想申请美国Top10 CS master/PhD, 本科选多大、麦吉尔、UBC哪个更好？
你好！非常理解你想要申请美国顶尖 CS Master/PhD 项目，并且对多伦多大学（U of T）、麦吉尔大学（McGill）和英属哥伦比亚大学（UBC）这三所加拿大名校的本科选择感到纠结。这三所学校在世界范围内都享有盛誉，尤其是在计算机科学领域，它们都有着非常扎实的学术基础和研究实力。
我会尽量详细地为你分析，并帮你梳理一下哪个选择对你未来申请美国 Top 10 CS Master/PhD 项目更有优势，同时尽量做到“接地气”，就像一个有经验的学长学姐在和你聊一样。
首先，我们得明确一个大方向： 美国顶尖的 CS Master/PhD 项目非常看重学术成绩（GPA）、研究经历、推荐信（尤其是教授的推荐信）、标准化考试成绩（GRE，虽然现在很多学校不再强制要求，但高分依然是加分项），以及个人陈述（PS）和简历（CV）中展现出的科研潜力和匹配度。
这三所学校都是世界一流的大学，它们的 CS 本科教育质量毋庸置疑，都能为你打下坚实的基础。关键在于“哪个能让你脱颖而出”，或者说，“哪个学校提供的平台和资源更能帮助你构建一个有竞争力的申请材料”。
我们一个一个来拆解这三所学校：
1. 多伦多大学 (University of Toronto U of T)
总体印象： U of T 在加拿大是当之无愧的“学术巨头”，尤其在 CS 领域，它的科研实力、师资力量和学术声誉都属于顶尖水平，甚至可以说是加拿大 CS 的“头牌”。
CS 专业实力：
研究方向： U of T 在很多 CS 前沿领域都拥有世界级的教授和研究团队，比如人工智能 (AI)（特别是机器学习、深度学习、自然语言处理）、计算机视觉、机器人学、理论计算机科学、系统与网络等等。如果你对这些领域有浓厚兴趣，U of T 能提供非常多的机会。
学术氛围： 学习强度非常大，课程设置也很扎实，对学生的要求很高。你在这里会接触到很多前沿的理论知识和研究动态。
教授： 拥有大量在国际顶级会议和期刊发表论文的教授，这些教授是潜在的研究导师，他们的指导对你未来申请 Master/PhD 至关重要。与这些教授建立良好的联系，参与他们的研究项目，是申请美国名校的“敲门砖”。
研究机会：
教授研究实验室 (Research Labs)： U of T 的教授普遍非常活跃，很多都有自己的研究实验室，并且会招募本科生参与研究。如果你主动联系教授、表现出浓厚的研究兴趣，获得研究机会的可能性比较大。
夏季研究项目 (Summer Research Programs)： 学校内部或与外部机构合作的研究项目也很多，这些是系统性接触科研的好机会。
与行业联系： U of T 与硅谷及其他科技公司有非常紧密的联系，毕业生就业前景非常好，这也间接说明了其研究成果和学术声誉得到了业界的认可。虽然这更多是为就业考虑，但强大的行业联系也可能意味着更多与业界相关的研究机会。
对申请美国 Top 10 CS Master/PhD 的优势：
学术声誉： 在美国学术界，U of T 的 CS 名气非常大，很多美国大学的教授都了解甚至引用 U of T 的研究成果。这使得你的本科背景在申请时就自带一定的光环。
研究机会和质量： 如果你能争取到在 U of T 顶尖教授手下做研究，并产出高质量的研究成果（比如参与发表论文），这在美国顶尖项目申请者中会非常有竞争力。美国 PhD 项目尤其看重你的科研潜力，这一点 U of T 的研究环境非常支持。
推荐信： 如果你能在 U of T 找到愿意为你写强力推荐信（strong letter of recommendation）的知名教授，这绝对是巨大的加分项。
潜在劣势或考虑：
竞争激烈： 正因为名气大、实力强，所以校内竞争也相当激烈。要想在 U of T 脱颖而出，尤其是拿到好的 GPA 和研究机会，你需要付出更多的努力。
课程压力： 学习压力和课业负担可能比较重，需要你投入大量时间和精力。
2. 麦吉尔大学 (McGill University)
总体印象： 麦吉尔是另一所加拿大乃至世界的顶尖学府，以其全面的学术实力、悠久的历史和国际化的视野而闻名。在 CS 领域，麦吉尔同样非常出色，特别是在一些理论和新兴领域有突出表现。
