今天优越君给大家分享的是美国+英国硕士联申案例详解。今天就跟优越君一起，看看这位同学是如何拿下5枚名校offer的吧?

一、offer概况

📃 P 同学背景信息：

本科背景：海外本科

所学专业：EE

学术成绩：一等

✅ 录取院校及专业：

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

哥伦比亚大学：MS in Electrical Engineering

帝国理工学院：MSc Applied Machine Learning

伦敦大学学院：Integrated Machine Learning Systems MSc

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一、留学顾问Tereya导师分析

• 选校方案：美国TOP20/G5主申请。

• 文书写作：外籍文书共创

• 套餐选择：致美M1/Plus

在文书上，优越文书团队都根据每个院校和专业的不同，定制化打造了学生的文书ID，以IC帝国理工为例，该项目要求提交两份学术推荐信，但L同学的三段科研经历都集中在硬件领域。最终我们决定让导师在推荐信中重点描述他在图像处理项目中自主开发算法模块的经历，并巧妙地将"硬件优化的机器学习模型部署"包装成项目的技术亮点。

而针对哥大EE项目，我们则采用了完全不同的叙事逻辑。在PS开头就抛出的具体案例，引出"硬件与算法的协同优化需要更系统的计算机知识储备"的学术动机。这种策略成功地将转专业诉求转化为项目适配性的证明。

此外，全球混申需要很强的时间博弈，在申请季排期上，我们刻意制造了时间差，除了能够让P同学的申请更加从容，更重要的是，可以根据当下的申请情况及时调整申请策略。

截至目前，P同学已经拿到了哥伦比亚大学（U.S.News #13）、IC帝国理工学院（QS#2）、UCL（QS#9）及杜克大学（U.S.News #6）的offer！我们也祝F同学25fall一切顺利！

整个申请过程看下来，有三个策略至关重要：

• 锚点课程检索法：通过比对目标院校的课程代码，发现UCL的机器学习系统专业实际上有30%的硬件相关课程，这为文书中的"软硬结合"论述提供了支点；

• 经历价值重估：把部分弱相关开发经历包装成"面向机器学习场景的硬件加速方案"，让传统EE背景焕发CS色彩；

• 动态推荐信策略：根据项目特性调整推荐信权重，如申请偏理论的剑桥机器学习项目时，突出数学建模能力；而申请杜克MEng时，则强调工程实践中的快速学习能力。

现在考研竞争直线上升的社会背景下，越来越多的同学选择优越留学的考研+留学双保险的计划，即：拿到211/985的录取通知书，我们会有3000-10000元奖学金大礼包哦！

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