清华伯克利深圳学院 环境科学与新能源技术、数据科学和信息技术、精准医学与公共健康 (2020年7月修订,适用于2020级博士研究生) 、适用范围 适用于清华-伯克利深圳学院(以下简称:学院)招收的环境科学与新能源技术、数据科学和信息技术 精准医学与公共健康三个交叉学科领域(以下简称:专业)的博士研究生(包括国际学生、港澳台学生): 1)环境科学与新能源技术(学科代码:99J200) 2)数据科学和信息技术(学科代码:99J300) )精准医学与公共健康(学科代码:99J400 、培养目标 培养学术领袖和未来产业科学家,为解决区域和全球性重大课题输送高素质人才。 三、修业年限 修业年限需要符合《清华大学研究生学籍管理规定》的要求。 四、培养方式及学位授予 本项目为全英文项目,所有专业课程采用全英文授课。博士生由清华大学、伯克利加州大学和学院 全时教授组成的导师(组)共同指导,论文研究工作在清华大学和伯克利加州大学两地完成 博士生完成培养方案要求,并通过学术指导委员会(AAC)和清华大学的批准后,可获得清华大学 博士毕业证书和学位证书以及伯克利加州大学的学习证明 五、课程设置与学分要求 第一学期开始时,学生在提交个人培养计划前,须与导师(组)探讨并选择一个本专业的研究领域 作为其主要的培养领域。所选的领域将决定学生选择本领域(maor)和交叉领域( cross)的课程 每个培养领域都是交叉学科专业和研究方向的结合。一共有三个交叉学科专业分别对应三个中心。 每个专业分别有三个基于三个研究方向建立的领域。三个研究方向如下: 4)方向一:物理科学与技术 5)方向二:数据科学与技术 6)方向三:生医科学与技术 个方向在三个专业的应用层面衍生出九个培养领域。DIT1是交叉学科专业的环境科学与新能源技 术的物理科学与技术培养领域,DIn2是交叉学科专业的环境科学与新能源技术的数据科学与技术培养领 域,DIT3是交叉学科专业的环境科学与新能源技术的生医科学与技术培养领域,D2T1是交叉学科专业 的数据科学和信息技术的物理科学与技术培养领域,D2T2是交叉学科专业的数据科学和信息技术的数据 科学与技术培养领域,D2T3是交叉学科专业的数据科学和信息技术的生医科学与技术培养领域,D3Tl 是交叉学科专业的精准医学与公共健康的物理科学与技术培养领域,D3T2是交叉学科专业的精准医学与 公共健康的数据科学与技术培养领域,D3T3是交叉学科专业的精准医学与公共健康的生医科学与技术培 养领域。九个培养领域详见下表
1 清华-伯克利深圳学院 环境科学与新能源技术、数据科学和信息技术、精准医学与公共健康 （2020 年 7 月修订，适用于 2020 级博士研究生） 一、适用范围 适用于清华-伯克利深圳学院（以下简称：学院）招收的环境科学与新能源技术、数据科学和信息技术、 精准医学与公共健康三个交叉学科领域（以下简称：专业）的博士研究生(包括国际学生、港澳台学生)： 1） 环境科学与新能源技术（学科代码:99J200） 2） 数据科学和信息技术（学科代码:99J300） 3） 精准医学与公共健康（学科代码:99J400） 二、培养目标 培养学术领袖和未来产业科学家，为解决区域和全球性重大课题输送高素质人才。 三、修业年限 修业年限需要符合《清华大学研究生学籍管理规定》的要求。 四、培养方式及学位授予 本项目为全英文项目，所有专业课程采用全英文授课。博士生由清华大学、伯克利加州大学和学院 全时教授组成的导师（组）共同指导，论文研究工作在清华大学和伯克利加州大学两地完成。 博士生完成培养方案要求，并通过学术指导委员会（AAC）和清华大学的批准后，可获得清华大学 博士毕业证书和学位证书以及伯克利加州大学的学习证明。 五、课程设置与学分要求 第一学期开始时，学生在提交个人培养计划前，须与导师（组）探讨并选择一个本专业的研究领域 作为其主要的培养领域。所选的领域将决定学生选择本领域（major）和交叉领域（cross）的课程。 每个培养领域都是交叉学科专业和研究方向的结合。一共有三个交叉学科专业分别对应三个中心。 每个专业分别有三个基于三个研究方向建立的领域。三个研究方向如下： 4） 方向一：物理科学与技术 5） 方向二：数据科学与技术 6） 方向三：生医科学与技术 三个方向在三个专业的应用层面衍生出九个培养领域。D1T1 是交叉学科专业的环境科学与新能源技 术的物理科学与技术培养领域，D1T2 是交叉学科专业的环境科学与新能源技术的数据科学与技术培养领 域，D1T3 是交叉学科专业的环境科学与新能源技术的生医科学与技术培养领域，D2T1 是交叉学科专业 的数据科学和信息技术的物理科学与技术培养领域，D2T2 是交叉学科专业的数据科学和信息技术的数据 科学与技术培养领域，D2T3 是交叉学科专业的数据科学和信息技术的生医科学与技术培养领域，D3T1 是交叉学科专业的精准医学与公共健康的物理科学与技术培养领域，D3T2 是交叉学科专业的精准医学与 公共健康的数据科学与技术培养领域，D3T3 是交叉学科专业的精准医学与公共健康的生医科学与技术培 养领域。九个培养领域详见下表：
专业 专业 专业 专业三 环境科学与新能源技术数据科学和信息技术精准医学与公共健康 物理科学与技·Dl:物理科学与技术方·D2T:物理科学与·D3T:物理科学与 术 向适用于环境科学与新能技术方向适用于数据技术方向适用于精准 源技术交叉学科 科学和信息技术交叉医学与公共健康交叉 学科 学科 数据科学与技·DIT2:数据科学与技术方·D2I2:数据科学与·D3T2:数据科学与 术 向适用于环境科学与新能技术方向适用于数据技术方向适用于精准 源技术交叉学科 科学和信息技术交叉医学与公共健康交叉 学科 学科 生医科学与技·DII3:生医科学与技术方·D2T3:生医科学与·D3T3:生医科学与 术 向适用于环境科学与新能技术方向适用于数据技术方向适用于精准 源技术交叉学科 科学和信息技术交叉医学与公共健康交叉 学科 学科 每个领域要求两种课程学分的类型: major和 cross. 全日制普博生(入学前具有硕士学位的博士生)在攻读博士学位期间,要求学位学分不少于19学分 其中,公共必修课不少于6学分,必修环节4学分,所选领域的专业课程不少于9学分(其中, major 不少于6学分, cross不少于3学分)。除了满足以上19学分的要求之外,国际学生仍要求修读2学分 的汉语课程 全日制直博生(入学前不具有硕士学位的博土生)在攻读博士学位期间,要求学位学分不少于29学 分,其中,公共必修课不少于7学分,必修环节4学分,所选领域的专业课程不少于18学分(其中, major不少于12学分, cross不少于6学分)除了满足以上29学分的要求之外,国际学生仍要求修读2 学分的汉语课程。 