CS 专业实力：
研究方向： 麦吉尔在人工智能、机器学习、理论计算机科学、计算生物学、人机交互、图形学等领域有很强的研究实力。它的 CS 系在许多特定研究方向上拥有国际知名的学者。
学术氛围： 麦吉尔同样有着严谨的学术氛围，课程质量很高。学校非常注重学生的批判性思维和独立研究能力。
教授： 麦吉尔同样汇聚了不少在 CS 界有影响力的教授，他们积极参与科研，并且乐于指导有潜力的本科生。
研究机会：
教授研究项目： 和 U of T 类似，麦吉尔也为本科生提供了接触教授研究的机会。你需要主动去了解教授的研究方向，并积极联系。
跨学科研究： 麦吉尔的强项之一在于其跨学科研究能力。例如，其 CS 系与生物学、医学、物理学等系都有很多合作，如果你对计算生物学、计算物理学等交叉领域感兴趣，麦吉尔提供了非常好的平台。这在美国申请者中可能是一个独特的亮点。
国际化机会： 麦吉尔的学生群体和教职员工国际化程度非常高，这有助于你拓宽视野，与来自不同文化背景的人交流合作。
对申请美国 Top 10 CS Master/PhD 的优势：
国际声誉： 麦吉尔的国际声誉毋庸置疑，在美国学术界同样备受认可。
研究深度和广度： 如果你能深入参与麦吉尔教授的研究，尤其是那些具有开创性的项目，并且在跨学科领域有所建树，这在美国招生官眼中会是一个非常有吸引力的点。跨学科的背景有时能让你的申请在众多“纯 CS”背景的申请者中脱颖而出。
推荐信： 同样，来自麦吉尔知名教授的推荐信会非常有分量。
潜在劣势或考虑：
知名度（相对 U of T）： 在纯粹的 CS 领域讨论度上，有时可能不如 U of T 那样“声量”那么大，但这更多是一种感知上的区别，其实力依然非常强大。
校内研究竞争： 热门教授的研究机会依然是需要争取和竞争的。
3. 英属哥伦比亚大学 (University of British Columbia UBC)
总体印象： UBC 是加拿大的另一所世界级名校，尤其在计算机科学、工程和生命科学领域有着非常强的实力。UBC 在学术和研究方面都有很高的水准，地理位置也相对更靠近美国西海岸，生活方式也更偏向北美风格。
CS 专业实力：
研究方向： UBC 在人工智能、机器学习、人机交互、可视化、图形学、软件工程、理论计算机科学等领域都有不错的实力。尤其在一些用户体验和人机交互相关的研究方面，UBC 有着不错的口碑。
学术氛围： UBC 的 CS 项目同样要求很高，课程设置全面，旨在培养学生扎实的理论功底和实践能力。
教授： UBC 拥有不少优秀的 CS 教授，他们的研究成果在国际上也得到认可。
研究机会：
教授研究项目： UBC 也为本科生提供参与教授研究项目的机会。学校鼓励本科生尽早接触科研。
研究中心和实验室： UBC 有一些专门的研究中心，比如与医疗、环境等领域相关的计算研究，这也能为喜欢交叉研究的学生提供机会。
合作与实习： UBC 与北美科技公司（尤其是在西海岸）有较好的合作关系，学生有机会获得实习机会，这也能为你的简历增添色彩。
对申请美国 Top 10 CS Master/PhD 的优势：
国际声誉： UBC 在国际上的学术声誉非常高，其 CS 项目在美国招生官眼中也是有力的竞争者。
研究成果： 如果你能获得 UBC 的研究机会，并取得不错的成果，同样能够有力地支持你的申请。
地理位置和文化契合： 对于习惯北美生活方式的学生来说，UBC 的环境可能更具吸引力，这有助于你更好地适应大学生活并专注于学习和研究。
潜在劣势或考虑：
顶尖研究的“集中度”： 相较于 U of T 和麦吉尔，可能在某些极其尖端的纯 CS 研究领域，UBC 的教授数量和研究产出上的“集中度”可能略逊一筹，但这并不代表 UBC 不够好，只是一个相对的比较。具体还是要看你感兴趣的具体研究方向是否有顶尖的教授在。
综合对比，帮你做个更明智的选择：
在申请美国 Top 10 CS Master/PhD 的这个目标下，这三所学校都是非常优秀的跳板。但如果我们非要找出一些侧重点，我们可以这样看：
