【调剂】浙江理工大学陈瑞品教授团队招收物理、计算机调剂考生

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导师信息
陈瑞品教授,博导,研究方向:光电信息检测技术、智能感知、光场调控、非线性光学和微纳光学等方面;目前担任浙江省光场调控重点实验室主任,入选浙江省“万人计划”科技创新领军人才。近5年来,主持国家基金面上项目、浙江省重点研发项目、浙江省自然科学基金重点项目、国家重大科研仪器研制项目子课题等10余项。在Laser Photonics Rev.,Phys. Rev. A, IEEE Photonics Journal, Opt. Express等国际权威期刊发表SCI论文100余篇,授权发明专利10余项。以第一完成人先后获浙江省自然科学奖二等奖、中国商业联合会科学技术奖一等奖、中国产学研合作创新成果奖二等奖等省部级奖励7项。

现招收物理学学硕、电子信息(光电信息工程)专硕,要求:
一、物理学学硕,物理学专业;
二、电子信息(光电信息工程)专硕:
    1、对光学领域有一定了解或兴趣
    2、本科计算机专业或熟悉从事深度学习与机器学习、图像处理相关领域的学习或研究
    3、有产品开发经验者或深度学习模型部署经验优先
    4、有科技创新竞赛省级以上奖项或发表过学术论文、专利、软著者优先
    5、有良好的英语读写能力 ,通过英语四级

直接通过email联系或提交简历材料!不要在网站联系或提交材料!请勿电话骚扰!

信息来源网址:

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【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制程、自动化、航空航天、智能交通或人智能等相关领域的研究生、科研人员及程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 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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