正在努力通过建立独立数据生产的湿实验室来提高 BI 部门的生存能力。学费全额资助+每年约4万美元。鉴于博士期间国际学生的稀缺，被录取令人费解。
○ GT生物信息学： 从毕业生的职业道路来看，GT的FAANG就业前景似乎比UMich更好（不仅包括CS，还包括生物信息学项目）。尽管有传言称津贴较低，但作者收到了全额学费资助+每年约 4 万美元的津贴。适用于生物信息学的 CS 和 BME，因为该学位最终显示为生物信息学，称其为重复申请。 BME 似乎是与附近的埃默里大学联合运营的。有很多国际学生。> ○ 斯隆凯特林癌症工程研究所： 访问斯隆时，联系了洛克菲勒大学和威尔康奈尔大学，看到了生物工程研究的前沿。例如，研究在转录因子（TF）上使用不同的荧光标记，并利用光干涉和 FRET 来可视化 TF 之间的空间和时间距离。这种可以填满一个宇宙的领域似乎是最近的趋势，而成为 BME 领域的 PI 似乎也需要这样的努力。计算轨道很丰富，但感觉就像 80% 湿实验室 + 20% 干实验室。考虑到纽约市的生活成本，有学费全额资助+每年约5万美元的津贴，就像哥伦比亚大学一样。
○ 威斯康辛大学麦迪逊分校医学物理： 项目以成像/核医学为中心，例如 PET、MRI 和 US。录取采取直接录取的方式，如果申请人已经找到了合适的PI，那么申请人需要与PI安排的面试过程就可以轻松解决。虽然作者没有参加这个项目，但似乎联系的PI很努力地帮助找到了其他适合申请人的PI，使得面试过程看起来有保证。
○ “机会”残酷地伪装成“失败”。从你意想不到的失败中你得到了什么、学到了什么？
○ 从现在开始向前迈出一步。我意识到未来我想做的事情有很多。
○ 存在的觉醒。我觉得即使我被困在荒岛上，只有纸和笔，我也能幸福。因此，我声明我不会向人们寻求内心的平静。
○ 我想要过一种超乎想象的激烈生活。我想努力被那些感动世界的巨人看到。我的心哪怕一个星期都不会休息。这个过程对我来说会有多艰难和孤独？尽管如此，我还是会更加沸腾。这让人想起特朗普的一句话。
○ 受保护_8
○ 在参加 AACR 2024 期间，我有机会见到了 Aviv Regev、Christina Curtis、Dana Pe’er、Sanja Vickovic 和 Joakim Lundeberg 等教授。从他们的讲座中，我了解到空间生物学有可能彻底改变整个制药行业。密歇根州是我进一步研究空间生物学下一阶段的最佳地点。
3。未来计划
○ 关于方向
○ 留学申请期间，我想过UCLA，但生活并不会按照最初设定的方向流动，就像人际关系一样。就好像初恋永远不会实现。
○ 然而，“方向”给人动力，生活的实际方向往往与最初的方向有些相似。
○ 为什么我造福他人
○ 曾经有一个人有很多梦想，但由于现实的困难而无法充分发挥自己的潜力。但那个人渴望成功，所以我引导他们走上了留学的道路。最后，那个人考了硕士，拿到了全额资助，一年之内就转博士了。据报道，他们在读研究生期间将在亚马逊担任实习软件工程师。
○ 给那些失去梦想的人一个可以期待明天的生活。我只是想这样做，因为它看起来不错，而且我想给那些失去希望的人带来希望。
○ 行业
○ 关于行业
○ 美国就业市场的终生预期收入是其他职业道路的数倍。
○ 无论选择哪条道路，体验大型科技产业都被视为战略。» ○ 最近人们对天体生物学的关注度上升，最终是因为该领域已经变得可扩展、高通量自动化。现在，学术界和工业界密不可分。
○ 方向 1： 我开始考虑在埃隆·马斯克创立的一家名为 xAI 的公司工作。
○ 理由：思考可持续的人工智能产业。人工智能的生存威胁显然已接近现实。
○ 评价：新成立的初创公司，目前只有8至10名员工。预计四年左右员工人数将增加到数十至数百人。以“理解宇宙”为座右铭，我觉得我会遇到与我相似的人。
