考研推免(下)——学校的推免政策

推免生政策解读
本文详细介绍了推免生的相关政策,包括母校推免比例、内保与外保的区别、专硕与学硕的选择自由、推荐与接收的时间安排、推免服务系统的使用方法以及保研夏令营的作用。

        关于推免生的上篇文章,我们提到了推免生需要具备的条件.、推免生的流程、推免生还可以参加统考么等等。(还没有阅读过的请点击链接,进入上篇文章)

什么是“推免生”?推免不过可以参加统考么?

        下面,我们来看一下关于推免的其他政策。

母校推免比例

        这里的“母校”意思就是,你现在所在的学校,而不是你研究生要考的学校。

        以下是教育部规定的推荐研究生比例。学校的具体保研比例要以学校9月前公布的官方文件为准):

  1.教育部批准设立研究生院的高校,推荐比例:应届本科毕业生数的15%。

  2.未设立研究生院的“211工程”建设高校,推荐比例:应届本科毕业生数的5%。

  3.其他高校,推荐比例:应届本科毕业生数的2%。

  教育部规定各院校招收硕士推免生总量不得超过其硕士招生总量的50%,对具体专业的招收比例则没有什么限制。

  各高校推荐和招收推免生的具体数额由高校确定。推荐名额高校会通知到各学院,学生注意留意就好。招收名额需要在各招生高校的官网上查询,在每年八九月份时,大家要多注意想报考院校的官网。

内保还是外保

        内保还是外保可以自由选择。所有推免生均可自主选择报考招生单位和专业,所有推免名额(除有特殊政策要求的专项计划外)均可向其他招生单位推荐。高校不再设置留校限额,也不得自行设置留校限额。(小编注:但是事实上,部分学校还是会自行设定留校限额)

专硕还是学硕

        专硕还是学硕可以自由选择。教育部下达推免名额时不再区分学术学位和专业学位。推荐高校也不得对本校推免名额限制学术学位与专业学位报考类型。

推荐接收相不交叉

        推荐接收相不交叉。推荐、接收工作在时间上分为互不交叉的两个阶段。推荐工作统一于每年的9月25日前结束,推荐工作结束后启动接收录取工作,接收录取工作统一于每年的10月25日前结束。推荐阶段招生单位不得进行与考生签订接收录取协议等接收阶段工作,接收阶段不得开展推荐工作。

推免服务系统

        推免过程要通过“推免系统”。教育部建立“全国推荐优秀应届本科毕业生免试攻读研究生信息公开暨管理服务系统”(简称“推免服务系统”,网址:http://yz.chsi.com.cn/tm,开通时间由教育部另行公告),作为推免工作统一的信息备案公开平台和网上报考录取系统。

  推免生资格审核确认、报考、录取以及备案公开等相关工作均须通过“推免服务系统”进行。最终推免生名单以“推免服务系统”备案信息为准,未经推荐高校公示及“推免服务系统”备案的推免生无效。

  推免生可通过“推免服务系统”查询招生单位的招收推免生章程和专业目录,填写报考志愿,接收并确认招生单位的复试及待录取通知。考生一共最多可平行报考三个招生单位及专业,填报后48小时以内不得修改。

保研夏令营

        保研夏令营是近几年各高校(特别是著名高校)抢夺优质生源的一种方式。利用暑假中一周左右的时间,与学生较长时间的接触,参观实验室,介绍各导师研究方向,学术交流会等形式,通过多种方式(例如笔试、面试、实验测试等)来考核学生,以确定是否发放拟录取通知书。改善了以往仅靠9月10月的推免面试的缺陷——不仅参加的人多,而且老师与学生之间的接触较短暂,录取总体来看比较仓促。

关于夏令营的文章之前已经发过,链接如下:

什么是保研夏令营?哪些人应该参加?

部分资料来源于网络。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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