哈爾濱工業大學課題組（純幹貨分享）申請攻略

機構致力於(yu) 為(wei) 學弟學妹提供大學規劃和科研輔導的實操攻略，我們(men) 邀請各領域富有經驗的學長老師，分享他們(men) 在頂尖實驗室摸爬滾打的實戰經驗與(yu) 方法論。我們(men) 不談空泛理論，隻分享經過檢驗的實戰方法和具體(ti) 策略，讓你看完即可行動！

無論你是剛踏入大學校門的新生，還是已經開始科研探索的高年級學生，這裏都能找到適合你當前階段的實用建議和策略。讓我們(men) 一起規劃科研之路，衝(chong) 擊頂尖課題組！

研究簡介與(yu) 未來方向

今天我們(men) 分享的是哈爾濱工業(ye) 大學計算學部，計算機科學與(yu) 技術這個(ge) 研究方向，和大家聊聊如何在大學四年裏做好規劃：

（1）大一大二咋打基礎？哪些課必須死磕？怎麽(me) 偷偷“混”進實驗室攢經驗？

（2）大三關(guan) 鍵期怎麽(me) 選導師、定課題？手把手教你從(cong) 讀文獻到寫(xie) 論文的秘訣！

（3）大四不管保研、考研還是留學，哪些“加分項”能讓你直接逆襲？比如專(zhuan) 利、競賽、牛導推薦信，今天咱全都掰開揉碎講！

哈工大計算機科學與(yu) 技術專(zhuan) 業(ye) 一直以來都是國內(nei) 頂尖的計算機學科之一。根據最新的全國第五輪學科評估，哈工大計算機科學與(yu) 技術學科獲評A+檔次，與(yu) 清華、北大等名校並列，位居全國前列。

當前計算機科學領域最熱門的研究方向主要集中在：人工智能、大數據分析、量子計算、網絡安全與(yu) 密碼學、邊緣計算和人機交互等。其中，人工智能方向的大模型研究成為(wei) 近兩(liang) 年最具爆發力的領域。根據《麻省理工科技評論》2024年發布的十大突破性技術中，包含了多模態AI、AI芯片設計自動化和可解釋AI這三個(ge) 與(yu) 計算機科學密切相關(guan) 的方向。

我曾指導過一位大一新生，他對人工智能充滿熱情但不知從(cong) 何入手。我建議他先通過參與(yu) 學校的創新創業(ye) 項目，探索基礎應用，如使用開源框架構建簡單的識別係統。通過這種方式，他在不到一年時間內(nei) 掌握了機器學習(xi) 的基礎知識，並找到了自己感興(xing) 趣的細分方向——計算機視覺。這個(ge) 例子說明，早期的方向探索對於(yu) 未來的深入研究至關(guan) 重要。

未來五年，計算機科學領域可能會(hui) 呈現以下發展趨勢：

1. 大模型與(yu) 多模態AI將繼續深度融合各行各業(ye)

2. 量子計算將從(cong) 實驗室走向初步商用

3. 隱私計算和聯邦學習(xi) 技術將更加成熟

4. 人工智能與(yu) 機器人技術深度結合

5. 低代碼/無代碼開發平台將普及化

根據IEEE Computer Society發布的《2024年技術趨勢報告》，分布式人工智能係統、AI輔助軟件開發以及邊緣AI將成為(wei) 主流研究方向。作為(wei) 哈工大的學生，可以充分利用學校在這些領域的研究優(you) 勢，提前布局自己的研究方向。

該領域國內(nei) 外升學解析

國內(nei) 升學途徑

考研路線：哈工大計算機專(zhuan) 業(ye) 考研競爭(zheng) 激烈。根據教育部發布的數據，2024年全國計算機類專(zhuan) 業(ye) 考研報錄比超過10:1，哈工大等名校更是達到15:1以上。建議至少提前一年準備，重點複習(xi) 《數據結構》、《計算機組成原理》、《操作係統》和《計算機網絡》四門專(zhuan) 業(ye) 課。

保研路線：哈工大計算機科學與(yu) 技術學院本科保研比例近年穩定在30%左右，主要看三年平均GPA和科研成果。據我觀察，成功保研的學生不僅(jin) GPA在年級前30%，還至少有1-2項有含金量的科研經曆或競賽獲獎。

我曾指導一位大三學生準備保研，他GPA不是特別突出，但我們(men) 一起設計了一個(ge) 研究計劃，針對分布式係統安全性進行研究。通過半年的努力，他完成了一篇高質量的會(hui) 議論文，並在國內(nei) 一個(ge) CCF-C類會(hui) 議上發表。這篇論文成為(wei) 他保研的關(guan) 鍵籌碼，最終成功保研至中科院計算所。