○ 预测：预计AI大科技将成为谷歌DeepMind、OpenAI、X.ai三大公司的三足鼎立。然而，谷歌DeepMind和OpenAI尚未对AI与人类的共存给出合适的答案。 （[参考]（https://www.chosun.com/economy/tech_it/2024/02/20/255TBSQENRB2NNAR2LLM772YSM/））
○ 而在2025年7月，证实了这一预测是正确的。
○ 方向2： 辉瑞、Moderna等全球制药公司：对生物信息学家的需求量很大。
○ 学术界
○ 关于学术界
○ 立志成为一名不仅是学术界的大师，而且具有重大社会影响力的人，似乎很有价值。
○ 看到开发 Visium 的 SciLifeLab 的研究人员成为斯坦福大学、哥伦比亚大学等大学的教授，我意识到开发能够改变时代的实质性技术是成为一流大学教授的前提。
○ 方向1：学术型博士后：方向为哈佛、斯坦福等名校。
○ 方向2：实验室式博士后：艾伦研究所、布罗德研究所、桑格研究所、弗朗西斯·克里克研究所等。
○ 方向 3： 企业式博士后：IT 包括亚马逊；生物包括诺华创新博士后奖学金计划等制药公司。
○ 招聘/博士后/教授通知示例
○ 辉瑞
○ ETH 受聘
○ 【KTH皇家理工学院】(https://www.kth.se/en/om/work-at-kth/lediga-jobb)
○ 商业
○ 最终，我可能必须成为创造数万个高薪工作岗位的人。而且，韩国能做到这一点的人并不多。
○ AI引发的产业变革比我想象的要快。所以，我想创造人工智能无法轻易应用的宏观规模的产业，创造很多人工智能无法取代的就业岗位。
○ 政治
○ 政治矛盾： 这是一个写我想改变的世界矛盾的空间，而不是渴望成为一名政治家。
○ 低出生率： 出现了只有在极端战时情况下才会出现的季度出生率0.6这样的极端数字。这是我见过的最难的数学题。为了解决这个问题，我正在思考和规划以下解决方案。
○ 部署人工智能和机器人，大幅减少劳动力需求。
○ 吸引核心产业增加优质就业岗位。» ○ 公开所有先进知识，降低终身教育成本，促进个人社会进步。尤其是大都市地区、受过高等教育的女性不愿结婚生子似乎与社会进步延迟和职业中断有关。
○ 抑制相亲结婚，普及包办婚姻。如果社会进步的时间推迟了，结婚的年龄推迟了，那就干脆不谈恋爱了。
○ 其他移民政策、儿童保育政策、妇女政策等，很可能属于行政人员而不是学者的管辖范围。
○ 创新产业： OpenAI的ChatGPT的出现意味着未来几乎所有行业都可以实现自动化。未来人工智能无法替代的行业应该是高场景、大规模的行业。这些行业可以创造数以万计的高薪就业岗位，是高工资和低工资工人并存的理想行业。我诊断如下。需要注意的是，一旦实现完全自动化，IT行业将很难保持独立的行业地位。
○ 生物： 主要是药品开发。药品的市场规模比食品和化妆品大得多。就连巧克力派公司 Orion 现在也生产药品！ （[参考]（https://n.news.naver.com/article/015/0004937081?cds=news_edit））
○ 量子：量子计算、量子通信、核聚变等。
○ 太空： SpaceX 等。
○ 环境：唯一尚未产业化的潜力创新产业。我想做的就是将生物、IT、环境合二为一。 （[参考]（https://jb243.github.io/pages/315））
○ 此外，
○ OECD自杀率排名第一。
○ 政治两极分化：即使在美国，两极分化也很严重，因此这并不是韩国独有的问题。瑞士值得一提，因为瑞士被喜马拉雅山包围，没有受到外国列强的入侵，所以政治稳定。
输入：2023.11.26 11:01
修改时间：2024.02.18 21:31