肖秀荣:考研大纲可能近两天发布!

考研大纲修订关键点
肖秀荣老师指出,考研大纲即将发布,学生应关注核心课程知识点变动及最新时政内容,而非标题变化或位置挪动。重点复习马原、毛中特等课程,同时留意从本科教材中抽取的大纲外知识点。

昨天肖秀荣老师的微信公众号上发了一篇文章:

考研大纲修订必须关注的问题

里面是这样说的:

2020考研大纲发布在即,同学们都非常关注这个事情。实际上新大纲极有可能在近两天发布,而不是之前预估的13

肖秀荣,公众号:肖秀荣教授考研大纲修订必须关注的问题

肖老师还说了下面的内容:

作为学生不需要关注的

  • 考点标题变化

  • 考点位置挪动

  • 当代部分的变动(放到10月份以后再关注)

考点标题的变化和位置挪动对命题是毫无影响的,只有知识点内容本身的变化才有意义。所以同学们千万不要把时间浪费在所谓的“考点变动对照表”上,那种眼花缭乱的考点移动标注和标题中几个字的增删是最没有必要关注的。至于当代部分的变化,并不是说不重要,实际上每年当代部分的变化都是不少的,但是这部分内容同学们在第一轮复习(强化阶段)是不看的,老师的课程也不会讲。因为当代部分只考一道分析题,而第一轮复习的目标是选择题,而且后期到10月、11月的时候,我会有专门针对时政当代的书和课,那个时候结合全年时政热点再去复习即可。

肖秀荣,公众号:肖秀荣教授考研大纲修订必须关注的问题

作为学生需要重点关注的:

  • 马原、毛中特、史纲、思修法基这四门课具体知识点的增删改动

  • 大纲中添加的从去年年底到今年的最新时政

首先跟同学们普及一下,从纯粹知识点的角度来说,近些年大纲的修订经常是从本科教材中选取某些内容加入大纲解析,考试的时候也经常会出现从本科教材中抽出一些大纲解析还未加入的内容来进行扩展考查的情况。因此,我每年在修订我的书系和安排视频讲解的时候都充分考虑到了这一情况,等到今年大纲解读课上我会给大家具体举例,同学们就会发现很多修订内容在我的书和配套的课里都已有体现。另外,同学们还必须高度关注从去年年底到今年上半年相关时政内容新增到大纲中的部分。

肖秀荣,公众号:肖秀荣教授考研大纲修订必须关注的问题

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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,重点融合了色彩与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与数据处理能力的工具,在图像分析与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与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与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与形态变化,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,局部二值模式与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、特征抽取与分类判断。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、图像处理技术与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与实际应用相结合,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,为学习与掌握基于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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