收到中科大的【温馨短信】了没?

今天晚上,很多报考中国科学技术大学的同学都收到了一条短信:

由于中科大是一所较为知名的985大学,计算机和软件专业招收人数很多,每年也有至少几千人报考(尤其是科软),因此中科大是计算机考研届也是非常有名气了。

小编去中科大官网看了这封信,部分内容如下:

从这封信中,我们可以知道这些内容:

1. 具体什么时间复试,复试是否推迟,复试形式和复试内容都不确定,要看病毒的情况。

2. 考研成绩正常公布!

就是说病毒不太会影响考研成绩的公布。

该来的审判最终还是要来了!

通过中科大的通知,加上最近的一系列消息,我们可以大概知道:

对于大部分学校,考研成绩应该会正常公布,但是复试时间还不确定,是否推迟要看病毒的情况。

除了中科大之外,也有其他的一些学校更新了复试相关的政策,我们来看一下:

硕士研究生初试成绩查询、复试录取等工作进程时间暂时不变。

博士研究生初试、硕士研究生复试工作时间暂时不变,如上级主管部门有明确指示和最新要求,将根据学校具体开学时间再行调整。

三是适当调整考试安排。招生就业处、研究生院等部门要密切关注疫情发展情况,提前研判制订2020年特殊类型校考、硕士研究生复试、博士研究生招生考试等工作预案和考试安排。

研究生复试、各类竞赛(集训)、出国游学等活动,开学后学校会另行安排,请同学们放心。

2.各高校举行的特殊类型招生考试、高职分类招生考试以及开学前补考等全部推迟进行,研究生复试待教育部明确时间后再行研判通知。

通过这些通知,可以看到,成绩公布应该正常,复试时间还不确定。

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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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