学员录取统计：
申报学生：Grace同学
报读大学：卡耐基梅隆大学
报读科目：MS in Artificial Intelligence Engineering - Electrical and Computer Engineering，人工智能工程-电气与计算机工程
进修学年：2026_Fall
背景院校：Rochester（University of Rochester）
在读课程：Bachelor of Computer Engineering
累计均分：3.77
GT考考评：TOEFL102，GRE323
实践经历：ISTP核心期刊2篇;Umich导师推荐一封,SCi一篇

其他Offer总结：
1. University of Pennsylvania - AIE -> 快速录取_Jan/05,2026.
2. Cornell University - 人工智能工程 -> 给Offer_Jan/13,2026.
3. 马萨诸塞大学 - 人工智能工程 -> Waitlist_Jun/27,2026.
4. 密歇根大学 - 人工智能工程 -> 带小奖_May/27,2026.
5. 麦迪逊 - AI -> 转正录_Jun/04,2026.
6. UIUC - 人工智能工程 -> Waitlist转AD_May/08,2026.

我们对Grace同学的第一印象就是，宝子是一个自制力特别强的孩子，每回沟通都能感受到Grace同学眼里的光。Rochester在读期间，学业成绩稳定，在专业课方面保持相对好一些的gpa表现，同时也尽早的把托福107和GRE323收入囊中。对AI的孜孜以求让我们团队的老师印象都非常透彻！

软背景条件包装流程：软性背景方面，宝子的学术履历令人眼前一亮！大学期间曾在AI相关的科室研究所，期间完成了两篇高质量SCI学术核刊，其中一篇Computer vision领域的一作论文尤为出色，为申请增添了重要筹码。

SOP、RL网申文书阶段：文书策略主要在学术经历梳理，细节决定成败！由于Grace同学的科研项目经历相当丰富，后期团队在宝子Computer vision方面下足了文章！从项目含金量评估到参与深度的精准把控，再到时间轴的清晰梳理，每个环节都反复推敲。文书中的学术经历闪闪发光的呈现，极大的提升的文书质量和传达效果！

项目部服务讲解：
完美申请，个性化文书助力，实力背提方案。在规划前期，我们帮Grace同学联系到了一个在卡梅的AI方向在攻读博士生，在线上聊天过程中，Grace同学掌握到了最前沿的专业主导方向以及一些很有效的学术拉高类似经验。之后，我们团队复盘每次通话的收获，信息不断积累，这也让后期的选校不再靠想象，而是基于真实体验，决定做得也更加的踏实了。
在学术背景方面，团队在前期就帮学术锁定了一个与Computer vision类相关领域知名度很高的大学Prof带队的暑期科研机会，过程中学生表现极为出色，最终也顺利挂名论文稿。这一项也给Grace同学在后续竞争中加分挺多。