跨學科工程研究體系

廣州集思未來打造的工程科研體系突破傳統教學模式，整合機械工程、電子信息、土木建筑三大領域核心課題。項目設置包含智能仿生機器人研發、數字信號處理技術應用、超高層建筑可靠性分析等七大模塊，每個課題均配備領域內權威導師。

七大核心研究模塊

智能仿生技術研究

由劍橋大學Fumiya教授主導的智能機器人課題，重點解析Sophia機器人運動控制系統與感知模塊的協同機制。研究涉及機器學習在機械關節控制中的應用，以及生物運動模式數字化建模。

數字信號處理專項

牛津大學Justin教授領銜的通信工程課題，著重探討傅里葉變換在5G通信系統的實際應用。學員將通過Matlab完成信道編碼優化實驗，掌握糾錯編碼技術的工程實現方法。

建筑結構可靠性分析

UIUC的Paolo教授團隊開發的超高層建筑研究模塊，包含地震荷載模擬測試、鋼結構疲勞壽命預測等實踐環節。使用ANSYS進行建筑節點應力分析，培養工程結構優化能力。

教學實施細節

• ? 授課形式：在線實時研討+異步項目指導
• ? 師資構成：7位QS排名前50高校終身教授
• ? 師生配比：1:3小組研究制與1:1專項指導結合
• ? 總學時配置：包含48小時核心課程+25小時實踐指導

學術培養路徑

課程采用三階段進階模式：階段完成理論基礎構建，通過文獻研討掌握各領域研究范式；第二階段開展仿真實驗，運用專業軟件驗證理論模型；第三階段進行研究成果整合，完成符合學術規范的課題論文。

項目成果包含：定制化研究報告、教授親筆推薦信、學術論文寫作指導記錄。優秀學員可獲得國際會議論文發表支持。