考研初试将近,收好这份准备清单,祝你一战功成

本文提供了考研初试的重要注意事项,包括准考证的准备、考试时间安排、允许携带的考试工具、考试规则以及一些实用建议,帮助考生顺利参加考试。

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转载于 研招网

初试倒计时数字越来越小,你迈入考场的时间越来越近,最后这段时间,希望你按部就班,稳住不慌,坚持到底。这里小编有一些初试注意事项要叮嘱,大家看完后有什么疑问欢迎给我们留言。

01

准考证篇

有关准考证的注意事项如下:

1、准考证不需要彩打。

2、准考证正、反两面均不得涂改或书写。(考试期间千万不能把准考证当草稿纸用哦!)

3、准考证在初试、查成绩、复试的时候都会用到,部分学校入学的时候也有要求。所以,保存好准考证的电子版很重要,纸质版也可以多打印几张以备不时之需。

4、准考证打印的时间为:2021年12月10日-12月27日。考生应在规定时间内登录“研招网”自行下载并使用A4幅面白纸打印《准考证》。

02

考试时间篇

1、2022年考研初试的时间是:2021年12月25日-12月27日(超过3小时科目在27日进行)。

2、考试时间以北京时间为准。每科开考15分钟后不得入场;交卷出场时间不得早于当科考试结束前30分钟,具体出场时间由考点所在省级教育招生考试机构规定。

3、上午开始考试的时间是8:30,下午开始考试的时间是14:00。

03

考试工具篇

考生应按考点所在省级教育招生考试机构有关规定携带并使用文具。自命题科目按招生单位说明携带文具。

1、必须携带的证件:有效居民身份证、准考证。

2、必要的工具:黑色字迹签字笔、铅笔、橡皮、绘图仪器等(部分考场提供文具,具体需咨询报考点)。

3、不能携带的工具:任何书刊、报纸、稿纸、图片、资料、具有通讯功能的工具(如手机、照相设备、扫描设备等)或者有存储、编程、查询功能的电子用品以及涂改液、修正带等。

04

考试规则篇

1、考生在考场内不得传递文具、用品等。所以如果你发现自己遗漏了重要文具,可以举手向监考老师问询,不要跟其他考生说话,否则有可能被作为作弊处理。

2、要注意:开考信号发出后,考生方可开始答题;考试结束信号发出后,考生应当立即停笔并停止答题。

3、遇试卷、答题卡、答题纸等分发错误及试卷字迹不清、漏印、重印、缺页等问题,可举手询问。但涉及试题内容的疑问,不得向监考员询问。

4、关于上厕所:有的考场允许,有的不允许,最好在开考之前询问一下监考老师以便确认;适当减少喝水,以防万一。

05

考试细节篇

1、关于条形码:考生按照省级教育招生考试机构的要求粘贴条形码。凡漏贴条形码、漏填(涂)、错填(涂)或者字迹不清的答卷影响评卷结果,责任由考生自负。

2、关于答题:考生应在答题纸(卡)规定的区域内答题,写在草稿纸或者规定区域以外的答案一律无效。

3、关于密封袋:需要考生自己拆密封袋和装密封袋的科目一般是自命题科目,全国统一命题科目是由监考老师统一拆袋、下发试卷以及收试卷和密封的;拆密封袋时尽量小心。

4、需要装入密封袋内的文件:试卷、答题卡、答题纸(或答卷),仔细确认,不要遗漏。

5、绝对不能装入密封袋内的文件:准考证和身份证,切记。

06

其他

1、防疫:随身携带一次性医用口罩,消毒酒精等防疫用品,做好防护;提前了解考点防疫要求,准备好健康登记表、核酸检测阴性报告等材料。

各省市考研防疫要求:

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2、住宿:不在常驻地考试的小伙伴,一定要尽快安排好住处。

3、踩点:一定要提前踩点,熟悉考场的位置和路线,熟悉厕所等相关地点的位置。

4、交通:估算一下住宿点距考场的距离,选择合适的交通方式,考虑进堵车的因素,不要迟到。

5、饮食:清淡;最好跟考前保持一致;不要过分补充营养剂,容易出问题。

6、注意保暖。

最后,小编想借福楼拜的一句话致奋斗在路上的你:人的一生中最光辉的一天,并非是功成名就的那天,而是从悲叹与绝望中,产生对人生的挑战,以勇敢迈向意志的那天。

希望大家能平安健康,顺利研考,加油!

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你点的每个在看,我都认真当成了喜欢5490bb8545d86cad156b079640c3ed34.png

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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