2250亩!“东方理工大学”,开工!

东方理工大学(暂名)公布校园设计方案,计划2022年底开工,2025年起逐步建成。学校规划规模为10,000在校生,以理工科为主,与西湖大学签订战略合作协议,陈十一院士担任院长。设计强调学科交叉,打造资源共享校园,旨在培养国际视野的科技人才。

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东方理工大学(暂名)校园设计案重磅出炉!万众期待的“东方理工大学”,终于来了。

据方案介绍,东方理工大学(暂名)地块规划总建筑面积约150万平方米,计划于2022年底正式开工,2025年起分批逐步建成交付使用。学校规划十年内在校生规模为10,000人,本科、硕士、博士比例为4:3:3。

而就在不久之前,作为东方理工大学(暂名)筹备机构的东方理工高等研究院与西湖大学签订战略合作框架协议,中国科学院院士陈十一作为院长公开亮相

两所代表强势新生力量的高水平新大学,就此牵手合作,着实令人期待。

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图 | 东方理工大学(暂名)校园规划

百年蓝图,放眼国际

经过一年多的酝酿,学校最终确定了由同济大学设计院联合体提交的校园设计方案。

校方管理层与同济大学设计院联合体,共同制定了东方理工大学(暂名)立足宁波放眼全球、整合教育愿景与社会价值的共同目标,积极探索中国高等教育的新范式。

设计方案基于对东方理工大学(暂名)学科交叉融合办学理念的理解转化,设计上强调场地天然条件、气候生态特点和办学需求的交汇,以大学校园为载体,实现发展一流科研、坚持以学生为中心等核心理念的深度融合,在宁波建设百年经典校园,培养具有国际视野的创新科技人才

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图 | 校园设计总体规划

东方理工大学(暂名)地块规划总建筑面积约150万平方米,计划于2022年底正式开工,2025年起分批逐步建成交付使用。在整体功能落位上,力求打造便于跨学科沟通、交叉融合为核心的资源共享校园。以图书馆为中轴线,中央核心区囊括规划理学、工学、信息、商科四个学科群,同时承载公共科研中心、交叉研究中心、人文社科中心和行政功能;中轴左右两翼则承载其他校园功能,在教学研和学生生活两者之间取得平衡。

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图 | 校园规划图

设计案通过创造一个横向行人大道为枝干而形成的公共空间网络,强化了各学科区域的联系和通达性,融合校园上各个功能区和学生生活设施,巩固各个环境系统,并为东方理工大学(暂名)后续勇敢创新的校园建设打下基础。

学校规划十年内在校生规模为10,000人,本科、硕士、博士比例为4:3:3。

顶尖人才加盟

10月28日,宁波市东方理工高等研究院与西湖大学在西湖大学云谷校区签订战略合作框架协议。

中国科学院院士陈十一,作为东方理工高等研究院院长,与西湖大学校长施一公分别代表双方签订战略合作框架协议。双方将以此为起点,在探索体制机制改革、创新人才队伍建设与培养、打造战略科技力量等方向开展合作。

曾经作为北京大学副校长、南方科技大学校长的陈十一院士,再次接过了筹建东方理工大学的挑战。

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图 | 东方理工大学(暂名)牵手西湖大学

据官网介绍,已有多位顶尖学者加盟,组建学校领导班底。

国家杰青、美国国家工程院士张东晓教授任东方理工高等研究院常务副院长兼教务长。美国威斯康星(麦迪逊)大学博士、美国地球物理联合会会士、海外杰青郑春苗教授担任副院长。

同样任副院长职务的还有原微软亚洲研究院高级领导团队(SLT)成员、首席研究员,并入选IEEE Fellow曾文军教授,和曾任香港大学校长高级顾问、首席创新官的哈佛大学博后何亦武教授

这些顶尖学者,都有在诸如北京大学、香港大学、南方科技大学等知名高校任职的经历,具备丰富的科研学术和行政管理能力。

目前,学校已开始与上海交通大学、香港理工大学、香港科技大学(广州)等多所顶尖高校开展联合培养博士项目。

超百亿打造高水平新大学

2020年12月,宁波市镇海区政府首次透露了一个重磅消息:

被誉为“中国芯片首富”的宁波籍企业家、韦尔股份创始人虞仁荣先生,决定捐资百亿在家乡高标准建设一所理工类的新型研究型大学。

2021年11月,东方理工高等研究院刊文透露,“东方理工大学”已由宁波市政府出资选定校址,而虞仁荣先生名下基金会的捐赠除了使用在大学基础设施建设上,还将加倍投入办学资金保障学校的发展。

东方理工大学(暂名)立足全球科技前沿、紧扣国家重大需求,努力打造面向未来的科技创新生态体系,为突破“卡脖子”技术难题和发展“高精尖”产业提供源头支撑

规划理学、工学、信息、商科四个学科群,强调基础研究与应用研究并举,突出前沿科技交叉融合,力争在短期内成为世界一流学术机构和国家重点战略学科引领者。

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图 | 校园规划

如今,东方理工大学(暂名)校园设计方案已经重磅面世,办学规划与愿景愈发清晰。在不久的将来,这所高起点的新型大学,势必会为我国高等教育发展带来更多的可能!

来源于网络

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同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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