如果你追求的是最前沿、最硬核的 CS 研究，尤其是在 AI、机器学习、理论计算机科学等领域，并且不畏惧极高的学术压力和竞争，那么多伦多大学 (U of T) 可能是你的首选。 U of T 在这些方向的声誉和研究产出非常突出，能够为你提供最顶级的学术平台和最直接的接触顶级研究的机会。在那里，你的研究经历会更容易被美国顶尖项目认可。
如果你对跨学科研究有浓厚兴趣，或者喜欢在有着深厚学术底蕴和国际化氛围的学校深造，那么麦吉尔大学 (McGill) 会是绝佳的选择。 麦吉尔在结合 CS 与其他学科（如生命科学、医学）方面的研究优势，以及其独特的学术传统，可能会让你在众多申请者中更具辨识度。在美国的学术界，对这种跨学科背景往往也很看重。
如果你看重学校的综合实力、良好的学习环境、以及相对更靠近美国西海岸的地理优势，并且希望在比较扎实的 CS 基础上进一步发展，那么 UBC 是一个非常稳妥且有力的选择。 UBC 的整体学术实力和研究机会都非常不错，能为你打下坚实基础，并有机会接触到一些行业内的实践项目。
更重要的是，去哪里学习不是唯一的决定因素，你在那里“做了什么”才是关键：
GPA： 无论在哪所学校，都要努力争取最高的 GPA。美国顶尖 CS 项目的录取竞争极其激烈，GPA 是最基础的门槛。
研究经历： 这是决定你能否申请到顶尖 PhD 项目的关键。主动联系你感兴趣方向的教授，争取进入他们的研究团队。在研究中积极投入，争取有产出（比如参与发表论文、在会议上做报告等）。
推荐信： 找到愿意为你写“强力推荐信”的教授。这意味着教授需要非常了解你，认可你的能力和潜力，并且愿意为你写一封热情洋溢、具体生动的推荐信。这比仅仅是名教授的签名更重要。
标准化考试（如果需要）： 提前了解目标美国学校的要求，如果 GRE 是必需的或可选的，尽早准备并考出好成绩。
个人陈述（PS）和简历（CV）： 这是你展示自己学术背景、研究经历、学习动机和未来规划的平台。你需要花大量时间和精力来打磨这两份材料，让它们清晰地展示你的优势和与申请项目的匹配度。
给你的建议：
1. 深入了解教授研究方向： 我建议你登录这三所学校 CS 系的官网，仔细查看教授们的个人主页，看看他们的研究方向和近期发表的论文。找到那些让你真正感兴趣、并且你的能力可能与之契合的教授。
2. 关注具体的项目细节： 虽然你说的是“Top 10 CS Master/PhD”，但美国大学的 CS 项目有很多细分方向（如 AI, Systems, Theory, HCI 等），不同学校在不同方向上的强项是不同的。了解你具体想申请的方向，再去做学校和教授的选择。
3. 了解校内资源和机会： 除了教授的研究项目，还可以关注学校是否有为本科生提供的研究奖励、暑期科研项目、与工业界的合作项目等。
4. 考虑“软性”因素： 学校的地理位置、城市文化、校园生活、学费等也是你需要考虑的因素。虽然你的主要目标是申请美国的 Master/PhD，但本科阶段的体验也很重要。
5. 请教学长学姐： 如果有可能，尽量联系在这三所学校 CS 系就读的学长学姐，听听他们真实的学习和研究体验，这会非常有价值。
总而言之，无论你选择哪一所，都足以让你站在一个非常高的起点上。关键在于你如何利用这三所顶尖学府提供的平台和资源，来打造一份有竞争力的申请材料。 祝你申请顺利！
我会尽量详细地为你分析，并帮你梳理一下哪个选择对你未来申请美国 Top 10 CS Master/PhD 项目更有优势，同时尽量做到“接地气”，就像一个有经验的学长学姐在和你聊一样。
首先，我们得明确一个大方向： 美国顶尖的 CS Master/PhD 项目非常看重学术成绩（GPA）、研究经历、推荐信（尤其是教授的推荐信）、标准化考试成绩（GRE，虽然现在很多学校不再强制要求，但高分依然是加分项），以及个人陈述（PS）和简历（CV）中展现出的科研潜力和匹配度。
这三所学校都是世界一流的大学，它们的 CS 本科教育质量毋庸置疑，都能为你打下坚实的基础。关键在于“哪个能让你脱颖而出”，或者说，“哪个学校提供的平台和资源更能帮助你构建一个有竞争力的申请材料”。
我们一个一个来拆解这三所学校：
1. 多伦多大学 (University of Toronto U of T)
总体印象： U of T 在加拿大是当之无愧的“学术巨头”，尤其在 CS 领域，它的科研实力、师资力量和学术声誉都属于顶尖水平，甚至可以说是加拿大 CS 的“头牌”。
