【19调剂】浙江工业大学计算机科学与技术学院、软件学院2019年研究生招生、调剂及复试常见问题...

浙江工业大学计算机考研调剂指南

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浙江工业大学计算机科学与技术学院、软件学院招生咨询电话:0571-85290136,研究生招生调剂群:385279709(请上学院2018专业复试分数线的调剂生实名加群,并修改群名片)。

我院招生、调剂等相关工作将于国家线公布后予以正式启动,请考生耐心等候,并关注我院学院网站的招生相关通知,国家线公布后第一时间查阅网站信息,调剂生须关注中国研招调剂系统的开放时间,及时申请调剂我院。如对我院公告的招生等政策不了解,请拨打咨询电话予以确认。以下为研究生招生、调剂及复试常见问题供考生参阅。

随着考研国家线公布日期的日益临近,考生来电来函咨询研究生复试和调剂录取工作也越来越繁多,为便于各位考生及时了解复试和调剂工作的有关政策和进度,现将几个常见的问题一并答复如下:

一、问:请问如果单科没过的话,可以用总分加倍补吗?

答:不行。  

二、问:请问我在报考的本专业中的排名?

答:我校不提供考生的初试专业排名情况。

三、问:国家线什么时候能公布?

答:预计3月中旬左右。以官方网站公布为准。

四、问:什么时候复试?

答:复试会安排在国家线正式公布之后,请及时关注我校研究生院招生信息网http://www.yz.zjut.edu.cn/  及计算机学院官方网站通知

五、问:上了国家线就有复试资格了吗?

答:根据2018年的情况,专业复试分数线会高于国家A类地区线,今年招生政策有何新变化,请达到国家线的考生及时与学院招生秘书保持联系。

2018年学院各专业基本复试分数线及其它要求如下表如示:

六、问:贵校接受调剂生吗?

答:如有专业缺额接受调剂,需等国家线公布后方可确定。2018年非全日制接收专业调剂。  

七、问:想调剂到贵校,请问怎么操作?

答:我校复试和调剂工作预计会在国家线出来后的1周左右进行。调剂政策和程序以国家下达的文件为准。具体调剂事项,请在国家线下达之后,上中国研招网http://yz.chsi.cn/向相关调剂学科提交申请。学院会根据申请调剂人员的情况,给学生本人发复试通知。请有意调剂我校相关专业的同学在中国研招网开通调剂申请功能后第一时间填报调剂申请。  

八、问:请问贵校的学费和奖助学金政策?

答:按照国家政策,2019年入学的研究生实行收费制度。学校将按照国家和浙江省的规定收取学费,同时按照国家政策实施国家助学金。在修业年限内符合条件的研究生,可评选国家奖学金、学业奖学金和学校、院系为研究生设置的奖助学金。学校、院系和导师为研究生设置“助教”、“助管”和“助研”岗位(统称为“三助”岗位),承担“三助”岗位的研究生,可以获得相应的岗位津贴。家庭经济困难研究生还可以通过减免学费、发放特殊困难补助、申请助学贷款等方式得到资助。

信息来源网址:

http://www.software.zjut.edu.cn/rencai_info.php?id=6434

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同步定位地图构建(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环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算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专用工具箱,尤其适用于算法开发仿真验证。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,加速算法开发验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位建图仿真实践项目”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(如激光雷达视觉传感器)的建立应用、特征匹配数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波粒子滤波)、图优化框架(如GTSAMCeres Solver)以及路径规划避障策略。通过项目实践,参者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计调试能力。 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可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率质量。 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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