本课程将介绍利用新能源进行能量收集。能量收集是将环境中存在的环境能量转换为电能，用于为自主电子设备或电路供电。虽然它在原理上与风力涡轮机等大规模可再生能源发电相同，但产生的能量要小得多，通常为几十微瓦到几瓦。能量收集可用于提供电池的替代方案，或至少增强电池。

项目安排

  课时安排：5周教授亲授科研+2周学导小组科研+3周论文指导

适合人群

  适合年级：高中生/大学生

  适合专业：信息科学，数据科学，计算机，人工智能，机器学习相关专业

  对统计、生物统计、大数据、机器学习、生物信息学，大数据，可视化、生物信息、复杂系统、进化计算、人工智能等感兴趣的同学

  有意提高自身知识水平和学术能力的你

  有留学意向、参与自主招生选拔、跨专业深造或计划考取名校的你

  希望提升留学文书申请质量，锻炼英文论文撰写能力的你

  希望在学术期刊上发表论文来提升个人竞争力的你

  对海外名校课堂感兴趣或者已收到海外大学录取信，想提前跨越中外学制鸿沟的你

科研背景

  大数据和AI能互相促进发展，有着密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为训练和验证机器的基础，另一方面大数据也能呈现出人工智能的结果。总的来说，大数据是AI发展的基础，而AI是大数据的一种表现形式。两者都体现了对互联网的海量信息数据的处理和利用。

科研论文

  在教授的引导下，学生们将进行学术研究以及探讨，并结合课程内容完成一篇科研论文或其他教授要求的科研产出。科研产出的形式（小组形式或个人形式）由教授全程把关。

科研计划

  Session 1

  什么是大数据？什么是数据科学？我们要问什么问题？

  实验室：Python简介

  Session 2

  什么是机器学习？这个怎么运作？它用于处理海量数据并改进

  我们的社会：诉诸司法。

  实验室：应用机器学习

  Session 3

  大数据及其挑战：有偏见的数据、对少数族裔的歧视、数据的透明度

  算法、可解释的人工智能、道德困境、隐私等。

  实验室：学习分析数据

  Session 4

  大数据应用：使用社交网络进行危机管理。活动方法检测、消息分类和危机的显示/描述。