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项目中，导师将带领学生探讨芯片设计中的功耗、材料、逻辑、集成规模等诸多课题。每个学生将在集成电路技术范围内自选题目，进行研究。在项目结束时，完成项目报告，进行成果展示。[详情]
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学生将在项目中学习神经科学和遗传学的知识，包括神经元、神经系统、复杂神经网络等，活学活用，站在分子神经生物学角度剖析神经问题。学生将在项目结束时，提交项目报告，进行成果展示。[详情]
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项目内容包括笛卡尔坐标与极坐标、复数的参数与对数、可微函数、柯西-黎曼方程、幂级数、柯西定理、柯西积分公式应用等。学生将在项目结束时提交项目报告，进行成果展示。[详情]
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项目内容包括随机数性质与生成、随机算法设计、算法代码、统计预测、计算复杂性与效率、统计编程语言等。学生将通过项目运用Java编程语言，探究随机性、随机数生成及其在复杂现象模拟中的应用，在结束时提交项目报告，进行成果展示。[详情]
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项目将从环境及气候的定义入手，讲述并分析引发环境变化的原因及对生态系统的影响。在项目中，导师将带领学生研究1975年对环境与生态学领域发展的重要意义、山区环境变化、酸雨对海陆生态环境系统的影响等。学生将在项目过程中逐步积累环境科学及生态学的理论知识，为从事生态环境科研或者环境保护管理奠定基础，在项目结束时，提交项目报告，进行成果展示。[详情]
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项目从对纳米科技基础理论的介绍入手，结合具体材料介绍纳米材料的力学、电学、磁学、光学、热学等基本性能，以及纳米材料的合成与制备方法、纳米结构测试技术与仪器，探讨纳米技术发展状况及应用。通过本项目的学习，学生可以对纳米材料与纳米技术有更为深刻的认识，熟悉纳米材料的固有性能、表征方法及应用。并在项目结束时提交项目报告，进行成果展示。[详情]
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项目采用理论实践相结合的方式，介绍统计学、统计推断和统计建模的原则和常用设计方法的要点及特点,连续的结果和对线性回归,多变量分析,二进制数据的回归分析。通过本项目的学习，学生可以了解人群与样本之间的差异、置信区间或p值等基本术语，并了解计算风险比和比值比、t检验、卡方检验、相关性、线性和逻辑回归等基本方法。在项目结束时，提交项目报告，进行成果展示。[详情]
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项目从分子的吸附、扩散及迁移等基础知识入手，介绍MOFs材料的结构特性及吸附潜力，并研究非均匀多孔结构中CO2迁移引起的MOFs的结构动力学变化及MOFs的结构-机械稳定性关系。根据MOFs材料独特的结构特性，探究MOFs材料在工业吸附、药物传递中的作用。在项目结束时，学生将根据MOFs材料的特性探究其在不同领域中的应用，并提交项目报告，进行成果展示。[详情]
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学生将在项目中理论结合实例，了解结构可靠性和风险分析，熟悉可靠性分析软件，在项目结束时，完成工业工程建模和可靠性分析，提交项目报告，进行成果展示。[详情]
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项目从传统能源材料与新能源材料的异同切入，进而带领学生走进种类繁多的新能源材料世界。其中将会涉及到诸多纳米技术与电池材料基本原理，如物理化学、金属材料、固体物理和电化学中关于材料的结构组成、制备、性能、能量存储与转换等多学科交叉的知识。在整个项目中，我们将以特斯拉的电池材料为主线举例，让学生在接受理论的同时了解到其最新的工业应用。学生将在项目结束后，提交项目报告，进行成果展示。[详情]
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项目聚焦新兴环境问题研究，内容包括全球温室气体排放及气候变化、水污染与公共卫生、塑料垃圾与微塑料污染、粮食浪费问题等。学生将通过项目了解当今全球热点环境问题及前沿治理技术，在项目结束时提交项目报告，进行成果展示。[详情]
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聚变状态下，特定材料将受到前所未有的辐射、热通量和温度条件的作用，材料特性也会产生变化。这种极端情况极大干扰了核聚变技术的可控性，但是通过计算机建模和仿真，我们将能够对特定材料的响应进行定性与定量分析，为后续研究打下基础。学生将在项目深入学习工程热力学核聚变状态，包括上述建模与仿真的核心知识与技能。学生将在项目结束时，运用所学技巧解决现实机械工程问题，提交项目报告，进行成果展示。[详情]
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项目将从相变、理想气体定律等热力学基础知识入手，探究热力循环（如发电厂常见的热力学循环，汽车朗肯循环、涡轮喷气发动机等）的*原理。在项目中，导师还将带领学生通过具体示例，调查能源系统在现实生活中的应用。学生可以对世界各地不同热力学系统的效率进行调查，并使用数据分析来识别高、中、低效率热力系统的地理分布及对环境的影响，在项目结束时，提交项目报告，进行成果展示。[详情]
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本项目是以能源概论、能源生产、相互转换原理、传输和储存等能源管理为主要内容的综合性课程，具体包括：能量转换基本原理，热-电能量转换技术，光-电能量转换技术以及能量存储与传输技术等内容。通过课程学习，学生将对能源现状、能量转换原理和技术有全面认识，另外课程还将结合知识点讲解新能源科技创新设计，培养学生创新思维，通过课程作业熟悉综述性论文和研究性论文撰写基本过程，为学生未来大学学习奠定一定基础。[详情]
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学生将通过项目具备执行SDOF系统响应频谱和响应历史分析的能力。在项目结束时，学生将使用MATLAB进行单自由度系统动态分析和响应历史分析，提交项目报告，进行成果展示。[详情]