國外留學

碩士申請：美國計算機碩士項目競爭(zheng) 激烈但機會(hui) 較多。根據US News 2024年排名，卡內(nei) 基梅隆大學、麻省理工學院、斯坦福大學、加州大學伯克利分校和伊利諾伊大學香檳分校位列計算機專(zhuan) 業(ye) 前五。申請這些學校要求GPA 3.7+，GRE 320+（部分學校已取消GRE要求），以及有含金量的項目經曆。

直博申請：北美頂尖高校的計算機博士項目錄取率通常在5%以下。根據《CS Rankings》數據，哈工大畢業(ye) 生近五年在海外計算機領域直博錄取主要集中在以下學校：新加坡國立大學、香港科技大學、南洋理工大學、多倫(lun) 多大學等。

我輔導過一位對圖形學感興(xing) 趣的學生申請美國的博士項目。他在大二時就開始在我的建議下，專(zhuan) 注於(yu) 計算機圖形學領域，並與(yu) 學校相關(guan) 實驗室合作。通過三年持續深入的研究，他最終在頂級會(hui) 議SIGGRAPH上發表了論文，並被卡內(nei) 基梅隆大學錄取。關(guan) 鍵是提前定位方向並持續積累。

早期科研基礎啟蒙（1-2年級）

知識儲(chu) 備階段

大一大二階段應以打牢基礎為(wei) 主。我建議學生重點掌握以下幾個(ge) 方麵：

1. 編程能力：不僅(jin) 要熟練掌握C/C++、Java等語言，還要了解Python等腳本語言。我常建議學生通過LeetCode等平台每周解決(jue) 3-5道算法題，半年內(nei) 可以看到明顯進步。

2. 數學基礎：線性代數、概率論、離散數學是計算機研究的基石。我指導的學生中，有一位在大一時認為(wei) 高等數學沒用，但在開始做機器學習(xi) 研究後才發現自己的數學短板。建議大一就開始重視這些課程，並可以利用MIT OCW、Coursera等平台的免費資源強化學習(xi) 。

3. 英語能力：提早準備托福/雅思和GRE考試，同時培養(yang) 閱讀英文文獻的習(xi) 慣。我通常建議學生從(cong) 大一下學期開始每周閱讀1-2篇英文論文或技術博客，從(cong) 經典入門論文開始，逐步過渡到前沿研究。

初步接觸科研

1. 加入學生創新項目：哈工大的"大學生創新創業(ye) 訓練計劃"是很好的入門渠道。我指導的多位學生通過這個(ge) 平台獲得了第一次科研經費支持，完成了從(cong) 想法到實現的全過程訓練。

2. 參加科研競賽：建議嚐試ACM-ICPC編程競賽、"互聯網+"創新創業(ye) 大賽、"挑戰杯"等競賽。根據中國計算機學會(hui) (CCF)發布的數據，這些競賽的經曆對未來的科研和就業(ye) 都有顯著幫助。

3. 主動聯係導師：我經常建議學生在大一下或大二上開始，通過旁聽研究生組會(hui) 、閱讀導師的論文來了解各實驗室的研究方向。一位我指導的學生通過先旁聽我的組會(hui) 三次，然後準備了一份詳細的研究興(xing) 趣說明，最終成功加入實驗室。關(guan) 鍵是展示你的學習(xi) 能力和熱情，而不是已有的知識。

4. 構建知識圖譜：我推薦使用思維導圖工具整理每個(ge) 興(xing) 趣領域的知識結構。例如，如果對深度學習(xi) 感興(xing) 趣，可以從(cong) "監督學習(xi) →卷積神經網絡→網絡結構→優(you) 化方法"這樣的路徑去梳理和學習(xi) 。

初步科研經曆培養(yang) （2-3年級）

確定研究方向

大二末到大三初是確定研究方向的關(guan) 鍵期。我建議以下步驟：

1. 深入了解2-3個(ge) 細分領域：不要貪多，選擇最感興(xing) 趣的2-3個(ge) 方向深入調研。例如，如果對AI感興(xing) 趣，可以選擇計算機視覺、自然語言處理或強化學習(xi) 中的一兩(liang) 個(ge) 方向。

2. 閱讀領域綜述論文：每個(ge) 方向至少閱讀2-3篇近兩(liang) 年發表的綜述文章，建立對領域全貌的認識。我通常建議學生使用Google Scholar、Connected Papers等工具構建文獻地圖。

3. 對標前沿研究：關(guan) 注頂會(hui) 論文集，如人工智能領域的CVPR、NeurIPS、ICLR等。我指導過的一位學生通過每周閱讀arXiv上的預印本，及時跟進前沿進展，最終找到了研究空白點。

