今天優越君給大家分享的是美國+英國碩士聯申案例詳解。今天就跟優越君一起，看看這位同學是如何拿下5枚名校offer的吧?

一、offer概況

?? P 同學背景信息：

本科背景：海外本科

所學專業：EE

學術成績：一等

? 錄取院校及專業：

杜克大學：MS (MEng)in Electical and Computer Engineering

哥倫比亞大學：MS in Electrical Engineering

帝國理工學院：MSc Applied Machine Learning

倫敦大學學院：Integrated Machine Learning Systems MSc

??英美全球留學咨詢??

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一、留學顧問Tereya導師分析

• 選校方案：美國TOP20/G5主申請。

• 文書寫作：外籍文書共創

• 套餐選擇：致美M1/Plus

在文書上，優越文書團隊都根據每個院校和專業的不同，定制化打造了學生的文書ID，以IC帝國理工為例，該項目要求提交兩份學術推薦信，但L同學的三段科研經歷都集中在硬件領域。最終我們決定讓導師在推薦信中重點描述他在圖像處理項目中自主開發算法模塊的經歷，并巧妙地將"硬件優化的機器學習模型部署"包裝成項目的技術亮點。

而針對哥大EE項目，我們則采用了完全不同的敘事邏輯。在PS開頭就拋出的具體案例，引出"硬件與算法的協同優化需要更系統的計算機知識儲備"的學術動機。這種策略成功地將轉專業訴求轉化為項目適配性的證明。

此外，全球混申需要很強的時間博弈，在申請季排期上，我們刻意制造了時間差，除了能夠讓P同學的申請更加從容，更重要的是，可以根據當下的申請情況及時調整申請策略。

截至目前，P同學已經拿到了哥倫比亞大學（U.S.News #13）、IC帝國理工學院（QS#2）、UCL（QS#9）及杜克大學（U.S.News #6）的offer！我們也祝F同學25fall一切順利！

整個申請過程看下來，有三個策略至關重要：

• 錨點課程檢索法：通過比對目標院校的課程代碼，發現UCL的機器學習系統專業實際上有30%的硬件相關課程，這為文書中的"軟硬結合"論述提供了支點；

• 經歷價值重估：把部分弱相關開發經歷包裝成"面向機器學習場景的硬件加速方案"，讓傳統EE背景煥發CS色彩；

• 動態推薦信策略：根據項目特性調整推薦信權重，如申請偏理論的劍橋機器學習項目時，突出數學建模能力；而申請杜克MEng時，則強調工程實踐中的快速學習能力。

現在考研競爭直線上升的社會背景下，越來越多的同學選擇優越留學的考研+留學雙保險的計劃，即：拿到211/985的錄取通知書，我們會有3000-10000元獎學金大禮包哦！

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