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科研主題：南安普頓龔教授——

咖啡行業(yè)可持續(xù)供應(yīng)鏈管理實(shí)踐

咖啡是全球最受歡迎和消費(fèi)量最大的飲品之一，咖啡行業(yè)的發(fā)展已經(jīng)成為許多發(fā)展中國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要?jiǎng)恿χ弧Ｈ欢?，長期以來，咖啡種植和采摘等環(huán)節(jié)的不可持續(xù)性問題嚴(yán)重影響了咖啡供應(yīng)鏈的效率和質(zhì)量。此外，嚴(yán)重的氣候變化和全球環(huán)境問題也給咖啡供應(yīng)鏈帶來了巨大的挑戰(zhàn)。因此，研究咖啡行業(yè)的可持續(xù)供應(yīng)鏈管理實(shí)踐，對于實(shí)現(xiàn)咖啡供應(yīng)鏈的可持續(xù)性、保護(hù)環(huán)境、提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量等方面具有重要意義。本次科研旨在探討咖啡行業(yè)可持續(xù)供應(yīng)鏈管理，通過研究咖啡供應(yīng)鏈的運(yùn)作模式、供應(yīng)商選擇、品質(zhì)管理等方面，探索咖啡行業(yè)可持續(xù)供應(yīng)鏈管理的理論和實(shí)踐，以及相應(yīng)的政策和策略。本次科研結(jié)合當(dāng)前技術(shù)前沿以及學(xué)生的相關(guān)經(jīng)歷和需求，定制化地展開1v1科研指導(dǎo)。此外，學(xué)生也可以定制其他專業(yè)的科研課題。

特邀導(dǎo)師

指南者留學(xué)特邀導(dǎo)師：龔教授

南安普頓大學(xué)副教授

凱捷咨詢、正略咨詢、LCA咨詢顧問

供應(yīng)鏈管理、物流管理、運(yùn)營管理領(lǐng)域?qū)＜?/p>

我們的優(yōu)勢

我們的名?？蒲? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?其他機(jī)構(gòu)科研

可定制課題? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?完全固定課題

教授1v1指導(dǎo)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 10-20人班課

獨(dú)立一作論文? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 共同一作論文

Research論文? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?Review論文

100%有推薦信? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?不全都有推薦信

指導(dǎo)老師的EDU郵箱推薦信? ? ? ? ? 指導(dǎo)老師私人郵箱推薦

科研與論文指導(dǎo)是同一個(gè)老師? ? ? ? 科研與論文指導(dǎo)是不同的老師

可以直接聯(lián)系到教授? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 除了zoom外無法聯(lián)系到教授

科研指導(dǎo)使用漢語? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 教授講英文，內(nèi)容太專業(yè)聽不懂

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全方位助力留學(xué)申請

適合人群

留學(xué)申請：計(jì)劃申請地理科學(xué)/數(shù)據(jù)科學(xué)/計(jì)算機(jī)等相關(guān)專業(yè)的同學(xué)

提升背景：希望增加深度學(xué)術(shù)研究經(jīng)歷，提升獨(dú)立研究能力的同學(xué)

鍛煉技能：想要掌握人工智能領(lǐng)域知識(shí)，包括Python、機(jī)器學(xué)習(xí)、論文撰寫等技能的同學(xué)

具體安排

Week 1

Find the Topic

• 1V1 office hour

• Find the topic

Week 2

Machine LearningAlgorithms I

• Supervised Learning and Unsupervised Learning

• Categorical Variable and Continuous Variable

• Linear Models

Week 3

Machine Learning Algorithms II

• Multicollinearity

• Entropy

• Decision Tree

Week 4

Machine Learning Algorithms III

• Advanced Tree Based Models

• Neural Network

• Unstructured Data

Week 5

Data Analysis

• 1V1 office hour

• Try to analyze the data

Week 6-8

Implementation of Machine Learning Algorithms

• 1V1 office hour

• Apply machine learning algorithms to make predictions.

Week

9-12

Paper Writing

• Discussion & Paper Writing

• Submit Paper