[18调剂]南京航空航天大学2018年全日制硕士研究生招生 接收优秀生源调剂工作方案...

南京航空航天大学预留2018年全日制硕士招生计划,接受非第一志愿优秀考生调剂,涉及计算机科学与技术、软件工程等多个专业方向。调剂报名截止时间为2018年3月10日。

点击文末的阅读原文或者公众号界面左下角的调剂信息是计算机/软件等专业的所有调剂信息集合,会一直更新的。

为优化我校硕士研究生生源结构,提高生源质量,我校预留部分2018年全日制硕士生招生计划用于接收第一志愿未报考我校的优秀考生调剂。具体安排如下:

一、接收调剂学院、专业及人数

我校各学院各专业均可接收第一志愿未报考我校的优秀考生调剂;调剂名额约220人(具体人数根据调剂报名情况进行调整);学校研究生招生工作领导小组根据各学院考生申请调剂报名情况进行接收调剂名额分配。

二、接收调剂考生申请条件

1、符合《2018年全国硕士研究生招生工作管理规定》中关于调剂的要求。

2、可申请我校优秀生源调剂的考生范围详见报名网站,成人教育、自考、网络教育等学习形式的毕业生,分校、独立二级学院及主校区所在地以外的异地校区的毕业生不在接收范围之内。

3、考生申请调入专业与本科阶段所学专业或第一志愿报考专业相同或相近;第一志愿报考专业学位考生只能调剂到专业学位相关领域;每位考生只能申请一个调剂专业。

4、初试成绩符合第一志愿报考专业在一区的全国初试成绩基本要求(以教育部通知为准)。

5、取得调剂复试资格的考生须符合我校调入学院及调入专业的要求,具体要求详见我校各学院网站后续发布的通知。

三、调剂报名方式

考生登录http://gsmis.nuaa.edu.cn/zsgl/fsgl/填写调剂申请进行预报名,预报名截止时间2018年3月10日下午17:00。被我校确定为拟录取的调剂考生须在规定时间内通过教育部指定的“全国硕士生招生调剂服务系统”报名并完成确认流程。

四、资格审核调剂复试办法

研究生院统一受理调剂申请、进行资格初审,学院根据具体要求确定调剂复试名单、复试方式并安排复试,实行择优录取。

五、调剂录取考生奖助待遇

调剂录取考生享受学业奖学金及其他奖助待遇。

    本方案解释权归南京航空航天大学研究生院。                           

南京航空航天大学研究生院

计算机/软件相关的招生专业

学术型:

016 计算机科学与技术学院(025-84892830)
081200 计算机科学与技术
081200 计算机科学与技术
01 计算机科学理论(全日制)
02 计算机系统结构(全日制)
03 数据管理与知识工程(全日制)
04 信息安全(全日制)
05 智能计算与机器学习(全日制)
06 软件工程方法与技术(全日制)
07 信息物理融合系统(全日制)
08 网络与分布计算(全日制)
09 图形学与图像处理(全日制)
10 嵌入式系统(全日制)
11 软件质量与可靠性(全日制)

083500 软件工程
083500 软件工程
01 软件理论与方法学(全日制)
02 软件工程环境与工具(全日制)
03 软件质量工程(全日制)
04 软件形式化(全日制)
05 嵌入式软件与系统(全日制)
06 信息系统安全(全日制)
07 智能计算(全日制)
08 服务计算(全日制)
09 海量数据管理与分析(全日制)
10 网络与分布计算(全日制)

083900 网络空间安全
083900 网络空间安全
01 网络空间安全基础理论(全日制)
02 软件安全(全日制)
03 网络安全(全日制)
04 系统安全(全日制)
05 数据安全(全日制)
06 内容安全(全日制)
07 密码学(全日制)
08 电子对抗(全日制)
09 物理安全(全日制

专业型:

016 计算机科学与技术学院(025-84892830)
085211 计算机技术(专业学位)
00 不区分研究方向(非全日制)
01 并行与分布式计算、体系结构(全日制)
02 计算机网络(全日制)
03 图形学与图像处理(全日制)
04 嵌入式系统(全日制)
05 信息安全技术(全日制)
06 智能系统与数据挖掘(全日制)
07 信息物理融合系统(全日制)
08 人工智能(全日制)
09 数据库技术(全日制)




085212 软件工程(专业学位)
00 不区分研究方向(非全日制)
01 网络与分布计算(全日制)
02 软件演化(全日制)
03 信息安全技术(全日制)
04 智能系统与数据挖掘(全日制)
05 信息物理融合系统(全日制)
06 嵌入式软件系统(全日制)
07 数据库技术(全日制)
08 软件工程技术(全日制)
09 软件质量保障技术(全日制)


信息来源网址:http://www.graduate.nuaa.edu.cn/html/62/2385.html

点击阅读原文,看看今年目前所有计算机/软件等专业的调剂信息。

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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