对于清华大学硕博连读生,学位学分要求同全日制直博生。同时,入学前修读的所有TBSI的博士课 程均可认定为博士培养方案的课程。入学前修读的非TBSI课程需要经过学分转换方可认定为博士培养 方案的课程。学分转换需要满足以下条件:1)导师同意:2)授课教师同意:3)最多可申请转换4门专 业课:4)最多可申请转换9学分( major最多6学分, cross最多3学分) 六、主要培养环节及要求 1.个人培养计划 博士生入学后三周内,应在导师(组)指导下选择课程并完成个人培养计划的制定,经导师(组) 确认签字。学习计划交学院教学办公室备案前需通过教学办主管负责人核准。在执行计划过程中,如因 特殊情况需要变动,须征得导师(组)及学院教学办负责人同意,在每学期选课期间修改。修改后的个 人培养计划,仍须经导师(组)及教学办主管负责人确认签字后送学院教学办审核备案。 2.资格考试 博士生应在入学后的两年内参加并通过资格考试。由学院具有博导资格的教师组成资格考试委员会 考核学生对从事前沿科学研究所需专业知识的掌握程度。资格考试包含两部分:本领域和非本领域考试。 学生必须全部通过两部分考试方可通过资格考试。只有通过资格考试(本领域和非本领域)的学生,方 可申请去伯克利加州大学学习,及参加选题报告与论文工作进展考试。博士生(普博生、直博生、硕博 连读生)入学后第二学年结束前仍未通过资格考试者,或者累计参加2次资格考试(本领域和非本领域 各2次)仍未通过者,则该必修环节考核未达到培养方案规定要求,应予以分流。直博生和硕博连读生 可申请转为硕士生培养:普博生以及未转硕的直博生和硕博连读生可申请退学,否则学校予以退学处理 特殊情况由学院教学培养委员会审议。具体要求请见《清华-伯克利深圳学院博士生资格考试实施细则》
2 专业 方向 专业一 环境科学与新能源技术 专业二 数据科学和信息技术 专业三 精准医学与公共健康 • 物理科学与技 术 • D1T1: 物理科学与技术方 向适用于环境科学与新能 源技术交叉学科 • D2T1: 物理科学与 技术方向适用于数据 科学和信息技术交叉 学科 • D3T1: 物理科学与 技术方向适用于精准 医学与公共健康交叉 学科 • 数据科学与技 术 • D1T2: 数据科学与技术方 向适用于环境科学与新能 源技术交叉学科 • D2T2: 数据科学与 技术方向适用于数据 科学和信息技术交叉 学科 • D3T2: 数据科学与 技术方向适用于精准 医学与公共健康交叉 学科 • 生医科学与技 术 • D1T3: 生医科学与技术方 向适用于环境科学与新能 源技术交叉学科 • D2T3: 生医科学与 技术方向适用于数据 科学和信息技术交叉 学科 • D3T3: 生医科学与 技术方向适用于精准 医学与公共健康交叉 学科 每个领域要求两种课程学分的类型：major 和 cross。 全日制普博生（入学前具有硕士学位的博士生）在攻读博士学位期间，要求学位学分不少于 19 学分， 其中，公共必修课不少于 6 学分，必修环节 4 学分，所选领域的专业课程不少于 9 学分（其中，major 不少于 6 学分，cross 不少于 3 学分）。除了满足以上 19 学分的要求之外，国际学生仍要求修读 2 学分 的汉语课程。 全日制直博生（入学前不具有硕士学位的博士生）在攻读博士学位期间，要求学位学分不少于 29 学 分，其中，公共必修课不少于 7 学分，必修环节 4 学分，所选领域的专业课程不少于 18 学分（其中， major 不少于 12 学分，cross 不少于 6 学分）除了满足以上 29 学分的要求之外，国际学生仍要求修读 2 学分的汉语课程。 对于清华大学硕博连读生，学位学分要求同全日制直博生。同时，入学前修读的所有 TBSI 的博士课 程均可认定为博士培养方案的课程。入学前修读的非 TBSI 课程需要经过学分转换方可认定为博士培养 方案的课程。学分转换需要满足以下条件：1）导师同意；2）授课教师同意；3）最多可申请转换 4 门专 业课；4）最多可申请转换 9 学分（major 最多 6 学分，cross 最多 3 学分）。 六、主要培养环节及要求 1．个人培养计划 博士生入学后三周内，应在导师（组）指导下选择课程并完成个人培养计划的制定，经导师（组） 确认签字。学习计划交学院教学办公室备案前需通过教学办主管负责人核准。在执行计划过程中，如因 特殊情况需要变动，须征得导师（组）及学院教学办负责人同意，在每学期选课期间修改。修改后的个 人培养计划，仍须经导师（组）及教学办主管负责人确认签字后送学院教学办审核备案。 2．资格考试 博士生应在入学后的两年内参加并通过资格考试。由学院具有博导资格的教师组成资格考试委员会， 考核学生对从事前沿科学研究所需专业知识的掌握程度。资格考试包含两部分：本领域和非本领域考试。 学生必须全部通过两部分考试方可通过资格考试。只有通过资格考试（本领域和非本领域）的学生，方 可申请去伯克利加州大学学习，及参加选题报告与论文工作进展考试。博士生（普博生、直博生、硕博 连读生）入学后第二学年结束前仍未通过资格考试者，或者累计参加 2 次资格考试（本领域和非本领域 各 2 次）仍未通过者，则该必修环节考核未达到培养方案规定要求，应予以分流。直博生和硕博连读生 可申请转为硕士生培养；普博生以及未转硕的直博生和硕博连读生可申请退学，否则学校予以退学处理。 特殊情况由学院教学培养委员会审议。具体要求请见《清华-伯克利深圳学院博士生资格考试实施细则》
3.选题报告与论文工作进展考试 选题报告与论文工作进展考试是博士培养的一个重要环节,旨在确保学生获得博士学位之前正在开 展有效的研究工作。考试内容包括书面报告和口头汇报,重点介绍论文的选题报告和目前的研究工作。 选题报告与论文工作进展考试委员会是由导师(组)指定的4位学院Core-PI组成,重点考核博士生论 文选题的合理性,评估论文进展,并对学生完成选题方向上博士学位论文的能力进行综合考察 博士生最晚须于第四学年结束前完成该考试。学院鼓励学生提前一年或更早通过该考试。若学位论 文课题有重大变动,应重新做选题报告与论文工作进展。学生自通过考试起至学位论文答辩的时间不少 于一学期。未在规定时间内完成选题报告与论文工作进展,或者两次未通过者,则该必修环节考核未达 到培养方案规定要求,应予以分流。直博生和硕博连读生可申请转为硕士生培养:普博生以及未转硕的 直博生和硕博连读生可申请退学,否则学校予以退学处理。特殊情况由学院教学培养委员会审议。具体 要求请见《清华-伯克利深圳学院博士生选题报告与论文工作进展实施细则》 4.