2019 Fall 你都申请了哪些学校的 MS/PhD，录取结果如何？
我当时主要瞄准的是计算机科学领域的 MS/PhD 项目，目标院校也比较集中在北美，尤其是那些在我的研究方向上（当时我比较倾向于机器学习与计算机视觉交叉领域）有突出优势的学校。
我的申请名单大致是这样的：
PhD 项目：
Stanford University (CS, ML/CV方向)
MIT (CS, ML/CV方向)
UC Berkeley (CS, ML/CV方向)
Carnegie Mellon University (CS, ML/CV方向)
Princeton University (CS, ML/CV方向)
University of Washington (CS, ML/CV方向)
University of Illinois UrbanaChampaign (CS, ML/CV方向)
Cornell University (CS, ML/CV方向)
MS 项目（作为保底或作为转PhD的跳板）：
University of Southern California (CS, ML方向)
University of California San Diego (CS, ML方向)
University of California Davis (CS, ML方向)
申请准备过程中，我重点攻克的几个环节是：
1. 学术成绩 (GPA) 和标准化考试 (GRE, TOEFL)： 这是硬实力，我当时尽力刷高了GPA，GRE也花了心思准备，争取拿到一个不错的成绩。TOEFL当然是必须的，目标是能够达到学校的最低要求，并且听力和口语能更出色一些，以应对之后的面试（虽然不是所有学校都有强制面试）。
2. 研究经历和成果： 这是我感觉最重要的一环。我本科期间参与了几个研究项目，其中一个在会议上发表了论文，另一个也有一些初步的成果。我努力去挖掘这些经历的亮点，在CV中突出我的贡献和学到的技能。与导师的沟通和合作也非常关键，那段经历让我理解了研究的流程和挑战。
3. 推荐信 (Recommendation Letters)： 我找了我本科的几位非常了解我的教授写推荐信，包括我的毕业设计导师、带我做科研项目的老师以及一些授课优秀的老师。我提前和教授沟通我的申请意向和目标学校，并提供了我的CV、成绩单以及我希望他们重点突出的研究成果或个人特质，这样能够帮助他们写出更有分量、更具针对性的推荐信。
4. 个人陈述 (Statement of Purpose, SOP)： 这是我花最多精力打磨的部分之一。我反复修改了多遍，力求清晰地阐述我的研究兴趣、为什么选择这个领域、我过去的经历如何支撑我的能力，以及我为什么认为某个学校的某个项目适合我，我希望在那里做什么样的研究。我还会针对不同学校调整SOP，提及我对他们教授的研究成果的了解和感兴趣的地方，希望能展现我的诚意和匹配度。
5. 套磁 (SOP, Emails to Professors)： 在申请季的早期，我尝试联系了目标学校的一些教授，尤其是那些研究方向和我高度契合的。我仔细阅读了他们的近期论文，并在邮件中提出我感兴趣的具体问题或想法，询问他们是否在招收学生。这部分是一个漫长且不一定有回应的过程，但如果能得到教授的积极回复，会大大增加被录取的几率，或者至少让他们对你有个初步的印象。
录取结果分享：
坦白说，这过程真是跌宕起伏。拿到结果的那段时间，每天打开邮箱都像开盲盒一样。
PhD 录取情况：
UIUC (University of Illinois UrbanaChampaign): 收到录取！这是我非常看重的学校之一，它在CS领域尤其是ML/CV方向的实力非常强劲，而且我有一位心仪的导师，他的研究方向和我非常契合。拿到UIUC的PhD录取时，我真的非常激动，感觉之前的辛苦都值了。
University of Washington: 收到录取！UW的CS也非常顶尖，尤其是在人工智能和系统方面。同样是PhD录取，让我感到非常欣慰。
其他PhD申请（Stanford, MIT, Berkeley, CMU, Princeton, Cornell）: 很遗憾，这几所学校我都没有收到PhD的录取通知。这些学校的竞争确实非常激烈，即使研究背景和GPA都不错，也只是“合格者”中的一员，最终的录取往往是综合考量，包含一些“玄学”成分。虽然有些失望，但我也知道这正是申请顶尖名校的常态。
MS 录取情况：
USC (University of Southern California): 收到录取！USC的CS项目也很不错，尤其是在加州，就业机会也很多。
UCSD (University of California San Diego): 收到录取！UCSD在AI领域也有很好的声誉。
