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2021年清华大学国际学生(本科)招生专业类目录
注意：1。tsinghua通过部门允许国际学生参加本科课程。大多数分区的学生将在第一个学年接受他们分区的一般课程。在第一个学年结束时，将确认特定的计划/专业。在第二学年，学生进入相关学校/部门进行大型研究。2。有关每个部门的详细信息，确认方法和特定计划/专业的时间，请参阅以下网站：http：//join-tsinghua.edu.cn.cn/publish/publish/bzw2019/12173/index.html。3。将在官员入学时最终确定部门，学校/部门和计划/专业的清单。该部门内的特定计划/专业均需进行调整。注册后请相应地参考更新的列表。
宋超阳博士｜助理教授｜南方科技大学
硕士研究生（2013-2014）Yin Bangqi新加坡设计与麻省理工学院（2013-2014）Aditya Ranjan新加坡技术与设计与MIT大学（2016-2017）WU TONG MONASH大学（2018-2018-2018-2018-2020）Liu Sheng Sheng Sheng Electronics Designitute（2018-2020-220）加入了Shaoyin Tech。（2020-2023）冯·施豪（Rveng Shihao）加入了Rvbust Tech。（2020年至2023年）郭尤辛加入了香港公共服务部（2021-2024）Jie Yu Master Class of 2024（2021-2024）Jiang Bingfa Master Class of 2024 of 2024（2021-2021-2025） （2022-2025）Xu Ronghan Master Class 2025（Robocon Sustech的团队负责人）（2023-2026）Huang Bangchao Master Class of 2026
刺痛框架：证明超类对手的存在
我们介绍了超级阶级问责制，这是安全协议的新概念。可算置性的经典概念通常旨在识别违反对抗假设的特定对抗性游戏，导致了安全失败。超类责任制描述了一个不同的目标：证明存在能够违反安全假设的对手。我们开发了一种协议设计方法，用于实现称为刺激框架（SF）的超级阶级问责制。与经典的问责制不同，SF可用于广泛的应用程序，而无需进行协议修改，即使安全失败不归因于特定玩家。sf为公开验证的超级类对手生成了存在的证据，使SF成为举报人举报，高信任的机构宽松程序等有前途的弹簧董事会。我们描述了如何使用SF来证明能够违反实际应用程序的机密性的广告，这些应用程序包括TOR，Web3中的块基础架构，AD Auctions和私人联系人发现，以及公平交易订购系统的完整性。我们报告了我们已经构建的两个端到端的SF系统（用于TOR和BLOCK构建）以及对这些系统的实验。
本文综述了结构磁共振成像在常见神经精神类疾病中的应用
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三维导电聚合物微纳电极在脑类器官研究中的应用与展望
在脑类器官中[58]。 （f）TPP制造光子晶体微纳米传感单元[59]。 （g）成像在脑类器官中[58]。（f）TPP制造光子晶体微纳米传感单元[59]。（g）成像
基于金茨堡 - 兰道和埃利亚斯贝格方程的超导率...
发表的论文，演讲结果：（国际会议的论文）•Kouki Otuka，Shingo Haruna，Yasumasa hasegawa，Hirono Kaneeyasu，“自旋敏感性和野外诱导的非独立超级负责性手性稳定性”，JPS。proc。：第29届低温物理国际会议论文集（LT29）38（1）011058-1-6（2023）。（由国内研究协会等发表的论文等）•iWamoto mutsuo，Isai Kouki，Haruna Shingo，Haruna Shingo，Kaneyasu Hirono，“连接系统中不均匀超导性的磁场引起的磁场引起的历史现象，”，由日本物理学学会提出，”•Haruna Shingo，Ogita Saiki，Nomura Takuji，Kaneyasu Hirono，“通过顶点校正UTE2扰动的超级传导稳定，UTE2中的现场排斥，”，日本物理学学会的收听摘要78（2）（2023）（2023）。（其他）•Koki Doi，Mutsuki Iwamoto，Shingo Haruna，Hirono Kaneeyasu，“超导体交界处的野外诱导的手性状态的滞后”，第10个国际f-召开的国际工场，关于F-Electrons的双重性质（Percter Rectorns off-Electrons tector）。
具有类脑神经适应能力的稳健且可扩展的超维计算
一、问题和动机物联网 (IoT) 促进了许多利用基于边缘的机器学习 (ML) 方法来分析本地收集的数据的应用。不幸的是，流行的 ML 算法通常需要超出当今物联网设备能力的密集计算。受大脑启发的超维计算 (HDC) 已被引入以解决这个问题。然而，现有的 HDC 使用静态编码器，需要极高的维数和数百次训练迭代才能达到合理的准确度。这导致了巨大的效率损失，严重阻碍了 HDC 在物联网系统中的应用。我们观察到一个主要原因是现有 HDC 的编码模块缺乏利用和适应训练期间学习到的信息的能力。相比之下，如图 1(a) 所示，人类大脑中的神经元一直在动态再生，并在学习新信息时提供更有用的功能 [1]。虽然 HDC 的目标是利用随机生成的基础超向量的高维性来将信息表示为神经活动的模式，但现有的 HDC 仍然很难支持与大脑神经再生类似的行为。在这项工作中，我们提出了动态 HDC 学习框架，可以识别和再生不需要的维度，以在显著降低维数的情况下提供足够的准确性，从而加速训练和推理。 II. 背景和相关工作 A. 物联网和基于边缘的学习 许多新颖的框架和库已经开发出来，以在资源受限的计算平台上定制流行的 ML 算法，包括 TinyML [2]、TensorFlow Lite [3]、edge-ml [4]、X-Cube-AI [5] 等。然而，这些学习方法通常需要大量的训练样本和多个训练周期，超出了当今物联网设备的能力。同时，利用目标平台的学习结构和特性，研究人员提出了许多提高基于边缘的学习效率的技术，例如分割计算 [6]、联邦学习 [7]、[8]、知识蒸馏 [9]。这些技术与我们的方法正交，可以与我们的方法集成，以进一步提高学习性能。