2022早申请落幕，你拿到心仪的Offer了吗？
2022早申请落幕，美本TOP30 offer数略有提升，你拿到心仪的Offer了吗？ 本周还有更多相关热点信息，一起来看看吧！！
01
2022早申请落幕，
美本TOP30 offer数略有提升
随着藤校一所所放榜，2022Fall早录接近尾声。部分大学也公布了早申数据情况，根据已知的TOP30的早申数据后，发现2022年早申请offer数相比去年略有提升。
▷部分美本TOP30早申录取榜单整理如下：
02
斯坦福大学开设“元宇宙第一课”
斯坦福大学推出一门元宇宙课程：虚拟人，课程编号COMM166/266，这也是斯坦福大学历史上第一门完全在VR里进行的课程。
不同于以往晦涩难懂的理论教学，在这堂元宇宙课程上，每一个学生都可以领到一台Oculus Quest 2头显以及配套的双手柄。
学生们不仅可以在元宇宙中参与小组讨论，还可以表演音乐短剧，感受亲身遨游太空的真实。
03
斯坦福大学本科将扩招25%的学生
斯坦福大学今年的两项决议都表明了本科扩招计划正在一步步落实。今年8月，官方宣布设立一个新学院，将专注于研究气候变化和可持续发展，并在2022年招生入学。
今年11月，斯坦福大学校长拉文（Marc Tessier-Lavigne）在一次校董事会上表示从现在开始，在未来五到八年内，斯坦福大学将增加两个校内住宅区，可以满足25%本科学生居住。
教务长珀西斯·德雷尔和负责环境健康与安全的副教务长拉塞尔·弗尔在一封公开信中表示：“最近几天，我们都在关注美国一些地区的COVID-19病例增加，其他大学的校园也出现了激增。
虽然有积极的迹象表明，奥密克戎变种可能导致较轻的COVID-19病例，但它在今年冬天的传播性仍然令人担忧。”信中说，学生可以按照之前的计划返回校园，在网上进行两周的学习课程。
04
哈佛大学取消未来四年标准化考试的入学要求
哈佛大学24日宣布，由于新冠肺炎疫情的影响，对2027、2028、2029和2030学年入学的申请人，将不要求提交ACT或SAT标准化考试成绩。
此前，由于新冠肺炎疫情，该校取消了2025届和2026届申请的标准化考试成绩要求。
05
全美多所院校宣布新学期网课开学
圣诞假期将近，奥密克戎毒株在全美范围内，甚至是大学校园内的疯狂传播。为了防止疫情在校园内进一步扩散，部分学校已宣布对应方案，其中包括新学期网课开学。
据悉以下院校已作出调整：
-普林斯顿大学期末考试线上举行
-UC系统开学两周网课
-芝加哥大学开学两周网课
-杜克大学开学一周网课
-华盛顿大学开学一周网课
-伊利诺伊大学芝加哥、香槟分校开学5天网课
-哈佛大学开学三周网课
-雪城大学春季学期开学推迟一周
-南加大宣布会随着疫情发展再做决定
05
2022年留学展望发布：出国留学越来越看“素质”
2022年极有可能迎来一波留学申请量的增长。海外院校国际学生名额增长有限，未来申请竞争将愈发激烈。
启德教育昨天发布的《中国留学市场2021年盘点与2022年展望》的预判。
同时，今年美国许多院校依然延续了GRE Optional政策，标准化考试成绩的取消，意味着软实力在出国留学申请中将越来越受重视。
06
美国再创激光聚变纪录：对核武 器研究有何意义？
8月，美国能源部一标志性激光装置的科学家打破了他们创下的纪录：在不到一秒的时间内产生了超过10万亿瓦特的聚变功率——大约是全美电网瞬时电力的700倍。
这一突破使得沉寂已久的美国国家点火装置（National Ignition Facility，NIF）再焕生机，或有望实现在持续聚变反应中产能大于能耗的原始目标。
美国国家点火装置耗资35亿美元建造，坐落于加州的劳伦斯·利弗莫尔国家实验室，其设计目的不是为了作为发电厂的原型，而是为了研究热核武 器核心的聚变反应。
美国政府在1992年冷战结束时叫停了地下核试验；能源部随后提出建设国家点火装置，作为基于科学的核武 器储备管理计划（Stockpile Stewardship Program）的一部分，从而能在不引爆的情况下验证国家核储备的可靠性。
07
DeepMind透视分子内部
AI公司DeepMind最新开发了一种新的机器学习模型，这种模型可以预测分子内电子的密度——这也是计算分子物理性质的关键一步。
该算法依赖名为密度泛函理论（DFT）的技术，该技术在化学、生物学和材料科学领域取得了巨大成功。但密度泛函理论在某些情况下不太可靠，因为它无法精确反映控制物质的复杂量子力学。
研究人员训练了一种人工神经网络模型，训练数据来自量子理论得出的数百个准确结果，以及一些常用的物理学定律。
DeepMind表示，他们的系统能够做出更精确的预测，而且一旦训练成功，就不再需要超级计算机的帮助。
自然简报的读者对DeepMind的名字不会陌生——近来它不仅与气象学家合作，“实时预报”即将出现的强降雨；还帮助阐释了纽结的数学原理；并且在预测蛋白质结构方面取得了巨大进展。
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