清华大学今年招生多少

最近经常有小伙伴私信询问清华大学今年招生多少相关的问题，今天，选校网小编整理了以下内容，希望可以对大家有所帮助。

本文目录一览：

• 1、清华大学今年招生多少
• 2、MIT: AI自动化学发现平台，超过20人博士团队，数10篇文章落地分享
• 3、清华大学今年招生多少

清华大学今年招生多少

清华大学2020年招生3800余人。

2020年，清华大学共录取内地学生3500余人，港澳台学生60余人。内地学生中，理工类考生占比约62.2%；文史类考生占比约7.2%；艺术类考生占比约6.9%；来自高考综合改革省份的考生（不分文理）占比约23.6%。另录取了来自全球49个国家的国际学生300余人。

清华大学新生共来自全国1100多所中学，其中，来自西部地区省份的学生约占26.6%，农村及贫困地区生源占20.2%，少数民族考生占9.7%，男女生比例约2:1。

扩展资料

2020年全国31个省份的理科前10名中，七成被清华大学录取。清华在21个省份的理科统招录取分数线居全国高校之首；招生体量较小的文科专业方面，清华在30个省份文科统招录取分数线居全国高校之首。

在学科奥赛录取方面，2020年，数学、物理、化学、生物学、信息学五大学科奥林匹克竞赛，公示入学224人，其中131人进入清华。生物学、信息学两科竞赛保送生约70%选择保送清华。

部分手握国外名校录取通知的学科竞赛保送生也最终选择了清华。比如毕业于福建省福州三中的钟子谦和毕业于上海外国语学校的王慧，都于去年12月15日拿到了MIT（麻省理工学院）计算机专业的预录取通知，又双双选择在9月8日赴清华园报到。

参考资料来源： 中新网--清华迎来3800余名“后浪”

MIT: AI自动化学发现平台，超过20人博士团队，数10篇文章落地分享

MIT团队化学发现落地经验总结

01 自动化和机器学习结合

4. 分子图表征能够系统地捕捉更多信息

02 分子生成

03 分子属性预测器

04 反应路径

一旦选择了分子，需要确定在自动化管道中合成分子的路径

05 分子选择

1. 通过有策略地选择产物，可以找到具有共同节点和多样化功能路径的反应树

06 机器人执行

构建了基于well-plates的批量合成平台

1. 平台中间纯化和高效液相色谱分离的组合用于研究在平台上执行化学反应

2. 基础光谱测量在平台上完成自动化，可以用于表征其他与染料相关的特性

07 实验数据

1. 利用基本光谱测量，导出了其他相关性质，如分配系数和光稳定性

2. 直接光解活化能的测量可以作为用chemprop选择耐光染料的指导分子特性

08 Data from Experiments-->Property Predictors

1. 通过实验实现选定的分子，可以将表征数据反馈到模型中，用于指导额外的迭代

利用属性预测模型和计算机辅助合成规划来驱动自动多属性分子发现平台

01 自动化和机器学习结合

1. 自动化和机器学习的结合可能是实现快速、多样分子化学发现的基础 选校网

将传统的高通量实验和机器学习化学发现结合起来，吸收各自优点，弥补不足

传统的高通量实验

优点：快速、自动化、一致、范围窄

缺点：试验设计慢

文献：Santanilla, A.B., et al. Science 2015

机器学习化学发现

优点：快速的试验设计，多样性的

缺点：慢的试验验证

文献：Tkatchenko, A., et al. Nature Comm., 2020

2. MIT在机器学习和机器人技术的界面上自主设计具有多个属性目标的新分子

多属性包括：

(1) Organic Electronics

Singlet-Triplet Splitting、Oscillator Strength、Excited State Lifetime、Spectra

文献：Gomez-Bombarelli, et al. Science, 2016

(2) Reaction Discovery

Structure characterization, Mechanism discovery, substrate scope studies, Process chemistry

文献：Bort, et al., Scientific Reports, 2021

(3) Pharmaceuticals

Bioactivity, Biotoxicity, Solubility, Stability

(4) Energetic Materials

Heat of formation, Detonation pressure, Detonation velocity, Density

文献：Elton, D.C., et al. arXiv, 2018

3. MIT：有多种工具正在积极构建和改进，可用于驱动自主化学发现平台

机器学习模型正在开发应用不同的化学模块

(1) Reaction Discovery(new and /or more efficient pathways)

(2) Process Optimization(describe the yield-condition response surface)

(3) Molecular Discovery(new molecules using know chemical transformation)

4. 化学发现周期从确定目标开始，以评估分子和模型的性能

（1）如何设计针对特定属性的分子

（2）MIT证明所有的部分都可以在非生物系统上工作

（3）对于非生物系统，底层工作流是相同的，但更容易启动

初始的发现任务：

Target -增加数据集的最大吸收

Constraints-约束吸收最大值（FA3），SAScore

Molecule Selection-基于新颖性的分子选择手动过滤器

5. 分子图表征能够系统地捕捉更多信息

02 分子设计

6. 为了生成新的分子，我们可以使用Graph-to-graph Translation，以迭代方式将性能较差的分子推向性能较好的分子

Graph-to-graph Translation

对于多属性目标，分子的各个部分通常会贡献自己的功能

通过提取好的分子片段并以有趣的新方式排列它们来产生新的目标

文献：Jin, W., et al., arXiv preprint arXiv:1812.01070(2018)

