处理时长分布
处理时长随时间变化(按服务中心)
加急 vs 非加急 处理时长
RFE 比例随时间变化
RFE 分析器:多条件组合
按学位 / 职业 / 雇主 / 学科 / 子领域组合条件(同一维度多选为“或”,不同维度为“且”),叠加上方页面筛选。仅统计能判断是否 RFE 的案例;样本来自律所公开案例,存在选择偏差。
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学科分布
子领域 Top 20
学位
职业类型
雇主类型
多少引用也能过?
引用数
论文数
审稿数
引用数 vs 处理时长
服务中心对比
热门标签
| 获批日期 | 学科 / 摘要 | 学位 | 职业 | 处理天数 | 中心 | 论文 | 引用 | h |
|---|
CS / AI 专题:研究方向、趋势与申请建议
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口径与偏差说明:哪些案例算“CS/AI”,以及解读时要注意什么
研究方向分布
按主方向计数,标签为占比;灰色为“未细分”。点击条形查看这些案例
各方向 RFE 率
只算能判断是否 RFE 的案例;虚线为整体水平;浅色 = 可判定样本 <30
方向趋势(季度占比)
来源构成(季度)
daily 简讯 2026-02 起才有,是 2026 年案例激增的主因
多少引用也能过:按引用分档的 RFE 率
横轴标签下为该档获批案例数;低引用照样获批,但更常被要求补充证据
方向 × 指标对比
点击表头排序,点击方向跳到案例检索。RFE 率后的 /n 为可判定样本;* 表示该指标样本 <10;h-index 原文极少提及,未列出
各方向的指标分布
应用领域
学术 vs 工业申请人
按申请时职业类型分组
高频关键词
去掉 “machine learning / computer science” 等泛词后的 Top 40;点击搜索相关案例
申请建议
AAO 驳回分析:NIW 为什么被拒
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口径与偏差说明:AAO 上诉案例 ≠ 全部被拒案例;对比获批案例时要注意什么;非法律意见
每月决定数与驳回率
Dhanasar 三要素:AAO 的认定
各要素不满足率
实体驳回中的比例;带 * 的组样本 <30
决定性要素
每份决定由哪个要素决定;点击按此筛选
申请人画像
占当前筛选决定数的比例;点击按此筛选
证据:被认定不足 vs 被认可
实体审理的决定中,AAO 认定某类证据不足 / 予以认可的比例(一份决定可涉及多类);点击条形按此筛选
失败模式分布
失败模式趋势(季度)
前 6 个模式;带 * 的季度样本 <30
领域组 × 要素不满足率
实体驳回中各领域组被认定不满足的比例,颜色越深越高(以 n≥30 的格子为满刻度);* = 样本 <30;点击领域组按此筛选
引用 / 论文 / 推荐信数量
分组比较
任选维度分组、任选指标,对比各组与整体(虚线);浅色 = 样本 <30
决定检索
使用上方同一组筛选;点击查看结构化详情、已核验引用、相似获批案例与 uscis.gov 原文
全量概览(不随筛选)
失败模式与原文引用
按涉及决定的比例排序;引用均已回原文核验,点击案例编号看结构化详情
与获批对比:领域构成
AAO 取第一个领域标签,获批侧取一级学科,按粗粒度领域组对齐;点击条形查看该领域的驳回决定
与获批对比:申请人职业
AAO 侧由职业描述规则归类(近似);获批侧政府 / 其他并入“企业 / 专业岗位”
与获批对比:多少引用也会被拒
与获批对比:CS / AI 子方向
AAO 计算机类标签 vs 获批侧 CS/AI 专题主方向,粗粒度对齐
递交前自查清单
⚠ 不是法律意见清单来自 AAO 公开决定中反复出现的驳回理由,只能帮你发现明显短板,不保证获批;勾选状态不会保存。
获批 vs 驳回:对照洞察
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