年度研究进展报告 已完成资格考试的博士生,和到期未完成资格考试的博士生,需每年提交年度研究进展报告,由导师 (组)评估,对于研究进展未达预期者,学生需根据评估意见限期改进。限期改进仍未达预期者,对博 士生及早提出分流建议。特殊情况由学院教学培养委员会审议 5.学位论文工作及答辩相关要求 1.博士生学位论文研究的实际工作时间一般不少于2年。学位论文要求英文撰写 2.在学期间的学位论文相关的创新成果应满足《清华-伯克利深圳学院研究生申请学位创新成果要求》 及导师(组)根据相关研究领域特色设定的要求 3.博士学位论文评审及答辩:博士学位论文经博土论文评审小组写出详细的评阅意见,并同意论文 送审后,应将论文送5位国内外同行专家评阅。学位论文通过导师(组)审查和同行专家评阅并全部收 回评阅意见后,方可申请答辩:论文答辩委员会成员应由导师(组)提名并经学术指导委员会审批。具 体要求请见《清华-伯克利深圳学院博士学位论文答辩程序及有关要求》 4.博士生学位论文答辩通过后,方可申请清华大学博士学位
3 3．选题报告与论文工作进展考试 选题报告与论文工作进展考试是博士培养的一个重要环节，旨在确保学生获得博士学位之前正在开 展有效的研究工作。考试内容包括书面报告和口头汇报，重点介绍论文的选题报告和目前的研究工作。 选题报告与论文工作进展考试委员会是由导师（组）指定的 4 位学院 Core-PI 组成，重点考核博士生论 文选题的合理性，评估论文进展，并对学生完成选题方向上博士学位论文的能力进行综合考察。 博士生最晚须于第四学年结束前完成该考试。学院鼓励学生提前一年或更早通过该考试。若学位论 文课题有重大变动，应重新做选题报告与论文工作进展。学生自通过考试起至学位论文答辩的时间不少 于一学期。未在规定时间内完成选题报告与论文工作进展，或者两次未通过者，则该必修环节考核未达 到培养方案规定要求，应予以分流。直博生和硕博连读生可申请转为硕士生培养；普博生以及未转硕的 直博生和硕博连读生可申请退学，否则学校予以退学处理。特殊情况由学院教学培养委员会审议。具体 要求请见《清华-伯克利深圳学院博士生选题报告与论文工作进展实施细则》。 4. 年度研究进展报告 已完成资格考试的博士生，和到期未完成资格考试的博士生，需每年提交年度研究进展报告，由导师 （组）评估，对于研究进展未达预期者，学生需根据评估意见限期改进。限期改进仍未达预期者，对博 士生及早提出分流建议。特殊情况由学院教学培养委员会审议。 5．学位论文工作及答辩相关要求 1．博士生学位论文研究的实际工作时间一般不少于 2 年。学位论文要求英文撰写。 2．在学期间的学位论文相关的创新成果应满足《清华-伯克利深圳学院研究生申请学位创新成果要求》 及导师（组）根据相关研究领域特色设定的要求。 3．博士学位论文评审及答辩：博士学位论文经博士论文评审小组写出详细的评阅意见，并同意论文 送审后，应将论文送 5 位国内外同行专家评阅。学位论文通过导师（组）审查和同行专家评阅并全部收 回评阅意见后，方可申请答辩；论文答辩委员会成员应由导师（组）提名并经学术指导委员会审批。具 体要求请见《清华-伯克利深圳学院博士学位论文答辩程序及有关要求》 4. 博士生学位论文答辩通过后，方可申请清华大学博士学位
附录 附录一、博士生修读科目及学位学分要求 全日制普博生(入学前具有硕士学位的博士生)在攻读博士学位期间,要求学位学分不少于19学分, 其中,公共必修课不少于6学分,必修环节4学分,所选领域的专业课程不少于9学分(其中, major 不少于6学分, cross不少于3学分)。除了满足以上19学分的要求之外,国际学生仍要求修读2学分 的汉语课程。课程设置具体详见附录。 全日制直博生(入学前不具有硕士学位的博土生)在攻读博士学位期间,要求学位学分不少于29学 分,其中,公共必修课不少于7学分,必修环节4学分,所选领域的专业课程不少于18学分(其中 major不少于12学分, cross不少于6学分)除了满足以上29学分的要求之外,国际学生仍要求修读2 学分的汉语课程。课程设置具体详见附录 对于清华大学硕博连读生,学位学分要求同全日制直博生。同时,其硕士期间修读的所有TBSI的博 士课程均可认定为博士培养方案的课程。入学前修读的非TBSⅠ课程需要经过学分转换方可认定为博士 培养方案的课程。学分转换需要提供1)导师同意:2)授课教师同意;3)专业课的学分转换不超过4 门课程;4)最多9学分可以转换 (1)公共必修课 ■思想政治课组a: 普博生【2学分】: 中国马克思主义与当代(906800 2学分 直博生【3学分】: 中国马克思主义与当代(90680032) 2学分 自然辩证法概论(60680021) 1学分 职业发展类课程[1学分 职业发展与专业表达(6600002) 2学分 创意创新创业与创客创投概论(66000011) 学分 ■英语[2学分 文专业写作与表达 2学分 创新训练营([学分] 创新训练营(760041) 学分 ■汉语[2学分]国际学生必修 国际学生必须提供汉语水平证明或者通过选修汉语课程来达到汉语的水平要求。 (2)必修环节【4学分】 资格考词 1学分 文献综述与选题报告 1学分 学术活动e 2学分 (3)所选领域的专业课程 普博生【不少于9学分】 所选领域的 Major"M”课程 6学分 选领域的 Cross"C”课程 3学分 直博生【不少于18学分】 所选领域的 Major"M”课程 12学分 所选领域的 Cross“"C”课程 6学分 1)所有博士生必须选修所选领域的1学分的100系列课程。这一学分可以算作其 major或者 cross中的一个学分,但不能同时计算 2)导师(组)和CSE同意后,学生最多可以用3学分 cross课程代替 major课程或者用3学 分 major课程代替 cross课程。但必须至少修一门 cross课程
