【调剂】山东农大接收计算机调剂研究生

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我课题组因学科交叉需要,现招收计算机专业调剂生1名。
硬性要求为:
1、英语六级(简历或邮件中注明分数)。
2、学硕。
3、总分290分以上。
4、计算机或物联网专业(邮件中附上大学成绩单)。
申请方法:
发送简历至:gavinwang1986@163.com(请务必重视简历书写,应当内容详实、重点突出)
相关说明:
1、与计算机专业导师联合培养,主要从事交叉学科研究,具体研究内容仍然为计算机(物联网方向)相关;考虑到课题执行周期不适合两年制专硕,故仅接受学硕调剂,且复试科目为《数据库原理》,物联网专业考生也可选考《gps原理及应用》。
2、①初步沟通:阶段性简历初筛后,导师会与候选考生初步交流课题情况,确定调剂意向;②保持联络:考生应当在招录的关键环节向课题组导师反映情况(如一志愿是否进入复试或录取、其他调剂高校是否进入复试或录取等),以便课题组根据本校招录进度决定继续等待或者调整候选考生名单;导师则在关键招录节点告知考生招考进度(如学校是否有调剂名额,是否可以进入复试等);③对于进入复试的考生,复试前导师会组织约谈,具体交流课题情况,根据双方意愿决定是否在本实验室培养,或者在计算机专业另选导师(不影响复试和录取)。
3、本实验室待遇从优(学校补助+实验室助研津贴+实验室绩效+实验室科研奖励),学术交流机会多。

信息来源网址:

http://muchong.com/t-14096620-1

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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。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 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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