2022-2023年初高中寒假科研课题项目汇总

数理科技课题（共15个）

1.数据分析课题 (研究经济金融，心理，医疗健康等问题）

2.健康，营养，公共卫生心理学课题

3.医学课题

4.生物课题

5.理论数学课题

6.物理课题

7.环境科学课题

8.机器人课题

9.机械设计、自动化课题

10.经济金融课题

11.统计商业分析

12.计算机与数学

13.计算机与生物

14.计算机与物理

15.机器学习、人工智能课题

人文艺术课题（共15个）

1.心理学

2.历史课题

3.美国种族和移民问题

4.语言学和社会发展

5.艺术史课题

6.国际关系

7.哲学课题

8.艺术作品集

9.人文写作大师课

10.政治和法律课题

11.教育学课题

12.美国政治与历史

13.气候变化

14.能源与环境保护

15.可持续发展

课题项目介绍

课题简介：
1	气候变化，能源与环境保护与可持续发展基础课程
_	该课题带领学生了解与物理，环境科学，生物科学和社会科学相关的研究方法，设计可行的研究实验。同时也可以了解工业化国家和发展中国家在环境保护这个问题上不同的看法；了解气候和天气的区别，了解量性研究和质性研究的重要性，了解全球变暖对环境，经济和社会的影响。这节课很适合对大气化学，天气预报，环境科学，环境工程，公共卫生以及国际关系感兴趣的学生。学生需要有比较好的英文基础以及基本的数学知识。
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2	气候变化，能源与环境保护与可持续发展高阶课程 (10-12年级）
_	该课题带领学生了解环境变化的本质和原因以及与环境变化，实验，模型等相关的术语与概念；分析研究全球解决环境问题的策略和措施。课上，学生不仅能学到高阶科学术语和概念，了解全球变暖对海洋以及空气的影响，分析研究二氧化碳，甲烷排放对环境的影响，还能了解新能源的种类以及优缺点等。这门课适合对大气化学，天气预报，地理，环境科学，可持续发展，环境科学，公共卫生，人类行为，数据分析以及国际关系感兴趣的学生。

课题简介：

美国和中国教育的比较视角

这个项目适合对国际教育、全球化和不平等感兴趣的高中生。学生能够用批判的眼光来看待教育在社会中的作用。本课题的主要围绕问题包括：如何看待和比较不同的教育体系?为了解决这个问题，本课题将考察美国和中国的教育结构，特别关注教育如何塑造年轻人的未来。具体来说，本课题会探索美国和中国的学校如何根据社会阶层、种族/民族、移民(移民)地位和性别来塑造青少年的结果。

这门课程的首要目标是让学生学会批判性地分析不同形式的学校教育及其对社会的影响。学生将学习使用各种搜索引擎进行学术文献搜索，进行系统的文献回顾。学生还将使用标准的办公软件，如Word和PowerPoint。这会为大学的课程做良好的铺垫，帮助学生掌握写作论文的知识。

课题简介：

机器人学习

机器人学技术除了类人形机器人的研究以外，还扩展到了工业领域的各行各业：无人驾驶，无人工厂到医疗手术、教育和服务行业。计算机的持续发展以及摩尔定律的延续，使人工智能离人们生活越来越近，结合机器人技术，人工智能可以不只是在互联网和虚拟场景帮助人类，而且可以在真实物理世界帮助人们创造更好的生活。智能时代的技术迭代飞快，需要学生有着前沿广阔的眼界和先进的知识体系。

本课程涉及计算机科学和机械工程两个领域。学生可以学到计算机编程知识和人工智能模型设计，以及机器人的硬件设计和控制技术。

课题简介：

历史上曾不被重视的领域

该课题带领学生一起探索Wild West，以及“figurative frontiers” ，比如太空探索，投票权，生育权，民权，性别，种族以及科技等等。

通过课题学习研究与探讨，学生们不仅会对历史文化有更广泛更深刻的了解，而且还能够批判辩证地思考探讨历史现象以及提出对现在与未来的预测。

课题简介：
6	常见临床疾病研究，健康和营养
_	该课题带领学生一起搜集分析关于身体健康和营养相关的文献，教授学生利用美国权威公共数据库进行临床疾病，健康学，营养学，环境等方面的研究。这个领域的课题非常适合喜欢营养学（nutrition），健康科学（health science），公共卫生（public health），生物医学（pre-Med），心理学（psychology）的学生。
13	医疗信息系统，数字化医疗，医疗保健分析
_	该课题带领学生利用美国权威公开数据库进行健康信息系统学，健康认知，数字化医疗等课题研究。类似课题适合对商学院-健康管理（Healthcare Management)，商学院-信息系统管理（management information system)，商学院-医疗保健分析（healthcare analytics) 感兴趣的学生。
14	机器学习
_	该课题应用机器学习分析现有数据且预测结果。通过学习该课题，学生能将数据科学运用到研究以及任何科学分析。这个课题非常适合对数据科学感兴趣的学生。