4 附录： 附录一、博士生修读科目及学位学分要求 全日制普博生（入学前具有硕士学位的博士生）在攻读博士学位期间，要求学位学分不少于 19 学分， 其中，公共必修课不少于 6 学分，必修环节 4 学分，所选领域的专业课程不少于 9 学分（其中，major 不少于 6 学分，cross 不少于 3 学分）。除了满足以上 19 学分的要求之外，国际学生仍要求修读 2 学分 的汉语课程。课程设置具体详见附录。 全日制直博生（入学前不具有硕士学位的博士生）在攻读博士学位期间，要求学位学分不少于 29 学 分，其中，公共必修课不少于 7 学分，必修环节 4 学分，所选领域的专业课程不少于 18 学分（其中， major 不少于 12 学分，cross 不少于 6 学分）除了满足以上 29 学分的要求之外，国际学生仍要求修读 2 学分的汉语课程。课程设置具体详见附录。 对于清华大学硕博连读生，学位学分要求同全日制直博生。同时，其硕士期间修读的所有 TBSI 的博 士课程均可认定为博士培养方案的课程。入学前修读的非 TBSI 课程需要经过学分转换方可认定为博士 培养方案的课程。学分转换需要提供 1）导师同意；2）授课教师同意；3）专业课的学分转换不超过 4 门课程；4）最多 9 学分可以转换。 （1）公共必修课 ■ 思想政治课组(a)： 普博生【2 学分】： 中国马克思主义与当代（90680032） 2 学分 直博生【3 学分】： 中国马克思主义与当代（90680032） 2 学分 自然辩证法概论（60680021） 1 学分 ■ 职业发展类课程 [1 学分] 职业发展与专业表达（66000022） 2 学分 创意创新创业与创客创投概论（66000011） 1 学分 ■ 英语 [2 学分] 英文专业写作与表达 2 学分 ■ 创新训练营(b) [1 学分] 创新训练营（76000041） 1 学分 ■ 汉语 [2 学分] 国际学生必修 国际学生必须提供汉语水平证明或者通过选修汉语课程来达到汉语的水平要求。 （2）必修环节【4 学分】 资格考试 1 学分 文献综述与选题报告 1 学分 学术活动(c) 2 学分 （3）所选领域的专业课程 普博生【不少于 9 学分】 所选领域的 Major “M” 课程 6 学分 所选领域的 Cross “C” 课程 3 学分 直博生【不少于 18 学分】 所选领域的 Major “M” 课程 12 学分 所选领域的 Cross “C” 课程 6 学分 注： 1) 所有博士生必须选修所选领域的 1 学分的 100 系列课程。这一学分可以算作其 major 或者 cross 中的一个学分，但不能同时计算。 2) 导师（组）和 CSE 同意后，学生最多可以用 3 学分 cross 课程代替 major 课程或者用 3 学 分 major 课程代替 cross 课程。但必须至少修一门 cross 课程
3)除了以下列表中的课程,在征得导师(组)的同意后,学生可以修读学院的新增课程,以 及不超过3学分的清华大学深圳国际研究生院开设的英文授课的专业课程,且必须在“自 选课组(000000”下选课,并附上申请材料,才能认定为学位课 (4)补修课程 凡欠缺本专业本科基础的博士研究生,一般应在导师(组)指导下补修有关课程。补修课可记非 位课程学分。 a)注:港澳台学生按要求选修“思想政治课组课程”:或所要求学分用“中国概况课”课组(课程 编码:0000007)~中的课程替代2-3学分,不足部分学分用专业课学分替代 国际学生可免学“思想政治课组课程”,其学分用“中国概况课”课组(课程编码:000000 中的课程替代2-3学分,不足部分学分用专业课学分替代。 具体要求及“中国概况课”课组请详见《清华大学港澳台学生、国际学生(研究生)免学及免修 课程说明》。 (b)注:鼓励学生组成跨学科领域的团队,进行跨学科领域、开放式的研究型或应用型的课题研究 (c)注:学院鼓励学生积极参加学院的各类学术活动,学术活动共分为三类:第一类是由学院组织的 重大活动,学生需要全部参加:第二类是学术诚信与道德讲座。所有学生必须通过参加至少两次 由学院组织的关于学术诚信与职业道德讲座或者是由学院或清华大学深圳国际研究生院或清华 大学深圳研究生院开设的相关课程;第三类是科研研讨会,学生每学期至少参加8次。每次学术 舌动结束后,学生需要写不少于300字的总结。最终的学术报告包含每次学术活动的总结以及出 勤记录,并于每学期末一并提交给教学办公室备案。学术活动每学期都会举行,成绩将以“通过 或“不通过”的形式记录。学生每年最多可以获得1学分,总学分要求是2学分
5 3) 除了以下列表中的课程，在征得导师（组）的同意后，学生可以修读学院的新增课程，以 及不超过 3 学分的清华大学深圳国际研究生院开设的英文授课的专业课程，且必须在“自 选课组 (00000003)”下选课，并附上申请材料，才能认定为学位课。 （4）补修课程 凡欠缺本专业本科基础的博士研究生，一般应在导师（组）指导下补修有关课程。补修课可记非学 位课程学分。 （a） 注：港澳台学生按要求选修“思想政治课组课程”；或所要求学分用“中国概况课”课组（课程 编码：00000007）中的课程替代 2-3 学分，不足部分学分用专业课学分替代。 国际学生可免学“思想政治课组课程”，其学分用“中国概况课”课组（课程编码：00000007） 中的课程替代 2-3 学分，不足部分学分用专业课学分替代。 具体要求及“中国概况课”课组请详见《清华大学港澳台学生、国际学生（研究生）免学及免修 课程说明》。 （b） 注：鼓励学生组成跨学科领域的团队，进行跨学科领域、开放式的研究型或应用型的课题研究。 （c） 注：学院鼓励学生积极参加学院的各类学术活动，学术活动共分为三类：第一类是由学院组织的 重大活动，学生需要全部参加；第二类是学术诚信与道德讲座。所有学生必须通过参加至少两次 由学院组织的关于学术诚信与职业道德讲座或者是由学院或清华大学深圳国际研究生院或清华 大学深圳研究生院开设的相关课程；第三类是科研研讨会，学生每学期至少参加 8 次。每次学术 活动结束后，学生需要写不少于 300 字的总结。最终的学术报告包含每次学术活动的总结以及出 勤记录，并于每学期末一并提交给教学办公室备案。学术活动每学期都会举行，成绩将以“通过” 或“不通过”的形式记录。学生每年最多可以获得 1 学分，总学分要求是 2 学分
附录二、课程目录 以下表格列出了学院目前开设的专业课程。每门课程是 major或cros,取决于学生的所选领域。九个领域是下表中的第五栏至第十三栏。每个学 生根据各自的所选领域匹配表格中的栏目时,需要满足 major和 cross的学分要求。例如:一个来自专业一及方向三(DI3)的学生,应该根据表格 中的第七栏选修专业课程。