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硕士，希望申请人工智能或计算机视觉方向。

硕士申请时一般不区分专业方向的，入了学再选。所以不存在“如果是人工智能、计算机视觉方面会更难吗”这一问题。

你的背景，TOEFL不用说，已经不能再强了，GRE属于中等状态，可以刷也可以而不用刷，问题都不大的状态，GPA不知道是什么算法，如果是标准算法3.3的话，那也还是比较高的，如果是北大算法3.3的话就属于普通水平。

看你个人的项目应该都是很强的项目。加州大学系统，应该除了UC Berkeley确定很难，UCLA也有难度外；UCSD、UCSB、UCD、UCI可算是比较匹配的水准；UCR、UCSC应该问题不大。

UC竞争都很激烈的，适当可以考虑下其他的学校。

特别谢谢@荏苒柔木和@Yvette你们，华东师大的绩点是按照排名来算的，

大一大二都是这样排的，大三细化到了3.7,3.8,3.9这样的0.1，

这样的gpa应该怎么算，有什么利弊吗？ 再次感谢大家解答小弟的疑惑

这个跟北大算法差别不大。

3.0之前跟北大算法是一模一样的，3.0之后有一些细微的出入。差不多是一个通行的算法。

不过你们这个计分方式很有意思，GPA直接就能体现排名了。

你自己怎么算GPA（包括你自己的学校怎么算）关系都不是特别大的，学校会另算的。不过按你这个算法，你的班排似乎不会高啊。

这么说起来，你们学校这个算法的GPA很占优势的，平均班排不过TOP45%，就有3.3的GPA

那我申usc 或者 cmu硅谷分校难度会怎么样呢？求解答哈

@汪润然 CMU硅谷不恰当地说相当于自杀；USC有机会。

嗯，usc和uc系相比哪个更可能？

USC机会更大一点，UC系列除UCSC、UCR之外，都跟USC差不多难度甚至更难一些，当然UCB、UCLA这两比USC肯定难很多。

嗯嗯。谢谢老师！

ucsc和ucr比usc和其他uc容易很多吗

@汪润然 UCR是要容易很多，UCSC也要容易不少。

嗯嗯，请问这些学校cs项目的招生人数和历届资料能在学校官网上看到吗

@汪润然 这些统计资料有的学校会公布，有的不公布的，基本上能找到的这类统计资料，我们都会收集的。

嗯嗯

这些数据需要购买会员查看吗？

@汪润然 就是学校词条中的数据，比如威斯康辛大学麦迪逊分校这所，统计数据是很全的。目前这些不需要付费。

@汪润然 本科阶段有参加相关实验室研究项目吗？看楼主的实习背景不错哦。。。我觉得可以不要太局限地域，TOP20的可以冲刺的。。。

@汪润然 可以看一下明尼苏达大学双城分校计算机科学专业 词条内有近10年的录取统计哦。。。这所学校建议考虑