實驗室研究實踐

1. 項目參與(yu) 策略：初入實驗室時，建議先從(cong) 輔助性工作開始，如文獻整理、數據收集或實驗複現。我的一位學生最初負責複現一篇頂會(hui) 論文，通過這個(ge) 過程不僅(jin) 學會(hui) 了研究方法，還發現了原論文中可改進的點，後來發展成了自己的研究方向。

2. 定期匯報機製：建立每周或每兩(liang) 周的研究進度匯報製度，培養(yang) 研究思維和表達能力。我要求指導的學生每次匯報不超過15分鍾，但必須清晰地表達：上次以來做了什麽(me) 、遇到了什麽(me) 問題、下一步計劃是什麽(me) 。

3. 研究日誌習(xi) 慣：使用GitHub或實驗筆記本記錄每天的研究過程和思考。根據《自然》雜誌的一項調查，保持研究日誌的科研人員在發現問題和生成新想法方麵表現更佳。

4. 小組協作訓練：主動參與(yu) 實驗室的合作項目，學習(xi) 團隊研究的工作模式。在我指導的一個(ge) 項目中，由3名本科生組成研究小組，各自負責算法設計、實驗驗證和論文撰寫(xie) ，通過分工協作最終完成了一篇高質量的論文。

深入科研成果產(chan) 出（3-4年級）

高質量論文產(chan) 出

1. 選題策略：我通常建議學生采用"跟蹤前沿+找準空白點"的策略。一個(ge) 好的研究選題應當既有學術價(jia) 值又符合個(ge) 人能力範圍。根據《Science》雜誌的研究，突破性工作往往產(chan) 生於(yu) 交叉領域或主流方法的邊界處。

2. 實驗設計與(yu) 驗證：遵循科學實驗方法，設計對照組實驗，確保結果可複現。哈工大計算機學院擁有高性能計算集群，本科生通常可申請使用，這是很多高校學生不具備的優(you) 勢資源。

3. 論文撰寫(xie) 指導：我輔導學生從(cong) 結構上采用"問題→方法→實驗→結論"的框架，內(nei) 容上遵循"清晰、準確、簡潔"的原則。一般建議先完成方法和實驗部分，再撰寫(xie) 引言和相關(guan) 工作，最後是摘要和結論。

4. 投稿策略：根據中國計算機學會(hui) (CCF)推薦的國際學術會(hui) 議和期刊分類目錄選擇合適的目標會(hui) 議。我指導過一位學生，我們(men) 先投了CCF-B類會(hui) 議獲得有建設性的審稿意見，修改後成功發表在CCF-A類會(hui) 議上。

實習(xi) 與(yu) 交流機會(hui)

1. 科研實習(xi) 機會(hui) ：推薦申請微軟亞(ya) 洲研究院、騰訊AI Lab、字節跳動等企業(ye) 研究院的實習(xi) 。根據我的經驗，這些實習(xi) 不僅(jin) 能接觸業(ye) 界前沿問題，還能建立寶貴的行業(ye) 人脈。

2. 暑期學校與(yu) 工作坊：積極參加如MLSS（機器學習(xi) 暑期學校）、各大學術會(hui) 議舉(ju) 辦的doctoral consortium等活動。我曾推薦學生參加清華大學舉(ju) 辦的青年AI學者論壇，通過這個(ge) 平台他認識了未來的博士導師。

3. 國際交流項目：哈工大與(yu) 多所國際高校有合作項目，如與(yu) 新加坡國立大學的聯合培養(yang) 項目。我指導的一位學生通過這個(ge) 項目在海外學習(xi) 了一學期，這段經曆對他後來的博士申請起到了關(guan) 鍵作用。

升學規劃與(yu) 準備

1. 時間規劃：國內(nei) 保研通常在大三下學期4-6月啟動，國外申請一般在大四上學期9-12月進行。我建議至少提前一年開始準備，特別是標準化考試和研究成果的準備。

2. 申請材料準備：針對不同的申請途徑，準備不同的材料。國內(nei) 保研重點是科研成果和專(zhuan) 業(ye) 課成績，國外申請則需要精心準備個(ge) 人陳述、研究計劃和推薦信。我通常建議學生寫(xie) 至少3-5稿個(ge) 人陳述，每稿間隔3-5天修改，以確保質量。

3. 麵試準備：保研和國外博士申請通常都有麵試環節。我會(hui) 組織模擬麵試，訓練學生清晰表達自己的研究經曆和未來規劃。一個(ge) 好的技巧是準備一個(ge) 3分鍾、5分鍾和10分鍾三個(ge) 版本的自我介紹，以適應不同麵試場景。