课题简介：
9	图片生成 (Image Generation)，医疗图片生成，图片风格转化，医疗图片风格转化
_	带领学生学习先进的图片生成模型 (变分自动编码器，对抗生成网络，流模型，扩散模型等)。融汇最新发表于相关领域顶会技术解决新兴问题，利用权威公开数据集验证解决方案。学生所需基础依科研目标而定。一般而言，有基础线性代数和概率知识以及接触过解决问题型编程项目最佳。
10	强化学习在游戏，AI医疗，制造业，自动化系统，推荐系统等领域的应用
_	该课题带领学生学习主流强化学习 (谷歌Deep Q-Network，确定性策略梯度，马尔科夫决策过程，Actor-Critic等)。从相关领域顶会成熟技术出发，站在巨人的肩膀上研究新兴跨领域问题，利用权威公开数据集验证解决方案。学生所需基础依科研目标而定。需要一定随机过程的知识以及接触过解决问题型编程项目的基础。
11	DL(深度学习)和ML(机器学习)方向 –设计基于非监督，半监督，弱监督学习方法来改进众多科学子领域中数据紧缺的问题
_	该课题带领学生学习主流非监督，半监督，弱监督自学习方法。研究数据短缺对具体科学子领域的影响，进而设计相应解决方案促进学科发展，利用权威公开数据集验证解决方案。学生所需基础依科研目标而定，最好有一定线性代数和概率的基础，以及基本的编程技能。
12	利用并优化高性能的深度学习模型以改进众多学科中的分类问题的预测
_	该课题带领学生学习主流深度学习，如卷积神经网络，Transformer模型，图神经网络等。研究并优化深度学习模型进一步推动深度学习及下游学科的发展，并利用权威公开数据集验证方案。学生所需基础依科研目标而定，最好有一定线性代数和概率的基础，以及基本的编程技能。
13	研究图像识别，目标检测，以及图像分割在跨学科领域中的应用
_	该课题带领学生学习图像识别，目标检测，图像分割方法。改进或适配其方法用于解决跨学科的问题，最后利用权威公开数据集验证解决方案。学生所需基础依科研目标而定，最好有基本的编程技能。

课题简介：

人工智能在物体图像识别中的应用

该课题会介绍人工智能以及人工神经网络在物体图像识别中的应用，通过数据，研究分析重要的理论知识，比如梯度下降法(gradient descent)，逻辑回归 (logistic regression)，卷积 (convolution)等。在学习完基础知识后，学生可以开始复杂的人工神经网络学习并制作物体成像作品。该课题与计算机科学，数据科学以及数学专业紧密相关，与生物，医疗，地球科学和艺术也相关。

学生必须学过矩阵和微分方程，强烈建议有一定的编程知识。这节课会用到Wolfram Mathematica，但学生不需要提前学习Wolfram Mathematica。

课题简介：
15	通过分子动力学设计并分析分裂工程碱基编辑器CRISPR/Cas13系统
_	教授学生通过三维晶体结构分析Cas13蛋白折叠，并通过蛋白质一级结构以及晶体结构分析可能的分裂性Cas13蛋白设计（通过之前的Cas9分裂蛋白）从而为Cas13-scRNA conditional regulation做出先前条件。适合生物工程，生物化学，分子生物学，化学的学生。学生需要编程基础（python）以及学习过高中生物和化学。
16	通过P3DOCK蛋白与RNA相互作用从而分析出tiRNA与阿尔兹海默症标物tau蛋白相分离分子相互作用理论
_	教授学生通过二级结构分析tiRNA结构以及通过RNA Composer做出晶体结构，并通过Alphfold分析出tau蛋白能量级以及可能的分子相互作用。并用晶体结构导入P3DOCK分析出蛋白和RNA相互作用以及分子反应。运用理论分析出实验中tiRNA与tau蛋白的相分离可能性。学生需要编程基础（python）以及学习过高中生物和化学。
17	通过Martini 粗粒度分子动力学模型研究与阿尔兹海默症标物tau蛋白与RNA binding protein 相分离
_	教授学生通过Alphafold分析出tau蛋白以及RNA binding protein能量级以及可能的分子相互作用，并且通过Martini 3 进行粗粒度建模，并且在Martini力场进行分子动力学模拟从而分析实验结果并且得出理论。适合生物工程，生物化学，分子生物学，化学专业的学生。学生需要编程基础（python）以及学习过高中生物和化学。

课题简介：

多种分类算法及其性能的比较

教授学生利用美国权威公开数据库进行多种分类算法学习，并比较不同算法的运算性能。学生会掌握获取数据和分析数据的多种方法，掌握研究流程，技巧以及英文论文写作技能。

该课题适合对数据科学(Data Science )，机器学习(Machine Learning)，医疗保健分析(Healthcare Analytics)，人工智能(Artificial Intelligence)，商业分析(Business Analysis)感兴趣的学生。

课题简介：
19	生物医疗，流行病分析
_	该课题带领学生利用公共数据和杠杆数据分析 (leverage statistical analysis)，研究医疗健康相关问题 (比如糖尿病，新冠，癌症，阿尔茨海默氏病等)，疾病趋势 (disease trends)，和生物标志物 (Biomarker)。该课题适合对公共医疗，生物医疗科学和医药感兴趣的学生。学生需要有非常强的数学基础，必须已经学过AP统计。
20	数据科学
_	该课题带领学生运用公共数据资源以及杠杆数据分析 (leverage statistical analysis) 对任何学生感兴趣的领域进行数据分析 (比如医疗，金融，环境，教育等)。该课题适合对数据科学和工程学感兴趣的学生。学生需要很强的数学基础，必须学过AP统计，基础计算机语言 (Python或者R)和数据科学基础课程。

课题简介：
21	关于物理过程以及现实生活的数值模拟
_	关于流行传染性疾病传播过程的模拟通过伊辛模型去模拟电线火灾的传播关于材料科学的第一原理计算光学追踪、模拟以及搭建能够显示形状和字母的反射镜
22	机器学习/数据科学
_	Kaggle数据科学竞赛项目人工智能：情感分析的自然语言处理关于机器学习的云计算基础设施：亚马逊AWS以及微软Azure的云服务体验电脑视觉项目：图像分类、制作虚拟人脸/图画音效项目：用深度学习去制作你自己的音乐