除以下列表中的课程,在征得导师(组)的同意后,学生可以修读学院的新增课程,以及不超过3学分的清华大学深圳国 际研究生院开设的英文授课的专业课 课程根据领域分组如下(注意:M代表 major,C代表 cross 专业一:环境科学与专业二:数据科学和专业三:精准医学与 课程名称 Course Title Core/学分|新能源技术Dl 课号 信息技术D2:Data 公共健康D3: Credit Science and Information Precision medicine energy technologyTechnology and healthcare 方向( Track)1 DITI DIT2 DIT3 D2T1 D2T2 D2T3 D3T1 D3T2 D3T3 2 Nano-energy materials纳米能源材料 86000022 MCCMCCMC Dynamics of Environmental Systems Principles of Mass Transformation and 86000022 M C cC C Energy Flow环境系统与过程原理 Sustainable Development: Ethics, Physics 4 and Technology可持续发展:伦理,机理和|8600411 M M C C 应用技术 5 Chaos and Complexity -System Dynamics 860006511 Approach混沌和复杂性-系统动力学方法 M M C MM C Computational Materials and Materials 6 Genome Initiative计算材料学与材料基因86000733 MC C MC C MC C 组工程 7 Materials Physics材料物理 860004333 MC MC M C 8 Materials Chemistry材料化学 860003833
1 附录二、课程目录 以下表格列出了学院目前开设的专业课程。每门课程是 major 或 cross，取决于学生的所选领域。九个领域是下表中的第五栏至第十三栏。每个学 生根据各自的所选领域匹配表格中的栏目时，需要满足 major 和 cross 的学分要求。例如：一个来自专业一及方向三（DIT3）的学生，应该根据表格 中的第七栏选修专业课程。除以下列表中的课程，在征得导师（组）的同意后，学生可以修读学院的新增课程，以及不超过 3 学分的清华大学深圳国 际研究生院开设的英文授课的专业课。 课程根据领域分组如下（注意：M 代表 major， C 代表 cross）： No. 课程名称 Course Title 课号 Course No 学分 Credit 专业一：环境科学与 新能源技术 D1: Environmental science and new energy technology 专业二：数据科学和 信息技术 D2: Data Science and Information Technology 专业三：精准医学与 公共健康 D3: Precision medicine and healthcare 方向（Track）1： D1T1 D1T2 D1T3 D2T1 D2T2 D2T3 D3T1 D3T2 D3T3 1 Introduction of physics chemistry disciplines 物理化学学科介绍 86000681 1 M C C M C C M C C 2 Nano-energy Materials 纳米能源材料 86000012 2 M C C M C C M C C 3 Dynamics of Environmental Systems: Principles of Mass Transformation and Energy Flow 环境系统与过程原理 86000032 2 M C C C C C C C C 4 Sustainable Development: Ethics, Physics and Technology 可持续发展：伦理，机理和 应用技术 86000241 1 M M M M C C M C C 5 Chaos and Complexity – System Dynamics Approach 混沌和复杂性--系统动力学方法 86000651 1 M M M M M C M M C 6 Computational Materials and Materials Genome Initiative 计算材料学与材料基因 组工程 86000373 3 M C C M C C M C C 7 Materials Physics 材料物理 86000433 3 M C C M C C M C C 8 Materials Chemistry 材料化学 86000383 3 M C C M C C M C C
Principle of Environmental Behavior环境行86001212 为学原理 M C cC C C C C Advanced Materials Characterization 10 Principles and New Developments先进材料|8600023|3 MC C MC C MC C 表征:原理和最新进展 11 MEMS and Its Application MEMS及其应用|860010313 MMM cC 12/ materials Science and Engineering材料科学 与工程 86006633 M MC C 13 Micro Sensors微传感器 8600122M 14 Introduction of photonics光电子概论 l5| Nanomaterials and Nanotechnology纳米材 860006333 MC 料与技术 Cccc MC Cccc M C C 16 Optical Fiber Communications光纤通信86000733 Nanoscale Fabrication and Optoelectron 17 Devices纳米加工和光电子器件导论 860003222 MC MC ial Issues In Semiconduc 18 Opto-Electronic Device Manufacture半导体8600822 C M C C M C M C 光电器件制造中的特殊问题 19 Semiconductor Physics and Devices半导体 物理与器件 860007333 MC C MC C MC C Sustainable Nanotechnology: Environmental 0 Applications and Implications可持续纳米技86007833 术:环境应用及其影响 Introduction to Statistical Mechanics and 21 Molecular Simulation统计力学与分子模拟|8600433 MC C MC C M C C 简介 Partial Differential Equations for Practical 22 Applications in Engineering数理方程在工86000733 程科学中的实践应用 23 Opto-electronic Materials Devices.光电子 材料与器件 860008622
