[19保研]南京大学计算机科学与技术系暨人工智能学院2018年本科生开放日报名通知...

点击文末的阅读原文或者公众号界面右下角的【夏令营】是计算机/软件等专业的所有保研夏令营活动信息集合,会一直更新的。

同时我们也建立了一个QQ群(为公众号所有,非学校所设),同学们可以们在里面交流一下:

群名:计算机软件保研夏令营

QQ群号:740511725

南京大学计算机科学与技术系暨人工智能学院将面向全国范围内计算机类相关专业(包含软件、电子、数学等)有志于学术科研工作的本科三年级优秀学生,联合举办“本科生开放日”活动。本次活动将邀请计算机软件新技术国家重点实验室知名教授专家与同学们交流,展示重点实验室的主要科研方向与研究成果。

参与“本科生开放日”的同学将有机会与知名教授专家现场互动、探讨前沿问题;并可结识参加活动的其他优秀同学、交流学习心得;还能够展示自己的成绩与才能,获得进入南京大学深造的机会。

我们热忱邀请你参加本次“本科生开放日”活动,展示你的才能。我们真诚欢迎你加入我们的科研队伍,谱写未来的篇章。

一、活动时间:

2018年7月24日~26日

2018年7月24日:

    • 会议注册、现场报到

2018年7月25日:

    • 开放日开幕 & 计算机科学与技术系\人工智能学院\国家重点实验室介绍

    • 课题组布展交流

    • 国家重点实验室参观

    • 程序设计竞赛

2018年7月26日:

    • 面试考核

二、活动招收对象

全国各高校计算机、软件、电子、数学等相关专业将于2019年7月毕业的在校本科生,及有志于从事计算机与人工智能科学研究工作的其他专业在读本科生。有关要求如下:

    • 学习成绩优秀,综合素质高;

    • 英语水平良好;

    • 有机会获得所在大学推荐免试研究生资格。

三、报名日期及方式

    • 报名开始时间:2018年4月20日8:00;

    • 报名截止时间:2018年6月20日23:59;

    • 报名方式:网上填写并提交“2018年全国本科生开放日申请表”申请表(本科生开放日报名网站:http://csopenday.nju.edu.cn/)。

四、申请审核与参与名单确认

    • 申请审核与参与名单确认工作由本活动组织委员会负责;

    • 确定参与名单后,将于6月27日18:00前在本科生开放日网站在线发布入围通知并且通过电子邮件通知本人;

    • 入围的同学须在6月30日9:00前进行在线确认参加,并在7月1日前将申请纸质材料通过EMS或顺丰寄出,地址:江苏省南京市栖霞区仙林大道163号,南京大学仙林校区计算机科学与技术系楼201研究生工作办公室,邮编:210023,电话:025-83594674。纸质材料包括:

        a、身份证、学生证、大学英语四、六级考试成绩单(均需复印件,原件在开放日时带来备核);

        b、在校历年学习成绩表及排名证明(由所在学校教务部门提供并加盖公章);

        c、获奖证明和发表成果复印件。

五、活动资助计划

    • 活动期间食宿(南京地区学生住宿自理)由主办方负责;

    • 根据竞赛成绩、师生交流、老师推荐等,选拔出在活动中表现突出的学生,并给予奖励和资助。

六、活动咨询热线

关于申请流程、活动相关事宜,请咨询:

联系人:曹老师(计算机科学与技术系)

电子邮箱:yccao@nju.edu.cn

电话:025-83594674

联系人:戴老师(人工智能学院)

电子邮箱:ai.grad@nju.edu.cn

关于网站在线报名事宜,请咨询:

联系人:尹老师

电子邮箱:yincy@nju.edu.cn

电话:025-83594674

信息来源网址:http://cs.nju.edu.cn/ea/b2/c1654a256690/page.htm

点击阅读原文,看看今年目前所有计算机/软件等专业的保研夏令营信息集合。

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数据处理能力的工具,在图像分析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,从而为不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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