【19调剂】江苏自动化研究所硕士研究生招生调剂信息公布

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

欢迎优秀考生调剂到我所攻读硕士研究生,现将有关我所相关调剂信息发布如下:

一、调剂专业

1、控制理论与控制工程(081101)

2、检测技术与自动化装置(081102)

3、系统工程(081103)

二、调剂考生要求

1、学校要求:就读全国重点院校。

2、所学专业要求:

1)计算机类:计算机科学与技术、软件工程、计算机应用等;

2)数学类:数学与应用数学、信息与计算科学等;

3)控制类、武器类:自动控制、自动化、探测制导与控制技术等;

4)电子、电气信息类:电子信息科学与技术、电气工程及其自动化、电子信息工程、通信工程、电子科学与技术、测控技术与仪器等;

报考专业应与上述专业相近。

3、考分拟定要求:

1、总分:340分及以上;

2、数学统考科目为数学一,且考分不低于90分;

3、专业课考试成绩不低于90分;

4、英语一考分不低于国家线;

5、政治考分不低于国家线。

三、录取待遇

1、全部公费就读,基础课程在中国科学技术大学代培;

2、每人每月3000元生活补助;

3、享受本所单身职工相关待遇;

4、设立2000-5000元的年度奖学金和5000-15000元的优秀毕业论文奖励;

5、录取类别为定向、全日制培养,毕业后留所工作。

 

四、信息登记

申请调剂的考生请按照附表1( XXX基本情况表)填写调剂考生信息,并加上个人简历发至如下邮箱: 716yjs@sina.com

 邮件标题格式必须为:姓名-毕业院校-所学专业-总分.

附件名称:考生姓名-调剂信息

五、联系方式

电话:0518-85981128,老师;85981122老师;

传真:0518-85983716。 

备注

本所往年都是许多知名高校考生调剂的热点单位,调剂考生数量校多。调剂过程竞争性很强,动作稍慢,位置就可能被别人占据,考生调剂一定要尽早行动,从速从早。

信息来源网址:

https://yz.chsi.com.cn/sch/tjzc--method-viewPub,schId-368165,infoId-2271630974,categoryId-671345,mindex-10.dhtml

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。

公众号建立了 计算机考研调剂交流 QQ群,群号 970655994 欢迎加入。

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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