2 9 Principle of Environmental Behavior 环境行 为学原理 86000312 2 M C C C C C C C C 10 Advanced Materials Characterization: Principles and New Developments 先进材料 表征：原理和最新进展 86000423 3 M C C M C C M C C 11 MEMS and Its Application MEMS 及其应用 86000103 3 M M M M M M M C C 12 Materials Science and Engineering 材料科学 与工程 86000663 3 M C C M C C M C C 13 Micro Sensors 微传感器 86000122 2 M M M M M M M C C 14 Introduction of Photonics 光电子概论 86000523 3 M C C M C C M C C 15 Nanomaterials and Nanotechnology 纳米材 料与技术 86000533 3 M C C M C C M C C 16 Optical Fiber Communications 光纤通信 86000573 3 M C C M C C M C C 17 Nanoscale Fabrication and Optoelectronic Devices 纳米加工和光电子器件导论 86000322 2 M C C M C C M C C 18 Special Issues In Semiconductor Opto-Electronic Device Manufacture 半导体 光电器件制造中的特殊问题 86000822 2 C M C C M C C M C 19 Semiconductor Physics and Devices 半导体 物理与器件 86000733 3 M C C M C C M C C 20 Sustainable Nanotechnology: Environmental Applications and Implications 可持续纳米技 术：环境应用及其影响 86000783 3 M C C M C C M C C 21 Introduction to Statistical Mechanics and Molecular Simulation 统计力学与分子模拟 简介 86000843 3 M C C M C C M C C 22 Partial Differential Equations for Practical Applications in Engineering 数理方程在工 程科学中的实践应用 86000773 3 M C C M C C M C C 23 Opto-electronic Materials & Devices 光电子 材料与器件 86000862 2 M C C M C C M C C
Environmental Monitoring and Analysis #N 境污染物监测与分析 860008733 M C MC M C 2 5 Nanoscale energy transfer微纳尺度能量输 860008933 MC MC Introduction to Quantum Chemistry and Application量子化学简介:理论与应用 860008833 M C CCcc M C Thermal Physics and Engineering热物理学 与工程 860000233 M C MC Ccccc C C M C 28 Organic Electronics: Materials and Emerging Technologies有机电子:材料与新兴技术 86009433 M MMC MC Materials and Devices for Energy Storage 29 and Conversion能源储存与转化:材料与器|86004133 MC C MC C M C CCCCccC 30 Techniques in Computational Materials Science材料学计算技术入门 86009533 MC C MC C M C Lectures on frontier research about 31 low-dimensional materials低维材料前沿研|86000633 MC C MC C M C 究讲座 CCC 32 Principles and Applications of lectrochemistry电化学原理及应用 860009733 M MC C M C 方向〔 Track)2 DITI DIT2 DIT3 D2T1 D2T2 D2T3 D3T1D3T2D3T3 Energy-Environment and Data-Information 100 level course能源环境与数据信息概论 860006911 34 Fundamentals of Applied Information Theory860001322 应用信息论基础 M 35 Introduction of smart grid智能电网导论86000242 CMMM 36 Supply Chain Design and Management供应 CC0 链设计与管理 860000544 CCCCCC 37 Computational Photography计算摄像学8600313 CC M cC 38 Introduction to Probability Theory概率论70006 M MM MC