UC Davis (University of California Davis): 收到录取！
最终决定：
在收到UIUC和UW的PhD录取后，我进行了非常慎重的考虑。两者都是我梦寐以求的学校，在学术研究和导师资源上都非常优秀。经过一番研究和与家人的讨论，以及尝试进一步了解两边教授的实验室情况和项目支持，我最终选择了 UIUC。选择UIUC更多是基于我对那位特定导师研究方向的强烈兴趣，以及他们实验室整体的氛围和近期成果，我觉得在那里我能得到最适合我的学术指导和发展机会。
虽然一些顶尖学校的PhD我没有成功，但能拿到UIUC和UW这样层次的PhD录取，我已经非常满足和感激了。这给了我一个非常好的平台去深入探索我热爱的研究领域。MS的录取也让我多了一份保障，万一PhD这条路不通，至少也能继续深造。
这段申请经历，让我深刻体会到“努力不一定成功，但不努力一定不会成功”的道理。每一次的修改SOP，每一次的研究整理，每一次和教授的邮件往来，都是在为自己的梦想添砖加瓦。最终的结果，虽然有遗憾，但更多的是对下一步学习和研究的期待。希望我的分享能给同样在申请季的朋友们一些参考和鼓励！
网友意见
（之前手抖发在18fall thread下了，怀疑人生...）
首答...看到心理和神经科学方向的分享相对少，希望我的经历有所帮助。
背景：美本排名40开外文理学院psyc+cs双修。大四一申PhD幸运拿了三个skype面试但最后全拒，今年是二申。毕业后在宾大心理系搬砖做本后。本科一篇二作。3次conference poster. psyc/neuro PhD混申。GPA 4.0，GRE157+170+4.5。一封宾大老板推荐+两封本科教授推荐。在宾大搬砖期间也有上课补充背景。
申请: Stanford psyc, Harvard psyc, Princeton psyc, JHU psyc, NYU cognition and perception, MIT BCS, Columbia Neuro, Penn Neuro, CMU program in neural computation, UCSD cognitive science, U of Washington Neuro
面试+offer: Stanford, JHU, NYU, Penn, CMU, UW
面试+reject: Harvard
UCSD onsite和JHU撞了没能去，经历了几轮Skype面试后来withdraw了。
能进Stanford超级幸运！！心理系录取比较看导(yuan)师(fen)。准备accept Stanford。
套磁比较晚，基本只联系了心理系的教授们，大多有正面答复。有的明确回复不打算招人，后续就没有申。
都是北美的，我来说个土澳的～～
话说昨天收到了Monash 的 Director of the Department of Econometrics and Business Statistics的邮件，终于可以回答这个了～～差点以为就要去回答隔壁“全聚德是个什么感受”的问题了233
申请的都是stat的phd，澳洲和北美都有申请，先说结果。
offer: Monash (Director发来的informal notification， full scholarship）
rej: cornell, psu, osu, ufl （申请了四所北美的全凉了555）
本科中山大学，专业财务管理和统计双学位，均分大概85/86的样子。本科光忙着上课，没有什么科研经历。
硕士 在 ANU (The Australian National University), Master of Statistics(graduated with commendation) , gpa 6.9375/7.0，均分大概88/89左右。最后一学期跟着supervisor做了半年的research， topic是关于factor model，这个月刚把thesis的结果整理好投出去（JAE, 不知道能不能中）。Master毕业的时候搞到了块university medal～～
gre: v158 q168 aw3.0, 还是四年前考的，不过申请土澳的学校也用不着
推荐信：两封是来自Master的supervisors， 应该都是强推； 一封是上过课的一个大佬，估计就是正常推
因为自觉去monash问题不大，所以北美就只申请了四所。不过当北美四封拒信纷至沓来的时候还是有点方， 还好最后还是拿了monash的全奖。
感慨一下，现在stat的申请真是激烈，不过自己申请北美的时候准备的也不是很充分，感觉本科的gpa不高也有影响，科研经历也不是很丰富。建议大家还是要尽早准备，这样才能有好的结果～～
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