【调剂】江西科技师范大学2020年硕士研究生调剂

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江西科技师范大学坐落于享有“物华天宝、人杰地灵”盛誉的历史文化名城——南昌。学校是教育部重点建设的培养职业教育师资的多科性本科院校,也是全国职业教育研究的重要基地,主要培养职教师资、普教师资和其他应用型高级专门人才。经过60多年的建设与发展,学校形成了以本科、研究生教育为主体,统筹发展继续教育的多学科、多层次的办学格局。2008年,学校以“优秀”成绩通过教育部本科教学工作水平评估,2018年接受教育部本科教学工作审核评估,评估专家也对学校扎实的教学工作、明显的办学成效和鲜明的办学特色给予了充分肯定。

  2020年我校拟招收学术型硕士研究生专业及方向46个,专业学位领域20个。预计招收硕士研究生560余名,实际招生人数以国家下达招生计划数为准。全日制与非全日制学生毕业时完成学业后符合学校相关规定,将发给相应的、注明学习方式的毕业证书;其学业水平达到国家规定的学位标准,可以申请授予相应的学位证书。

详情请点击:http://yjs.jxstnu.edu.cn/news-show-325.html
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地  址:(枫林校区)江西省南昌市国家经济技术开发区枫林大道605号

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邮政编码:330013

联系部门:江西科技师范大学研究生院

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【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作限建议1-5;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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