3 24 Environmental Monitoring and Analysis 环 境污染物监测与分析 86000873 3 M C C M C C M C C 25 Nanoscale energy transfer 微纳尺度能量输 运 86000893 3 M C C M C C M C C 26 Introduction to Quantum Chemistry: Theory and Application 量子化学简介：理论与应用 86000883 3 M C C M C C C C C 27 Thermal Physics and Engineering 热物理学 与工程 86000023 3 M C C M C C M C C 28 Organic Electronics: Materials and Emerging Technologies 有机电子：材料与新兴技术 86000943 3 M C M M C C M C C 29 Materials and Devices for Energy Storage and Conversion 能源储存与转化：材料与器 件 86000413 3 M C C M C C M C C 30 Techniques in Computational Materials Science 材料学计算技术入门 86000953 3 M C C M C C M C C 31 Lectures on frontier research about low-dimensional materials 低维材料前沿研 究讲座 86000963 3 M C C M C C M C C 32 Principles and Applications of Electrochemistry 电化学原理及应用 86000973 3 M M M M C C M C C 方向（Track）2： D1T1 D1T2 D1T3 D2T1 D2T2 D2T3 D3T1 D3T2 D3T3 33 Energy-Environment and Data-Information 100 level course 能源环境与数据信息概论 86000691 1 C M C C M C C M C 34 Fundamentals of Applied Information Theory 应用信息论基础 86000132 2 C M C M M M C M C 35 Introduction of Smart Grid 智能电网导论 86000042 2 M M M M M M C M C 36 Supply Chain Design and Management 供应 链设计与管理 86000054 4 C M C M M M C C C 37 Computational Photography 计算摄像学 86000603 3 C C C M M M C C C 38 Introduction to Probability Theory 概率论 76000073 3 C M C M M M C M C
39 Optimization Methods for Power Systems t 力系统优化方法论 860004511 CM M C C C C Markov Chains: Theory and Applications 尔科夫链:理论与应用 860004711 4l| Iscrete-Event Simulation离散事件系统仿 860004933 M 42 Inference and Information信息推论 86000513 43 Learning from Data数据学习 860005033 MM MMMM MMM Distributed Control and Optimization of Power Systems电力系统分布式控制与优化 86000833 C C MMM MM 45 Mathematical Statistics and Application in R 数理统计与R语言应用 860005633 M MMM M Introduction to Queuing Theory and 46| Applications排队论及其应用 860005933 C Seminar in data Science and in Technology数据科学与信息技术讨论课 860003622 Fundamentals of Digital Image and video CCCCCC Processing数字图像与视频处理 860006333 CCcC 49 Operations Research运筹学 76000033 Estimation and Control of Dynamical Systems动力系统的评价与控制 86006433 C C C MC 51 Advanced Managerial Economics高级管理 经济学 860000722 Foundations for Big Data Analytics大数据 分析基础 86000522 53 ITS and High-accuracy Positioning Technologies智能交通高精度定位 86000022 54 Mobile and Pervasive Computing移动设备 86000111 Ccccccc CccccCc C C C C M M C C C M C 和普适计算 C C M C Analysis and Optimization on Logistics 55 system物流系统分析及优化 860002922 CC M C
4 39 Optimization Methods for Power Systems 电 力系统优化方法论 86000451 1 C M M C M C C C C 40 Markov Chains: Theory and Applications 马 尔科夫链：理论与应用 86000471 1 C M C C M C C M C 41 Discrete-Event Simulation 离散事件系统仿 傎 86000493 3 C M C M M M C M C 42 Inference and Information 信息推论 86000513 3 C M C C M C C C C 43 Learning from Data 数据学习 86000503 3 M M M M M M M M M 44 Distributed Control and Optimization of Power Systems 电力系统分布式控制与优化 86000583 3 C M C M M M M M C 45 Mathematical Statistics and Application in R 数理统计与 R 语言应用 86000563 3 M M M M M M C M C 46 Introduction to Queuing Theory and its Applications 排队论及其应用 86000593 3 C M C M M M C C C 47 Seminar in Data Science and