丘成桐中学科学奖与普通科学竞赛的不同之处有哪些？

作为中学生能够直接参与的顶级全国赛事之一，丘成桐科学奖含金量非常高，自创办以来，有超过半数获奖学生先后进入清华、北大、哈佛、耶鲁等中外名校就读。同时该竞赛受到了来自美国普林斯顿、麻省理工等著名院校的关注，这一奖项也被称为优质院校的敲门砖，无论是在国内升学还是申请国外的大学优势都非常强！

丘成桐中学科学奖与普通科学竞赛有什么不同？

1、面向全球华人中学生：该奖项的评选对象是全球华人中学生，旨在鼓励和推动中学科学领域的创新和发展。

2、强调创新思维和团队合作：该奖项倡导学生在参赛过程中发扬创新思维和团队合作精神，鼓励他们参与科学研究，从而提升其科学素养和能力。

3、以提交研究报告的形式参与竞赛：丘成桐中学科学奖不采用传统的试卷和标准答案的考试形式，而是通过学生提交研究报告的方式进行竞赛。这种形式能够更好地展现学生的创新精神和科学研究能力。

4、推进中学科学发展：该奖项旨在推进中学科学的发展，提高全球华人中学生对科学研究的兴趣和创新能力，进一步推动未来科技领域的发展和进步。

为什么推荐丘奖？

推荐丘奖的理由主要有三点。

首先，丘奖的参赛范围广，覆盖国内28个省市自治区和北美、新加坡等多个海外地区，有超过1500所学校和7300支队伍参加比赛，评委和顾问超过240位来自全球的科学家。

其次，丘奖能够助力申请，超过一半的获奖中学生经过推荐，成功进入清华、北大、哈佛、MIT、耶鲁和普林斯顿等著名大学。丘奖的科研论文的提交形式可以给申请者很大的加分。

最后，丘奖的影响力大，清华大学和复旦大学都将丘成桐中学科学奖纳入自主招生计划，优秀获奖学生将获得推荐参加自主招生的资格。

而且，2022年丘奖被纳入教育部的竞赛白名单之中，属于自然科学素养类别。因此，丘奖的受众群体更为针对全球华人，同时也帮助申请者提高了其申请大学的机会，是一项很具有价值和影响力的科技比赛。

2023丘成桐中学科学奖

1、报名范围

中国内地各大中学的在校学生（仅限高中生）

2、竞赛科目

数学、物理、化学、生物、计算机、经济金融建模

3、报名网站

http://www.yau-awards.com

4、时间安排（内地赛区）

5、奖项设置

总决赛各科目均设金、银、铜奖和优胜奖，各奖励十余个团队，另设最高奖—科学金奖。

6、参赛形式

每支参赛队伍由1-3位同一学校的中学生组成，由1-2位指导老师带领；

参赛团队（包括在他人指导下）取得了科学研究成果。

学生身份：以在参赛报名之时是否为在校中学生为准。学生不得跨校组队。

指导老师身份：除了选择本校的中学教师指导之外，也可以选科研机构专家或其他校外教师作为导师，但不能是商业培训机构聘请的老师，须据实填写。

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丘奖项目安排

项目主要包含三大部分：理论，分析，论文写作

理论

项目第一阶段，每周一次课，每次 2 小时。项目前期需要看一定量的文献，且队伍学生分工，每人至少精读一篇文献。这样保证做到对知识的理解，对他人研究，对背景知识的扎实掌握，才能提出自己的课题以及创新性的地方。以及之后论文写作，公式推导，才能更好的借鉴到别人的理论，并按学术要求去引（否则就是学术不诚信）。

分析

项目第二阶段，每周一次课，每次 2 小时。老师指导学生搜集数据，并进行数据的清洗和筛选，然后学习一系列专业的学术分析软件，进行数据科学等实验分析，并做出对应的高级数据可视化（图、表等）。

论文写作

第三阶段，项目的 6，7，8 月份为论文写作时间，考虑到夏校等其他活动安排，学生至少需要有 1 个半月的时间精力参与，每周投入 4 小时以上。每周老师与学生上一次课，随时跟进指导写作进度，以及解决出现的问题。

