新加坡科技设计大学简介及留学申请要求
日期：2023-09-29 02:25:41 / 人气：
本科：国内高考上一本分数线以上25周岁以内高中毕业生；雅思6.5分、托福90分以上。
硕士：新加坡科技设计大学研究生录取条件一般在学历上要求是211、985院校毕业的学生，在校平均成绩在80分以上;非211、985院校毕业的学生要求在校平均成绩在85分以上。在英文成绩上要求优秀，雅思分数在6.5分以上。学生在申请新加坡科技设计大学的时候需要准备学生自己的护照，照片(2寸白底)，雅思成绩(部分专业要求GRE/GMAT)，大学成绩单，大学毕业证，学位证，个人简历，自荐信和推荐信等。
新加坡科技设计大学（Singapore University of Technology and Design，简称SUTD），是继新加坡国立大学，新加坡南洋理工大学， 新加坡管理大学后，新加坡的第四所公立大学。新加坡科技设计大学（新科大）创校校长为麻省理工学院工学院院长的托马斯.L.马尼安提（Thomas L. Magnanti）教授。创校之初与美国麻省理工学院深度合作，学校教职工将由麻省理工代为面试、招聘，所有教职工在授课之前会在麻省理工学院进行1年的培训。
同时与麻省理工学院在学科建设，本科生交流，SUTD-MIT双硕士培养，以及SUTD-MIT联合博士后等有着全方面合作。此外新科大也与中国顶尖大学浙江大学, 美国顶尖大学加利福尼亚大学伯克利分校合作，让大学成为东西方科技融会的枢纽。新科大在2012年5月初正式开学，是世界上第一所集设计与创新于研究与工程中的大学。
学校排名
新加坡科技设计大学由于建校时间短，因此暂时还未被收录在综合大学排名中。不过在一些国际专业排名中已经崭露头角。
根据麻省理工大学（MIT）2018年3月27日发布的“全球前沿工程教育”（Global state of the art in engineering education）报告[5]，新加坡科技设计大学入选“全球十大工程教育新兴领袖”，并排名第一。 前十名中包括英国伦敦大学学院、新加坡国立大学、荷兰代尔夫特理工大学和中国清华大学等著名学府（参见右图），此外还有香港科技大学、新加坡南洋理工大学等著名高校接近前十名。
根据汤森路透旗下的学术排名机构Clarivate Analytics 2017年9月发布的全球创新报告，新加坡科技设计大学在“通信领域全球最具影响力研究机构”中超过普林斯顿大学和卡耐基梅隆大学位列全球第五，是前十名中仅有的一所非美国的研究机构。
而根据计算机领域排名网站CSRanking中的排名结果，新加坡科技设计大学在自然语言处理(Natural Language Processing)领域近三年(2014-2017)的顶级会议发表量排名全球第七。
在上海软科研制的“世界大学学术排名2019”中，新加坡科技与设计大学位列801-900名。其中，在通信工程专业，排名全球第19位，此外 在计算机科学与工程的世界一流学科排名中，新加坡科技与设计大学位列101-105名。
博士课程
建筑与持久设计（ASD）
建筑与持久设计博士课程是专为富有创意和进取精神并有兴趣针对建筑环境进行深入研究的人士而设计。课程的性质多以学科研习形式和多元触角方式，展开建筑设计研究。其中涵盖建筑设计、科技、城市设计与规划，以及环境研究等。
研究范围：
建筑及可持续发展
创新城市设计与发展
环境政策与规划
建筑参数化设计：建筑叙述、编绘与营造
现金建筑科技的研发与应用
工业产品开发（EPD）
工程产品开发博士课程提供全面而深入的产品设计研究，其发展跨越传统科学界限。课程结合间断的科技研究和完善的理论设计，让研究生参与开发工程产品，以满足社会需求，并多方探索科学上的新突破，研发用于未来的新兴技术。
研究范围：
生物医学工程、医疗器械与保健
设计理论与科学
创新与创意
电子与光子技术
机械系统
能量采集与替代能源
材料与纳米材料
复杂动态系统与操作
图像、信息通信与数码媒体
集成电路、传感器与半导体
无线网络与智能电网
量子系统设计
工程系统与设计（ESD）
概览
工程系统涉及大型复杂的机械系统，系统的功能与性能取决于所运用的技术，以及所处的社会经济环境。工程系统与设计博士课程旨在培养新一代的工程系统研究人员。
研究范围：
广泛定义运筹学，包括优化、随机建模、统计学、博弈理论
运营管理学，适合应用于制造业、服务业与公共部门
同经济、公共政策、组织行为、金融与营销挂钩的相关领域
物流、交通系统、金融服务、能源生产、安全与防卫
信息系统科技与设计（ISTD）
概览
信息系统科技与设计博士课程旨在鼓励学生从事信息系统科技与设计方面的先进科学研究。课程提供有关计算机科学、计算机工程及信息系统各领域的跨学科教育与研究机会。
研究范围：
信息安全
软件工程
无线及传感器网络
多模态信息检索
人机界面
音频分析
自然语言处理
机械学习与人工智能
计算机视觉、多媒体、信号处理
