???

科研主題：UCL教授——

低碳能源系統(tǒng)轉(zhuǎn)型的路徑分析

隨著全球能源消耗和碳排放的快速增長，低碳能源系統(tǒng)轉(zhuǎn)型已成為全球范圍內(nèi)的重要議題。傳統(tǒng)的能源系統(tǒng)依賴化石燃料，如煤炭、石油和天然氣等，這些能源的使用不僅帶來大量的二氧化碳排放，還導致環(huán)境污染和氣候變化等問題。為了減少這些負面影響，并確保能源的可持續(xù)供應，各國紛紛轉(zhuǎn)向低碳能源系統(tǒng)。低碳能源系統(tǒng)的轉(zhuǎn)型是一個復雜的過程，涉及到能源產(chǎn)業(yè)、技術(shù)創(chuàng)新、政策支持以及社會經(jīng)濟因素等多個方面。因此，對其轉(zhuǎn)型路徑進行深入分析是十分必要的。本次科研將結(jié)合當前技術(shù)前沿以及學生的相關(guān)經(jīng)歷和需求，展開1v1科研指導服務。此外，學生也可以定制其他專業(yè)的科研課題。

特邀導師

指南者留學特邀導師：John教授

G5-UCL-倫敦大學學院助理教授

能源與環(huán)境領(lǐng)域?qū)＜?/strong>

研究方向：能源系統(tǒng)建模和優(yōu)化、機器學習、能源數(shù)據(jù)分析、氣候變化和脫碳

我們的優(yōu)勢

EI會議論文發(fā)表

名校推薦信

全方位助力留學申請

適合人群

留學申請：計劃申請環(huán)境工程/能源/數(shù)據(jù)分析等相關(guān)專業(yè)的同學

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

鍛煉技能：想要掌握人工智能領(lǐng)域知識，包括Python、機器學習、論文撰寫等技能的同學

具體安排

想要咨詢本項目，或者了解指南者留學更多的背景提升項目，歡迎私信~

標簽：