项目课题研究方向

01、基于人工智能的人脸识别研究

课题介绍：基于人工智能的人脸识别研究主要是利用人工智能的工具去进行人脸的识别。可以根据学生的兴趣搜集相应的明星或者球星等人的照片，从而做一个人脸识别的系统。学习基于人工智能的人脸识别可以快速地入门现在非常火热的人工智能，对该领域的基本框架和方法有基本了解。该项目适合那些对人工智能感兴趣的学生。

02、基于声音和图像的跨模态检索研究

课题介绍：

随着人脸识别技术、虹膜识别技术、车牌识别技术等计算机视觉技术再现实生活中的广泛应用，人们在不断发掘更加智能的基于图像识别技术的应用场景。基于数字图像的行人再识别技术就是近年来的一个重要应用，该技术的研究内容是通过图像匹配技术，对不同时间不同地点出现的行人进行身份的认证，应用场景要比传统的人脸识别等问题复杂的多。

这个项目中我们将基于国际上给定的公开数据集，利用matlab编程软件进行算法研究和仿真。该项目适合于那些对人工智能和编程感兴趣的学生。

03、光谱影像的智能检测

课题介绍：光谱影像的智能检测是光谱影像处理和分析领域的重要研究方向。如何利用光谱影像数据，更有效服务地理环境监测、食品安全、医药卫生和精准农业等国家重大需求，已经成为光谱影像智能检测应用研究领域的核心问题，而光谱影像的异常检测是光谱影像智能检测的热点研究课题。因此，本课题将重点研究光谱影像的异常检测。该项目适合那些对人工智能和遥感图像感兴趣的学生。

04、基于人工智能的交通标识识别研究

课题介绍：基于人工智能的交通标识识别研究主要是利用人工智能的工具去进行识别交通标识。

学习基于人工智能的交通标识识别可以快速地入门现在非常火热的人工智能，对该领域的基本框架和方法有基本了解。该项目适合那些对人工智能感兴趣的学生。传统的交通标识识别方法都是以交通标识的形态特征为基础，通过对交通标识的形态差别进行统计分析，找到一组近似最优的能代表交通标识差异的统计参数来对交通标识进行筛选识别，从而达到计算机交通标识识别的目的。但识别的结果始终不尽人意远远满足不了人们对交通标识识别的应用需求。而基于人工智能的交通标识识别研究系统，具有强大的适应能力和易升级扩展的优点，在交通标识识别领域有着更好的应用前景。

05、基于数字图像的行人再识别方法研究

课题介绍：

随着人脸识别技术、虹膜识别技术、车牌识别技术等计算机视觉技术再现实生活中的广泛应用，人们在不断发掘更加智能的基于图像识别技术的应用场景。基于数字图像的行人再识别技术就是近年来的一个重要应用，该技术的研究内容是通过图像匹配技术，对不同时间不同地点出现的行人进行身份的认证，应用场景要比传统的人脸识别等问题复杂的多。

这个项目中我们将基于国际上给定的公开数据集，利用matlab编程软件进行算法研究和仿真。该项目适合于那些对人工智能和编程感兴趣的学生。

06、计算机视觉以图搜图

课题介绍：深度学习在图像领域的快速发展，在于它能学习到图片的相关特征，评价一个深度模型的好坏往往在于它学习到有用的特征程度的多少，在提取特征这方面而言，目前神经网络有着不可替代的优势，而图像检索往往也是基于图像的特征比较，看特征匹配的程度有多少，从而检索出相似度高的图片。

07、机器学习价格预测

课题介绍：

随着机器学习的不断发展，些前沿的集成算法及基于时间序列的机器学习预测方法对具有非线性、时间序列特征的数据，比如原油价格等争，具有准确率高、鲁棒性好的特点，逐渐成为了解决价格预测类问题的必然选择。

08、计算机视觉皮肤癌

课题介绍：

皮肤癌已经成为危害人类生命健康的疾病之一，也是人类常见的恶性肿瘤之一。人工智能的加入，不仅能将最简单的诊治技术带入到技术所能触及的每个角落为医疗资源短缺的地区送来及时的技术补充，同时也将从繁重的重复劳动中解放医生，成为医生有力的助手，使得他们可以将智慧和精力投入到疑难诊治和疾病研究中去。