CS 专业实力：
研究方向： U of T 在很多 CS 前沿领域都拥有世界级的教授和研究团队，比如人工智能 (AI)（特别是机器学习、深度学习、自然语言处理）、计算机视觉、机器人学、理论计算机科学、系统与网络等等。如果你对这些领域有浓厚兴趣，U of T 能提供非常多的机会。
学术氛围： 学习强度非常大，课程设置也很扎实，对学生的要求很高。你在这里会接触到很多前沿的理论知识和研究动态。
教授： 拥有大量在国际顶级会议和期刊发表论文的教授，这些教授是潜在的研究导师，他们的指导对你未来申请 Master/PhD 至关重要。与这些教授建立良好的联系，参与他们的研究项目，是申请美国名校的“敲门砖”。
研究机会：
教授研究实验室 (Research Labs)： U of T 的教授普遍非常活跃，很多都有自己的研究实验室，并且会招募本科生参与研究。如果你主动联系教授、表现出浓厚的研究兴趣，获得研究机会的可能性比较大。
夏季研究项目 (Summer Research Programs)： 学校内部或与外部机构合作的研究项目也很多，这些是系统性接触科研的好机会。
与行业联系： U of T 与硅谷及其他科技公司有非常紧密的联系，毕业生就业前景非常好，这也间接说明了其研究成果和学术声誉得到了业界的认可。虽然这更多是为就业考虑，但强大的行业联系也可能意味着更多与业界相关的研究机会。
对申请美国 Top 10 CS Master/PhD 的优势：
学术声誉： 在美国学术界，U of T 的 CS 名气非常大，很多美国大学的教授都了解甚至引用 U of T 的研究成果。这使得你的本科背景在申请时就自带一定的光环。
研究机会和质量： 如果你能争取到在 U of T 顶尖教授手下做研究，并产出高质量的研究成果（比如参与发表论文），这在美国顶尖项目申请者中会非常有竞争力。美国 PhD 项目尤其看重你的科研潜力，这一点 U of T 的研究环境非常支持。
推荐信： 如果你能在 U of T 找到愿意为你写强力推荐信（strong letter of recommendation）的知名教授，这绝对是巨大的加分项。
潜在劣势或考虑：
竞争激烈： 正因为名气大、实力强，所以校内竞争也相当激烈。要想在 U of T 脱颖而出，尤其是拿到好的 GPA 和研究机会，你需要付出更多的努力。
课程压力： 学习压力和课业负担可能比较重，需要你投入大量时间和精力。
2. 麦吉尔大学 (McGill University)
总体印象： 麦吉尔是另一所加拿大乃至世界的顶尖学府，以其全面的学术实力、悠久的历史和国际化的视野而闻名。在 CS 领域，麦吉尔同样非常出色，特别是在一些理论和新兴领域有突出表现。
CS 专业实力：
研究方向： 麦吉尔在人工智能、机器学习、理论计算机科学、计算生物学、人机交互、图形学等领域有很强的研究实力。它的 CS 系在许多特定研究方向上拥有国际知名的学者。
学术氛围： 麦吉尔同样有着严谨的学术氛围，课程质量很高。学校非常注重学生的批判性思维和独立研究能力。
教授： 麦吉尔同样汇聚了不少在 CS 界有影响力的教授，他们积极参与科研，并且乐于指导有潜力的本科生。
研究机会：
教授研究项目： 和 U of T 类似，麦吉尔也为本科生提供了接触教授研究的机会。你需要主动去了解教授的研究方向，并积极联系。
跨学科研究： 麦吉尔的强项之一在于其跨学科研究能力。例如，其 CS 系与生物学、医学、物理学等系都有很多合作，如果你对计算生物学、计算物理学等交叉领域感兴趣，麦吉尔提供了非常好的平台。这在美国申请者中可能是一个独特的亮点。
国际化机会： 麦吉尔的学生群体和教职员工国际化程度非常高，这有助于你拓宽视野，与来自不同文化背景的人交流合作。
对申请美国 Top 10 CS Master/PhD 的优势：
国际声誉： 麦吉尔的国际声誉毋庸置疑，在美国学术界同样备受认可。
研究深度和广度： 如果你能深入参与麦吉尔教授的研究，尤其是那些具有开创性的项目，并且在跨学科领域有所建树，这在美国招生官眼中会是一个非常有吸引力的点。跨学科的背景有时能让你的申请在众多“纯 CS”背景的申请者中脱颖而出。
推荐信： 同样，来自麦吉尔知名教授的推荐信会非常有分量。
潜在劣势或考虑：
