考研预报名、正式报名有区别?

考研预报名通常在9月进行,针对应届毕业生,旨在分流正式报名时的网络流量,并允许学生提前熟悉报名流程。正式报名则在10月进行,面向所有考生,必须确保信息无误。预报名非强制,但建议参加,以防某些学校考点名额满员。报名前需注册学信网账号,并注意避免广告拦截软件影响。

考研预报名、正式报名有区别?

考研的一些重要时间点:

1、考研大纲公布时间:一般考研大纲在89月份公布;2020提前到了7月公布

2、考研预报名时间:一般在924日至927日,每天9:00-22:00

3、全国统一报名时间:一般1010日至1031日,每天9:00-22:00

4、考研现场确认时间(网上确认)现场确认具体时间、要求由各省级教育招生考试机构根据本地区报考情况自行确定和公布。

5、考研准考证打印时间:一般在1214日至1223

6、考研初试时间:2020年考研在1221日至1222(每天上午8:30-11:30,下午14:00-17:00)。超过3小时的考试科目在1223日进行

每年各阶段具体时间大家可及时关注研招网官网

(网址:https://yz.chsi.com.cn/yzwb/

对于预报名和正式报名,许多同学有许多疑问;今天学长就跟大家解释一下

前提:大家进行预报名时,一定要先注册学信网账号,如果忘记密码,可以通过手机号,姓名,证件号找回

注意事项:有部分同学电脑会装一些拦截广告窗口的软件,记住考研这一段时间就把他卸载了,不然在报名的时候会显示无法正常报名

一、什么是预报名?什么是正式报名?

    预报名,是只针对在校本科生(应届毕业生),目的是为了10月份正式报名分流,防止正式报名那几天研招网服务器过忙而影响报名!同时由于应届生缺乏经验,预报名会让应届毕业生在正式报名前熟悉报名系统,如果信息有误,可在正式报名期间修改,如信息确定,在正式报名时不修改就相当于报名成功。

    正式报名,相信就不要相信说了吧,但是这里学长需要提醒一下大家:无论是否参加预报名,大家正式报名一定要再去核对一下信息,千万不能出错;主要注意:专业类别有没有选错,考场的分布(特别是考省外的同学)核对个人信息(主要是自己的本科专业)

二、预报名和正式报名的区别

1、时间不同

预报名一般是正式报名提前2周左右,是为10月份的正式网上报名做分流。(具体以正式公布时间为准,各个学校也会通知的)

2、针对对象不同

预报名主要针对应届毕业生的。10月份正式报名是针对社会人员和应届毕业生的,可以等到10月份直接报名也是一样的。

3、必要性不同

预报名是为了避免10月份的正式报名网络太拥挤,不是必须要报名的。正式报名是参加考研考试必须要报的,逾期不再补报。

三、预报名是必须的?

答案是:预报名不是必须的,但学长强烈建议大家去报一下

首先我们先来看张图片   

这是某一年西南大学的报考情况。

之所以建议大家预报名,是因为有些学校会根据预报名人数进行安排考场,那么因为这个考点人数报满的话;那么部分同学只能选择其他考点(不会影响考试),可能就会绕远,路途上不是很方便;所以,学长建议大家一定要预报名。

 

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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