【19调剂】华侨大学计算机学院王田教授课题组招收调剂研究生

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华侨大学,2019软科中国最好大学排名中国高校百强,中国高校自然指数排名全国66位!

王田老师课题组招生专业(研究生考试时计算机各专业不限):
1、软件工程(学硕)
2、计算机技术(专硕)
欢迎有意向的同学电子邮件发送简历,adamwt@163.com; 
邮件名称的格式请修改如下:姓名+考研总分+目前就读学校+专业

简介:
王田,男,华侨大学计算机学院教授,waseda university(早稻田大学)客座研究员,澳门大学(university of macau)“国家重点实验室——智慧城市物联网”访问研究员。湖南汨罗人,生于1982年2月,汉族,祖籍湖南长沙,香港城市大学(2017-2018 qs世界大学排名第49位)计算机科学专业博士,ccf高级会员,ccf yocsef(厦门)2018-2019主席,ccf 物联网专委会委员,ccf普适计算专委会委员,ccf网络与数据通信专委会委员,福建省“高校杰出青年科研人才”,厦门市“海外高层次留学人员”,泉州市高层次人才。2004年本科毕业于中南大学计算机科学与技术专业,2007年4月硕士毕业,硕士毕业论文被评为“湖南省优秀硕士学位论文”。2006年通过“内地优秀人才项目”引进到香港工作,在香港城市大学担任2年的研究助理。2008年进入香港城市大学计算机科学系攻读博士学位,获全额奖学金。
主要从事物联网、云计算、雾计算等新型网络领域的研究工作,在《ieee communications magazine》、《ieee transactions on mobile computing》、《ieee transactions on vehicular technology》、《acm transactions on sensor networks》、《acm transactions on cyber-physical systems》、《computer networks》、《information sciences》、《计算机研究与发展》等高水平刊物和acm mobihoc、ieee rtss、ieee mass、ieee icc、ieee wcnc等知名国际会议上发表论文180余篇,总论文引用次数超过2200次,h指数21,i10指数为51,第一作者esi高被引论文2篇,获授权发明专利13项,主持国家自然科学基金5项(含子课题2项),主持省级课题4项,参与完成的项目“面向新型网络计算的可信性理论与方法”获得2014年湖南省自然科学二等奖,获得2016福建省自然科学优秀学术论文三等奖,获得2018厦门市科学技术进步奖三等奖。
培养硕士研究生14名,已毕业6人(其中4名赴海外名校攻读博士学位,1人获得福建省优秀硕士学位论文,5人获得华侨大学承志英才优秀硕士学位论文奖)。

主要研究方向:
1.云计算、雾计算、边缘计算技术(安全存储、可信评估、隐私保护)
2.物联网及其安全问题(车联网、无线传感器网络、无线定位、目标跟踪、蠕虫传播和控制)
3.社交网络(谣言追溯、舆情分析、网络状态风险评估)

对硕士研究生招生基本要求如下:(计算机类各专业不限)
1.上进努力,肯学肯干
2.考研总分在320分以上
3.有强烈的进一步深造计划(如出国、读博,优秀学生可推荐至香港、澳门、澳大利亚、美国、英国攻读博士学位,成功机会非常高)

目前研究团队研究生总数在15人以上,有严格、规范的培养制度保障(如提供额外的生活补助及奖励),另外,组内新生配备台式机及笔记本电脑各一台。研究团队经常性组织学术及户外活动,营造“团结、紧张、严肃、活泼”的氛围。

欢迎有意向的同学电子邮件发送简历,adamwt@163.com;
邮件名称的格式请修改如下:姓名+考研总分+目前就读学校+专业

更进一步信息可以参考个人主页:
http://cst.hqu.edu.cn/info/1059/1825.htm  华侨大学网站
http://www.scholat.com/adamwt  学者网

信息来源网址:

http://muchong.com/t-13183690-1

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【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,从事控制工程、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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