考研初试成绩无效?!答题时一定要注意这几点!

每年考研都有考生因答题卡使用不当而失分。正确填涂选择题、规范书写主观题、谨慎修改答案、确认条码粘贴无误,这些细节至关重要。使用2B铅笔填涂选择题,0.5mm黑色签字笔书写主观题,保持答题卡清洁,避免超出答题区域,是得分的关键。修改时务必擦干净,注意主观题修改方式,避免影响计算机识别。答题卡的正确使用,关乎考试成败。

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说到答题卡,很多同学第一反应一定是:

“害,不就是答题卡嘛!我从上中学以来,用过答题卡无数,这个就不需要看了吧!”

可是,你知道吗?有数据显示,每年考研最少有3%的同学因为涂错答题卡、写错答题卡,而损失惨重!还有很大一部分同学复习的很好,考试的时候也很有感觉,可是答到最后一题的时候,发现答题卡没有位置了,心态当时就崩了……在考场高度紧张的氛围下,一切错误都有可能!

所以在考试之前,除了要明确考场、考试用品、考试技巧等之外,答题卡还是很有必要看一眼的!0fb98ad4613cefc1c0b1e07bc8715299.png

答题前,大家一定要先将自己的姓名、准考证号、报考学校、报考专业用0.5mm黑色签字笔在答题卡指定位置填写。

客观选择题部分

1. 必须使用2B铅笔进行填涂,修改时用橡皮擦擦干净,保持卡面清洁!

2. 严格按照正确填涂示范进行填涂答题时,考生必须按照规范要求进行填涂,禁止使用签字笔、钢笔或圆珠笔进行填涂,涂点大小以涂满小方框为准。

需要注意:填涂应有一定的黑度,黑度以盖住印在答题卡上的字母为准,如果填涂颜色太浅,可能会被计算机认为该选项没有填涂。

3. 修改时务必使用橡皮擦擦干净。

①计算机自动判卷程序对单项选择题的判卷算法是:

计算机认为填涂较深的一个选项是生选择的答案,但如果修改时未擦干净,可能会被计算机认为考生涂了两个选项,因而判为答错。

②计算机自动判卷程序对多项选择题的判卷算法是:

计算机认为每一个被填涂的选项都是考生选择的答案,如果考生在修改时未擦干净,将被计算机认为该选项也是考生选择的答案。因此,考生在对多项选择题填涂和修改时尤其要注意保持卡面清洁,严禁墨水等物质弄污答题卡。

主观解答题部分

评卷教师在计算机屏幕上对考生答卷的扫描图像进行判卷。为使评卷教师能准确判卷,须保证原始扫描图像足够清晰,以再现考生原始答题风貌。因此,考生在进行主观部分答题时,需注意以下几点:

1. 主观答题部分的书写必须用0.5mm黑色签字笔。因为扫描机采用红色光源对作答的主观题部分进行扫描,红色光源会把红色或与红色相近的颜色的字迹过滤掉,而保留非红色的字迹。因此,如果用颜色较浅的笔书写,扫描出的图像清晰度不够,给评卷带来困难,影响考生成绩。

2. 务必按照题号顺序在各题目的答题区作答,超出答题区域书写的答案无效。网上评卷时会将考生的答题卡扫描后,按每个小题答题框,切割成若干独立的图像,评卷教师只能看到所分配的答题区域以内的部分。如将第 6题答在了其他题的答题区域,则评阅第6题的评卷教师将看不到第6题的答题情况,导致该题得分为零,势必影响评卷成绩。

3. 注意每小题的答题空间的大小,以免规定的答题空间不够作答。书写答案不得超过答题卡上规定的答题区域。

4. 不能因为空间不够或答错了就用笔直接划掉,再用箭头指示答案在该小题规定答题区域以外的地方。因为评卷教师看不到考生的纸质答题卡,也看不到一张完整的答题卡。每个评卷教师只能看到经扫描切割后某个小题规定答题区域里的那一小块图像。

5. 主观解答题修改注意事项:

① 在答题中个别字书写错误需要修改时,用笔将错误作答划掉,然后接着书写正确的答案。若需要在答题的中间添加文字,只需在添加处的下方写出需要添加的文字,然后将其引到位即可。禁止使用涂改液和涂改胶条,考生如使用了涂改液和涂改胶条将会影响答题卡的扫描。

② 不要使用橡皮对书写的主观解答题答案进行修改,因为用橡皮容易造成大面积玷污,也容易将答题卡擦破;不得使用刀片在答题卡上刮掉书写的错误答案,因为刀片容易将答题卡刮破。

条码识别

政治、英语一、英语二、管理类综合科目,有科目信息条码和考生信息条码,其他统考科目只有考生信息条码,如果条形码贴错或损坏,将会影响对考生答题卡的识别和扫描,可能你的主观题部分甚至出现零分的情况。

来源于网络

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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