【调剂】上海海事大学-交通运输工程-安全工程专业 研究生调剂

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热忱欢迎报考安全、船舶与海洋、交通运输、港口与航道、管理科学,应用数学、计算机、交通、信息、人工智能、控制、工程热物理、能源、化工、力学、土木、建筑、机械等专业的学生报考上海海事大学海洋科学与工程学院“交通运输安全与环境工程”硕士点。


一、优势与特色
       该学位点特色研究方向“交通运输安全工程”,隶属于我校上海市高原学科“交通运输工程”一级学科。
世界高水平海洋事业类大学,中国唯一“海洋安全”特色学位点
紧密对接“一带一路”、“海洋强国”、“长江经济带”、上海国际航运中心建设国家战略
是安全界知名的“人-机-环境-管理”系统理论的诞生地
导师队伍覆盖学校海洋、物流、航运三大学科群
主要就业领域:港口与航运、海陆空物流、海岸与海洋工程、工业制造与服务
       本硕士点有教授、副教授、博士生导师28人,以火灾、爆炸和危化品安全,港航与物流安全,海洋与海岸工程安全,以及智慧安全为重点发展方向。近3年完成和承担国家级、省市级等科研项目70余项,发表国内外论著、获得国家专利成果丰富,获多项政府和行业科技奖励。毕业生主要在海洋、港口、航运、安全、物流、化工、制造等科研院所、企事业单位和政府部门从事科学研究、技术开发、规划设计、工程管理、行政管理等相关工作。
二、研究方向
火灾、爆炸与危化品安全
港航与物流安全
海洋与海岸工程安全
智慧安全
三、研究基地
安全与防护技术研究中心
海洋公共安全研究中心(中国水上消防协会副理事长单位)
物流供应链风险控制研究中心(中国物流学会常务理事单位)
(教育部)基地联合研究中心(上海海事大学)
极地保障工程技术研究中心(中国系统工程学会人-机-环境系统工程专业委员会副主任委员单位)
安全科技趋势研究中心(上海科技情报学会副理事长单位)
事故预防科学研究中心

四、培养目标
       在以“海洋、物流、航运”为特色的安全工程学科领域内,培养具有从事海洋、物流、航运等领域的安全科学研究和安全工程技术工作的能力,并能独立主持专门技术、管理和咨询等方面的工作;掌握科学研究与工程实践的一般方法,熟悉现代信息技术,具有较强的计算机和信息技术应用技能。
五、学业与就业
       学业方面,为研究生提供专业奖学金、提供直接升读博士的机会。就业方面,为社会输送高素质的技术人才,就业去向有大型国有企业、著名外资合资企业、研究机构、国家公务员等。科研能力突出者可以推荐到northeastern university、university of california-riverside、university of nevada、university of new orleans联合培养或继续深造。
六、调剂要求
       我校执行教育部“2020年全国硕士研究生入学考试进入复试分数基本”中的a类分数线(数学一,学硕)。
七、优秀生源政策
      985高校本科毕业生,除正常参加国家奖学金和学业奖学金评选外,另给予6000元学院入学奖励金。
      211高校本科毕业生,除正常参加国家奖学金和学业奖学金评选外,另给予3000元学院入学奖励金。
八、奖助学金
       我校有健全的研究生奖助体系,研究生奖助覆盖研究生教育的全过程。
       主要包含:
(一)国家助学金;
(二)新生奖学金;
(三)推免生奖学金;
(四)学业奖学金;
(五)国家奖学金;
(六)各类专项奖学金;
(七)企业奖学金;
(八)三助岗位津贴等。
       学习成绩优秀的学生在学期间最高可获5万元奖学金。对科研能力强的学生提供研究生科研创新基金资助,最高额度可达5万元。
       学校的社会奖助金来源广泛,包括上海海事大学研98校友基金奖学金、abs美国船级社奖学金、安吉通汇励志奖学金、远东宏信奖学金、中国船级社学习优秀奖和科创奖、万邦曹氏家族奖学金、木兰奖学金、夏礼文奖学金等。
九、联系方式
李老师:021-38282517      xbli@shmtu.edu.cn  (请核对基本要求,满足后将简历发送至该邮箱)
基本要求:数一、英一,学硕,工科
汪老师:021-38282517;刘老师 021-38282534
学院研究生招生处:
唐老师:021-38282536;cqtang@shmtu.edu.cn
联系地址:上海市浦东新区海港大道1550号海洋楼305室(201306)
上海海事大学研究生招生网:http://yz.shmtu.edu.cn
海洋科学与工程学院网:http://oec.shmtu.edu.cn/
交通运输安全与环境工程宣传网:http://oec.shmtu.edu.cn/msg.php?id=52

信息来源网址:

http://muchong.com/t-14062007-1

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内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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