[18考研]冲刺时期,必须要做的事!

本文为考研冲刺阶段提供了十个关键复习建议,包括政治时政掌握、英语作文模板准备、数学基础加强、专业课全面复习、模拟考试现场等,旨在帮助考生有效利用剩余时间,提升备考效果。

在这考研倒计时的关键时刻,大家最主要的应该做些什么呢?有的同学越到临考前越慌,一下子乱了阵脚不知道应该复习什么了?小编总结了冲刺阶段需要做的十个关键事项,希望对大家有所帮助。

科目复习

剩余时间考试科目的复习,要重基础,抓关键点,形成自己的优势和特点。现在时间、精力有限,现在这个时候的复习就像哲学中说的“抓住主要矛盾、兼顾次要矛盾”。

1、政治:时政、技巧了然于胸

对于最后阶段的政治复习,同学们要当一个记忆力超群的“情报员”。这个情报员既要熟稔历史,也要洞明时事,并能运用这些知识去准确分析判断形势。在回顾和复习基础知识时,要对照着考纲进行。

最后阶段,还应该针对分析题的解答方法进行专门练习。这种练习是为了熟悉政治题的思维方式,以便在考试时能够从容不迫地下笔,留出更多的时间来进行深入分析和思考。

2、英语:整理作文模板,温习错题,用好真题

在剩余的十几天的时间里,大家要改造符合自己写作水平的模板。阅读题重在温习错题,揣摩思路;而翻译与完形填空一定要熟读历年真题。

3、数学:重视基础,多练习综合性试题

数学是一门逻辑严密的基础学科,想靠押题过关是行不通的。到了冲刺阶段,要拿出考试大纲过一遍。除了基础性题目外,还会出现应用多个知识点的综合性题目和应用型题目。以真题为主练习解题思路和解题方法。

4、专业课:点线面结合

专业复习的最后阶段,你就是一个统领千军万马的将军,要做的是统筹全局,进行提纲挈领的复习。

5、模拟考试现场

在最后的十几天,我们的训练需要做得更有针对性。而对于没进行过限时训练的同学来说,训练更是至关重要。考前的限时训练包括几点:考试时间的对应,整体时间的把握以及做题时间的分配。不同的科目要针对不同的考试时间进行练习。

6、动手写,练好字

剩余的时间,你需要做的就是模拟考卷的空白大小和行数,练习写字的大小和速度,提前熟悉如何在狭小的空间里挥笔纵横江湖,千万不要让这些条条框框束缚住你一马平川的神思。在主观题的写作中,再没有什么比讨得改卷老师的欢心更重要的事情了。

生活安排

都说“身体是革命的本钱”,考研是一场革命,好的身体同样很重要。另外保持好心情,与周围同学、朋友和睦相处,对最后的冲刺也很重要。

7、饮食要有规律,多做运动

一般来说,每个人都有适合自己的生活习惯,考前不宜大变,但如果有些习惯会影响到考试那几天的状态,那么就需要适当作些调整了。考研是一项非常考验智力和体力的活动,考研时间也在一年中最寒冷的季节,这无疑要求考研人拥有良好的身体素质,以应对人生和自然的双重挑战。

8、提前安排住宿,调整好生物钟

考试那几天的住宿问题也应该纳入考虑范围之内。对于平时习惯晚睡晚起的同学来说,现在就应该注意调整作息时间了,最好按照考试的时间安排来逐渐调节自己的生物钟。

9、与人为善,和睦相处

考研不是一个人的战斗,每个战士身边都站满了关心他的人。不过到了冲刺阶段,就不应该再花过多精力在朋友之间的联络和应酬上了。而对于日常生活中的身边人,则要尽量用平和友好的心态去对待,防止在重要关头掉链子,祸起萧墙。

10、不断心理暗示,相信自己

心理暗示很重要,每天都给自己正向心理暗示,相信自己:我能成功,一定会,即使学校只要自己一个人,那个人也会成为自己。不仅仅是阿Q精神,更多是让自己自信地走向考场,加油,一定会成功!

在最后十几天还能提高多少?答案因人而异,但如果能坚持把握每一个机会直到考研那天的来临,相信你会离成功越来越近。

文章来源于网络。

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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