知名度（相对 U of T）： 在纯粹的 CS 领域讨论度上，有时可能不如 U of T 那样“声量”那么大，但这更多是一种感知上的区别，其实力依然非常强大。
校内研究竞争： 热门教授的研究机会依然是需要争取和竞争的。
3. 英属哥伦比亚大学 (University of British Columbia UBC)
总体印象： UBC 是加拿大的另一所世界级名校，尤其在计算机科学、工程和生命科学领域有着非常强的实力。UBC 在学术和研究方面都有很高的水准，地理位置也相对更靠近美国西海岸，生活方式也更偏向北美风格。
CS 专业实力：
研究方向： UBC 在人工智能、机器学习、人机交互、可视化、图形学、软件工程、理论计算机科学等领域都有不错的实力。尤其在一些用户体验和人机交互相关的研究方面，UBC 有着不错的口碑。
学术氛围： UBC 的 CS 项目同样要求很高，课程设置全面，旨在培养学生扎实的理论功底和实践能力。
教授： UBC 拥有不少优秀的 CS 教授，他们的研究成果在国际上也得到认可。
研究机会：
教授研究项目： UBC 也为本科生提供参与教授研究项目的机会。学校鼓励本科生尽早接触科研。
研究中心和实验室： UBC 有一些专门的研究中心，比如与医疗、环境等领域相关的计算研究，这也能为喜欢交叉研究的学生提供机会。
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国际声誉： UBC 在国际上的学术声誉非常高，其 CS 项目在美国招生官眼中也是有力的竞争者。
研究成果： 如果你能获得 UBC 的研究机会，并取得不错的成果，同样能够有力地支持你的申请。
地理位置和文化契合： 对于习惯北美生活方式的学生来说，UBC 的环境可能更具吸引力，这有助于你更好地适应大学生活并专注于学习和研究。
潜在劣势或考虑：
顶尖研究的“集中度”： 相较于 U of T 和麦吉尔，可能在某些极其尖端的纯 CS 研究领域，UBC 的教授数量和研究产出上的“集中度”可能略逊一筹，但这并不代表 UBC 不够好，只是一个相对的比较。具体还是要看你感兴趣的具体研究方向是否有顶尖的教授在。
综合对比，帮你做个更明智的选择：
在申请美国 Top 10 CS Master/PhD 的这个目标下，这三所学校都是非常优秀的跳板。但如果我们非要找出一些侧重点，我们可以这样看：
如果你追求的是最前沿、最硬核的 CS 研究，尤其是在 AI、机器学习、理论计算机科学等领域，并且不畏惧极高的学术压力和竞争，那么多伦多大学 (U of T) 可能是你的首选。 U of T 在这些方向的声誉和研究产出非常突出，能够为你提供最顶级的学术平台和最直接的接触顶级研究的机会。在那里，你的研究经历会更容易被美国顶尖项目认可。
如果你对跨学科研究有浓厚兴趣，或者喜欢在有着深厚学术底蕴和国际化氛围的学校深造，那么麦吉尔大学 (McGill) 会是绝佳的选择。 麦吉尔在结合 CS 与其他学科（如生命科学、医学）方面的研究优势，以及其独特的学术传统，可能会让你在众多申请者中更具辨识度。在美国的学术界，对这种跨学科背景往往也很看重。
如果你看重学校的综合实力、良好的学习环境、以及相对更靠近美国西海岸的地理优势，并且希望在比较扎实的 CS 基础上进一步发展，那么 UBC 是一个非常稳妥且有力的选择。 UBC 的整体学术实力和研究机会都非常不错，能为你打下坚实基础，并有机会接触到一些行业内的实践项目。
更重要的是，去哪里学习不是唯一的决定因素，你在那里“做了什么”才是关键：
GPA： 无论在哪所学校，都要努力争取最高的 GPA。美国顶尖 CS 项目的录取竞争极其激烈，GPA 是最基础的门槛。
研究经历： 这是决定你能否申请到顶尖 PhD 项目的关键。主动联系你感兴趣方向的教授，争取进入他们的研究团队。在研究中积极投入，争取有产出（比如参与发表论文、在会议上做报告等）。
推荐信： 找到愿意为你写“强力推荐信”的教授。这意味着教授需要非常了解你，认可你的能力和潜力，并且愿意为你写一封热情洋溢、具体生动的推荐信。这比仅仅是名教授的签名更重要。
标准化考试（如果需要）： 提前了解目标美国学校的要求，如果 GRE 是必需的或可选的，尽早准备并考出好成绩。