代码：

7. 使用迭代 使用Graph-to-graph Translation 方法提高目标结构的溶解度

文献：Bilodeau, C., et al., React. Chem. Eng., 2022, 7, 297-309

8.对于分子图生成，通过使用 带有 基序的编码器-解码器来避免逐个原子生成的限制

文献：Wengong, J., Barzilay, R., Jaakkola, T., Int. Conf on Machine Learning. PMLR, 2020

9. 基于基序的层次图完成模型可以在不需要逐个原子构建分子的情况下完成包含分子的环

文献：Wengong, J., Barzilay, R., Jaakkola, T., Int. Conf on Machine Learning. PMLR, 2020

10. 生成模型是生成大量待考虑候选分子的通用工具

Graph-to-Graph translation model

文献：Jin, W., et al., arXiv preprint arXiv:1812.01070(2018)

代码：

Graph completion model

文献：Wengong, J., Barzilay, R., Jaakkola, T., Int. Conf on Machine Learning. PMLR, 2020

文献：Bilodeau, C., et al., React. Chem. Eng., 2022, 7, 297-309

03 分子属性预测器

11. MIT使用基于消息传递神经网络的Chemprop来设计一般化学性质的空间并建立筛选模型

文献：J.Chem. Inf. Model. 2019, 59,3370-3388

代码：

12. 可以从集成的Chemprop训练模型中获得明显预测确定性的估计

文献：J.Chem.Inf.Model. 2020,60, 2697-2717

13. 对于MIT的测试设计空间，使用了一组Chemprop模型，这些模型是从测量属性的实验数据集训练而来

文献：UV/Vis：Greenman, K.P.,Green, W.H, Gomez-Bombarelli, R., Chem. Sci., 2022,13, 1152-1162

文献：Chung, Y., Vermeire, F.H., Green, W.H., et al., J. Chem. Inf. Model, 2022, 62, 433-446

14. graph-completion生成可合成的分子，可以覆盖目标属性空间的广泛区域

03 反应路径

一旦选择了分子，需要确定在自动化管道中合成分子的路径

15. The Jensen lab and others at MIT已经为有机合成预测开发了ASCKOS工具

文献：

Coley, C.W., et al., ACS Cent. Sci. 2017

askcos.mit.edu

16. 使用ASKCOS，借助计算机辅助合成规划软件可以自动生成反应路径

ASKCOS开发团队已经包括了许多软件包，可以对反应和过程化学进行深入分析/预测

05 分子选择

通过有策略地选择产物，可以找到具有共同节点和多样化功能路径的反应树

06 机器人执行

构建了基于well-plates的批量合成平台

（1）得到了吞吐量和灵活性的良好平衡

（2）非常支持基于属性的化学发现

（3）允许我们同时进行化学反应

平台中间纯化和高效液相色谱分离的组合用于研究在平台上执行化学反应

基础光谱测量在平台上完成自动化，可以用于表征其他与染料相关的特性

07 实验数据

利用基本光谱测量，导出了其他相关性质，如分配系数和光稳定性

直接光解活化能的测量可以作为用chemprop选择耐光染料的指导分子特性

08 Data from Experiments-->Property Predictors

通过实验实现选定的分子，可以将表征数据反馈到模型中，用于指导额外的迭代

有多种工具正在积极构建和改进，可用于驱动自主化学发现平台

清华大学今年招生多少

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清华大学2020年招生3800余人。

2020年，清华大学共录取内地学生3500余人，港澳台学生60余人。内地学生中，理工类考生占比约62.2%；文史类考生占比约7.2%；艺术类考生占比约6.9%；来自高考综合改革省份的考生（不分文理）占比约23.6%。另录取了来自全球49个国家的国际学生300余人。

清华大学新生共来自全国1100多所中学，其中，来自西部地区省份的学生约占26.6%，农村及贫困地区生源占20.2%，少数民族考生占9.7%，男女生比例约2:1。

扩展资料

2020年全国31个省份的理科前10名中，七成被清华大学录取。清华在21个省份的理科统招录取分数线居全国高校之首；招生体量较小的文科专业方面，清华在30个省份文科统招录取分数线居全国高校之首。

在学科奥赛录取方面，2020年，数学、物理、化学、生物学、信息学五大学科奥林匹克竞赛，公示入学224人，其中131人进入清华。生物学、信息学两科竞赛保送生约70%选择保送清华。

部分手握国外名校录取通知的学科竞赛保送生也最终选择了清华。比如毕业于福建省福州三中的钟子谦和毕业于上海外国语学校的王慧，都于去年12月15日拿到了MIT（麻省理工学院）计算机专业的预录取通知，又双双选择在9月8日赴清华园报到。

参考资料来源： 中新网--清华迎来3800余名“后浪”

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