在女多男少的学校读研,是一种什么体验呢?

本文揭示了2020年中国高校研究生男女比例新趋势,理工科男多女少,而艺术、社科等学科女生占优。重点列举了上海外国语大学、首都师范大学等16所高校的性别比例,提醒考生选择学校时关注专业和自身情况而非性别。

首先给大家介绍一下,高校目前的总体男女比例

近年来,我国人口比例一直呈现"男多女少"的常态,据国家统计局数据显示,2019年我国14亿人口中,女性人口只有6.85亿,相比男性少了3000多万。

然而,从上图大学生男女比例分布显示来看,在2020届高校学生中,女生占比52.04%,男生占比 47.96%,女生比男生高出4.08个百分点,呈现出"女多男少"的现状。

从上图数据显示来看,十二大学科中,理学、工学、医学、农学是典型"男多女少"的学科门类,其中工学类男生占比最大,高达63.89%;艺术学、管理学、历史学、经济学、文学、法学、哲学、教育学则是"女多男少"的学科门类,其中文学类女生占比最多为87.82%,八门学科门类女生超越男生。

考研“女多男少”的高校大盘点!

1. 上海外国语大学

2020年上海外国语大学招收学术型硕士628人,专业学位硕士950人。硕士新生男女比例为1:3.15。

2. 首都师范大学

首都师范大学2020年迎来了2790位研究生新生,其中硕士研究生2517人,博士研究生273人。男女比例1:3.1,小姐姐人数远胜于小哥哥。

 

3. 中央民族大学

2020年共有2599名研究生加入中央民族大学,其中88.61%为硕士生2303人,11.39%为博士生296人。2020级研究生新生的男女比例为1:2.6,其中硕士男女比例为1:2.83,博士男女比例为1:1.53。

4. 华东政法大学

华东政法大学2020年招收研究生1774人,其中男生477人,女生1297人,男女比例为1:2.7。

5.对外经济贸易大学

2020年对外经济贸易大学招收2428位硕士研究生,男女比例为1:2.5。

6.南京师范大学

2020年,共有4472名研究生新同学来到南师大,其中硕士新生4415人,博士新生357人。硕士男女比例为1:2.47。

7.上海师范大学

2020年,上师大共迎来3213位研究生新生,其中硕士生3013人,博士生200人。硕士研究生女生70%,男生30%。男女比例达到了1:2.3,妥妥的师范类大学没错了。博士研究生男女比例基本持平。

 

8.北京师范大学

2020年共录取研究生4729人,男生新生1501人,占比31.74%,女生新生3228人,占比68.26%,看来北师大3:7的男女比果然是名不虚传。

9.北京工商大学

男生少、女生多,一直是北京工商大学的“优良传统”。2020级新生硕士生男女比例为1:2.12。

10.华南师范大学

2020年总共录取研究生5145人,其中男生1813人,女生3332人,男女生比例为1:1.84。

 

11.浙江财经大学

共录取硕士研究生1034人,其中男生395人,女生639人。男女比例1:1.62。

 

12.暨南大学

2020级硕士研究生男生2139人,女生3259人。男女比例约为4∶6,平均每100个人中有40个男生,60个女生。

13.中国农业大学


男生占比42%,女生占比58%,男女比例1:1.38。

14.湖南大学


20级硕士新生共计5234人,其中男生2290人,女生2944人,男女比例为1:1.29,女生略多于男生。

15.复旦大学


2020级研究生新生中,全日制研究生共8636人,非全日制研究生共2245人。女生占比53.5%,男生46.5%。

16.吉林大学

20级硕士新生共计7774人,硕士生的男女比例为 0.87:1,女生略多于男生。

学校就先盘点到这里,但是选学校可不是按照男女比例进行选择的。还是要保持头脑清晰,根据自己的专业、学校地理位置、自己的能力择优报考。

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传统的图像处理和基于深度学习的图处理在方法和思想上有一些区别。 传统的图像处理方法通常基于数学模型和法,例如滤波、边缘检测、形态学操作等。这些方法主要依赖于手动设计的特征提取和规则,需要人工定义和提取特征,然后使用一些经典的分类器或回归器进行目标检测或参数反演。传统方法的优点是计算速度快,理论基础较为成熟,但对于复杂、非线性的问题,效果可能不够理想。 而基于深度学习的图像处理方法则是通过神经网络模型自动学习特征表示和分类模型。深度学习方法不需要手动定义特征,而是从大量的标注数据中自动学习特征表示和模型参数。深度学习方法可以更好地处理复杂的图像问题,具有较高的准确性和鲁棒性,但需要更的数据和计算资源。 光学的点云图像、遥感的目标检测图像和SAR的目标检测、参数反演是遥感图像处理中的不同应用领域。光学的点云图像是通过激光雷达等设备获取的三维点云数据,主要用于建筑物模型重建、地形测量等应用。遥感的目标检测图像是利用航空或卫星传感器获取的图像数据进行目标检测和分类,常见的应用包括土地覆盖分类、城市变化检测等。SAR的目标检测和参数反演则是利用合成孔径雷达(SAR)获取的图像进行目标检测和参数估计,常见的应用包括地表物体识别、目标探测等。 对于选择读研、做研究的方向,这取决于个人兴趣和发展方向。传统的图像处理方法在理论基础上较为成熟,适合于对算法和数学模型有兴趣的研究者。而基于深度学习的图像处理方法在当前是热门的研究方向,适合于对深度学习算法和神经网络模型感兴趣的研究者。在选择具体的应用方向时,可以根据自身兴趣和实际需求进行选择。
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