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香港城市大学

香港城市大学(City University of Hong Kong)是一所国际化的学术机构。该大学拥有一支由世界各地招募的优秀教师队伍,强调跨学科的学习和研究,旨在培养学生的国际视野和创新思维。2024年qs排名第70位。


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01 · 学校简介

香港城市大学(City University of Hong Kong)是一所国际化的学术机构。该大学拥有一支由世界各地招募的优秀教师队伍,强调跨学科的学习和研究,旨在培养学生的国际视野和创新思维。城市大学提供多元化的课程,覆盖商业、创意媒体、能源与环境、法律等多个领域,积极响应全球化的挑战和需求。



02 · 强势专业介绍

香港城市大学在多个专业领域均有出色表现。特别值得一提的是金融数学与统计学硕士课程(MSc in Financial Mathematics and Statistics)。该课程侧重于学生在金融商业模型和统计分析方面的能力培养,结合理论与实践,致力于培养学生成为金融行业的专业人才。此外,城市大学还开设了创意媒体、能源和环境、法律等多个具有国际竞争力的专业,为学生提供了广泛的学习和研究机会。



03 · 申请条件

申请香港城市大学的硕士研究生课程,申请人必须满足以下条件:


持有由认可香港或海外大学颁授的学士学位;

或持有其他被大学认可的同等学历证书。


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04 · 英语要求

对于非英语母语的申请人,香港城市大学通常要求以下英语水平证明:


雅思(IELTS)成绩6.5分及以上

托福(TOEFL)成绩79分及以上

英语六级(CET-6)成绩450分及以上

这些标准相比于其他香港的大学相对宽松,但仍需申请者具备良好的英语听说读写能力。


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05 ·学费及申请费用

香港城市大学的硕士研究生学费因专业而异,但通常情况下,每学分的费用大约为港币8,900元。例如,工商数量分析理学硕士课程要求修满30学分,因此整个课程的学费大约为港币267,000。此外,平均每年的学费约在160,000至220,000港币。除了学费,学生还需要支付一定的注册费和会员费,具体金额可能因课程而有所不同。



06 ·奖学金

全日制研究生奖学金:适用于拥有至少二级甲等荣誉的学士学位或硕士学位的学生。学生如果有良好的出版记录,有可能获得这些条件的豁免。

校内及校外财政资助/奖学金:包括由城大/香港政府提供的多项奖学金,旨在奖励学术成绩优秀的研究生,并支持他们修读研究学位课程。

教育资助委员会(教资会)推出的「本地研究生学费豁免」计划,旨在支持本地学生的研究学术。

申请这些奖学金通常需要满足特定的学术成绩要求,具体条件和申请程序应在大学的官方网站或相关部门进行详细查询。

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07 · 申请时间

香港城市大学的研究生申请时间通常从每年的11月开始。具体而言:


香港城市大学公开接受申请的起始日期为11月1日,这比往年提前了大约半个月。

不同专业的申请截止日期有所不同,最晚截止日期一般在次年的4月30日

鉴于申请时间可能根据专业和年度有所变动,建议申请人关注官方网站的最新通知和更新,以获取最准确的申请时间信息。




08 · 师兄师姐经验谈

学术准备:

保障学术成绩优异,特别是主修课程。

参与相关的学术研究或项目。



英语能力:

早期准备雅思或托福考试,目标分数至少要达到6.5或以上。

参加辩论赛、英语演讲等活动,提升英语口语与表达能力。



专业经验:

如果申请的专业需要工作经验(如商科类专业),提前规划实习或工作经历。

积极参与课外活动,尤其是与专业相关的社团或志愿者活动。



个人陈述与推荐信:

撰写突出个人特色和专业热情的个人陈述。

选择熟悉你学术和个人品质的教师或导师来写推荐信。


了解校园文化与课程设置:

通过校方网站、社交媒体或校友交流,了解学校文化和课程特特色。

考虑课程设置是否符合你的职业规划和学术兴趣。


申请材料准备与时间规划:

提前准备申请材料,包括成绩单、语言考试成绩、个人陈述等。

留意申请截止日期,并合理安排申请进度。



面试准备:

如果有面试环节,提前做好准备,包括模拟面试和相关问题的准备。

了解可能的面试问题,如个人背景、专业知识、未来计划等。

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09 · 经验如何实践?

研究想法:应用人工智能于航空工程

针对香港城市大学的强势专业之一——航空工程,提出一个具有创新性的研究想法:“在航空工程中应用人工智能技术以提高飞行安全性和效率”。


研究概念:

研究背景:航空工程领域中,飞行安全始终是核心关注点。随着人工智能技术的发展,其在航空工程中的应用潜力巨大,尤其是在飞行数据分析、预测维护、自动驾驶等方面。

研究目的:利用人工智能算法,例如机器学习和深度学习,分析飞行数据,预测潜在的安全风险,提高飞行的安全性和运行效率。


研究方法:

数据收集:收集飞行数据,包括飞行参数、环境数据、机械性能记录等。

算法开发:利用深度学习方法分析数据,识别异常模式,预测故障和风险。

模拟实验:通过模拟实验验证算法的有效性,并进行优化。


例子:

假设一项研究,旨在开发一种机器学习模型,该模型能够实时分析飞行数据,并在发现异常模式时发出警报。通过与历史事故数据的对比,模型能够预测和避免类似情况的发生,从而提高飞行安全。


展示研究潜力:

该研究结合了航空工程和人工智能两个领域的技术,显示了跨学科融合的研究潜力。

对航空安全的关注体现了对社会责任的承担,同时展示了对现实世界问题的解决方案的研究能力。

通过提出这样的研究想法,不仅能显示出对香港城市大学航空工程专业的深入理解,也能体现出创新的科研思维和实际应用的能力,从而增加被录取的概率。




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