个人陈述（PS）和简历（CV）： 这是你展示自己学术背景、研究经历、学习动机和未来规划的平台。你需要花大量时间和精力来打磨这两份材料，让它们清晰地展示你的优势和与申请项目的匹配度。
给你的建议：
1. 深入了解教授研究方向： 我建议你登录这三所学校 CS 系的官网，仔细查看教授们的个人主页，看看他们的研究方向和近期发表的论文。找到那些让你真正感兴趣、并且你的能力可能与之契合的教授。
2. 关注具体的项目细节： 虽然你说的是“Top 10 CS Master/PhD”，但美国大学的 CS 项目有很多细分方向（如 AI, Systems, Theory, HCI 等），不同学校在不同方向上的强项是不同的。了解你具体想申请的方向，再去做学校和教授的选择。
3. 了解校内资源和机会： 除了教授的研究项目，还可以关注学校是否有为本科生提供的研究奖励、暑期科研项目、与工业界的合作项目等。
4. 考虑“软性”因素： 学校的地理位置、城市文化、校园生活、学费等也是你需要考虑的因素。虽然你的主要目标是申请美国的 Master/PhD，但本科阶段的体验也很重要。
5. 请教学长学姐： 如果有可能，尽量联系在这三所学校 CS 系就读的学长学姐，听听他们真实的学习和研究体验，这会非常有价值。
总而言之，无论你选择哪一所，都足以让你站在一个非常高的起点上。关键在于你如何利用这三所顶尖学府提供的平台和资源，来打造一份有竞争力的申请材料。 祝你申请顺利！
网友意见
我就是多大CS本科+直博
看了一遍回答都不怎么靠谱，推荐去不压分的学校和推荐去coop的都是在瞎说。
先明确一下前提： 你的目标是Top10 CS 的 research based master或者PhD。
那么你到大四上的时候应该至少要做到这些准备：
- GPA 3.9以上（只看专业课的话其实应该越高越好，4.0里还能挑刺看平均分）
- 至少有一篇知名教授的强推（知名教授的水平起码要他的组里每年稳定产出5篇以上的顶会论文），要稳的话起码两篇强推。
- 至少一篇一作顶会论文（越来越卷的现在不少人都手握3+篇顶会来申请）
首先看第一条，要做到gpa 3.9，你要考虑的是怎么考到每门课的前10%。 这时候学校压不压分已经和你没有关系了，不管怎么压分最后目标都是平均分60左右。你只要是在前10%，怎么样都能拿A。
第二条和第三条其实是重叠的，你要做到就是去进教授的组里做research，只要在这个期间发了好paper，教授是不会吝啬给你写推荐信的。那进组的要求是什么呢？ 我就拿我本科时候的导师来举个例子，他的个人网站以前是会列出收本科生的最低要求的，现在没了不过我还是从archive里翻了出来。
至少cgpa3.9，上过一门人工智能相关的高年级课程，最好有相关经验。
想要做好这些准备， 你需要找一个科研很强的大学，不然都没有几个知名的教授可以带你，更不要说发顶会了。偏AI方向的话，加拿大就两所大学值得考虑，多大背靠Vector institute，麦吉尔背靠mila。多大的cs系师资力量比麦吉尔大不少，研究机会也更多，所以还是多大最推荐。
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你好！申请英国传媒类硕士，选择范围相当广泛，从世界顶尖学府到特色鲜明的专业院校，都有适合你的选项。下面我将为你详细介绍一下，并推荐一些可靠的机构，希望能帮助你更好地规划留学之路。英国传媒类硕士的魅力何在？英国在传媒领域一直处于世界领先地位，拥有悠久的历史和深厚的文化积淀，这为传媒教育提供了得天独厚的.............
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是的，日本专利体系中有与中国实用新型类似的保护类型，但并非完全一致。在日本，对应于中国实用新型制度的主要是“防御性出愿”（防衛的な出願），但它与中国实用新型的法律性质、保护范围和申请流程等方面存在显著的差异。下面我将详细介绍日本专利申请中的防御性出愿，并与中国实用新型进行对比，帮助您更清晰地理解： .............
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