Information Technology 数据科学与信息技术讨论课 86000362 2 C M C M M M C M C 48 Fundamentals of Digital Image and Video Processing 数字图像与视频处理 86000633 3 C M C M M M C M C 49 Operations Research 运筹学 76000093 3 C M C M M M C C C 50 Estimation and Control of Dynamical Systems 动力系统的评价与控制 86000643 3 C M C C M C C M C 51 Advanced Managerial Economics 高级管理 经济学 86000072 2 C M C C M C C M C 52 Foundations for Big Data Analytics 大数据 分析基础 86000152 2 C M C M M M C M C 53 ITS and High-accuracy Positioning Technologies 智能交通高精度定位 86000062 2 C M C C M C C M C 54 Mobile and Pervasive Computing 移动设备 和普适计算 86000111 1 C M C C M C C M C 55 Analysis and Optimization on Logistics System 物流系统分析及优化 86000292 2 C M C C M C C M C
6 ntroduction to Advanced ITS现代智能交通 系统导论 860004422 CM M C M C 57 Traffic Modeling and Simulation交通建模 与仿真 860004022 Resilience-based Engineering of Smart 58 infrastructure Systems基于弹性工程学的86000111 C C M MC 智慧建筑系统 59/ Introduction to Nonlinear Optimization非线 性优化概述 8600 ntroduction to Quantitative Investment量化 投资概论 76000082|2 CcMMcM 61 Optimization Theory and Machine Learning 86000611 1 CCC CCC Compressive Sensing with Sparse 62| Applications压缩感知与稀疏模型理论、860011 算法与应用 ower Systems and Market Operations电力 系统与市场运行 8600063 Computational Methods for Electric Power Systems电力系统计算方法 860007222 C 65 System miscellanies系统杂论 860007422 Quantitative Method for Business and Polic Analysis商业和政策分析的定量方法 860007533 C C 67 Large Network Steady-State Analysis大型网 络稳态分析方法 860008033 C Information Theory and Statistical Learnin 68信息论与统计学习 860007933 CcCcccc CcCcccc M CCCcccc Reinforcement Learning for Energy Systems 能源系统的强化学习 860008111
5 56 Introduction to Advanced ITS 现代智能交通 系统导论 86000442 2 C M C C M C C M C 57 Traffic Modeling and Simulation 交通建模 与仿真 86000402 2 C M C C M C C M C 58 Resilience-based Engineering of Smart Infrastructure Systems 基于弹性工程学的 智慧建筑系统 86000711 1 C M C M M M C M C 59 Introduction to Nonlinear Optimization 非线 性优化概述 86000461 1 C M C M M M C M C 60 Introduction to Quantitative Investment 量化 投资概论 76000082 2 C M C C M C C M C 61 Optimization Theory and Machine Learning 优化理论和机器学习 86000611 1 C M C M M M C M C 62 Compressive Sensing with Sparse Models:Theory, Algorithms, and Applications 压缩感知与稀疏模型：理论、 算法与应用 86000621 1 C M C M M M C M C 63 Power Systems and Market Operations 电力 系统与市场运行 86000763 3 C M C C C C C C C 64 Computational Methods for Electric Power Systems 电力系统计算方法 86000722 2 C C C C M C C C C 65 System Miscellanies 系统杂论 86000742 2 C C C C M C C C C 66 Quantitative Method for Business and Policy Analysis 商业和政策分析的定量方法 86000753 3 C M C C M C C M C 67 Large Network Steady-State Analysis 大型网 络稳态分析方法 86000803 3 C M C C C C C C C 68 Information Theory and Statistical Learning 信息论与统计学习 86000793 3 C M C C M C C M C 69 Reinforcement Learning for Energy Systems 能源系统的强化学习 86000811 1 C M C C M C C M C
