【调剂】合肥工业大学计算机与信息学院2024年硕士研究生调剂通知(一)——普通计划全日制专业硕士研究生调剂...

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公众号【计算机与软件考研】每天都会发布最新的计算机考研调剂信息!

点击公众号界面左下角的调剂信息或者公众号回复“调剂”是计算机/软件等专业的所有调剂信息集合,会一直更新的。

各位考生:

我院计算机技术专业(全日制)现接收调剂,欢迎符合条件考生报考。

一、调剂信息

接收调剂专业

调剂计划

初试分数要求

初试科目要求

学习方式

085404

(专业学位)

计算机技术

25人

(含智能院5人)

初试分数≥336

英语(一)或英语(二)、数学(一)、

408计算机学科专业基础

全日制

二、基本要求

1、考生初试成绩须符合第一志愿报考专业在一区的全国初试成绩基本要求,且满足我校调入专业初试分数线。

2、符合调入专业的报考条件。

3、原则上,调入专业与第一志愿报考专业相同或相近,初试科目与调入专业初试科目相同或相近。

初试科目要求:计算机技术专业(全日制)初试统考科目应为101思想政治理论、201英语(一)或204英语(二)、301数学(一)、408计算机学科专业基础。

4、同一批次调剂申请,每位调剂考生只允许选报我院一个调剂项目,多报视为无效报名。

5、考生应认真了解并严格按照调剂要求填报志愿,对不符合调剂要求的考生不予录取。

三、工作程序

1、学院将调剂复试通知报送学校审核同意后,在学院网站对外发布。

2、学院登录“全国硕士生招生调剂服务系统”发布调剂信息。

3、申请调剂考生自行登录“全国硕士生招生调剂服务系统”填报调剂志愿。

4、学院对申请调剂考生进行遴选,择优挑选参加复试考生。

5、学院将调剂复试考生名单报学校审核同意后,在学院网站对外公布,并向考生发出复试通知。考生登录合肥工业大学研究生招生网“研究生报考服务系统”,按要求完成缴费。

6、学院组织复试,将调剂拟录取名单报学校审核同意后,在学院网站对外公布。

四、复试形式

调剂复试形式为网络远程复试。

复试满分值150分(其中综合面试分值100分,外语听力口语测试分值50分)。

综合面试和外语听力口语复试规则详见我院《计算机与信息学院2024年硕士研究生招生复试工作实施细则》(https://ci.hfut.edu.cn/info/1063/14719.htm)中相关规定。

五、录取办法

按考生总成绩由高到低确定各学科(专业)拟录取名单,综合面试成绩低于60分视为复试不合格,不予录取。

考生总成绩=考生初试成绩折合百分制×70%+考生复试成绩折合百分制×30%。

考生总成绩相同时,按初试成绩排序,初试成绩相同时按统考科目408成绩排序,如统考科目408成绩相同,则按数学成绩排序。

复试合格的调剂考生收到我校发送的“待录取”通知后,考生应在规定时间内登录调剂系统网站确认“待录取”。

六、系统开放时间

调剂系统开放时间2024年4月8日0时~2024年4月8日12时。

七、资格审查

(一)复试前将对考生的居民身份证、学历学位证书、学历(学籍)核验结果、学生证等报名材料原件及考生资格进行严格审查,请考生按规定上传相应材料照片,对不符合规定者,不予复试,具体要求如下:

1、身份证照片(正反面在一张照片上)。少数民族考生身份以报考时查验的身份证为准,复试时不得更改。

2、往届考生的学历、学位证书照片(在一张照片上),应届考生的学生证照片。

3、未通过网上学历(学籍)校验的考生需上传学历(学籍)认证报告照片。

4、本科阶段课程成绩单照片(涵盖大一到大四上学期课程,须加盖教务或人事部门公章)。

5、英语等级证书照片。

6、一项本科阶段本人第一或导师第一本人第二的代表性成果(代表性成果仅限于计算机科学与技术领域的省部级以上学科竞赛获奖、论文、专利、软著,相关材料请处理在一张照片上)。

7、合肥工业大学2024年硕士研究生招生复试诚信复试承诺书照片(见附件,需考生本人签字)。

(二)材料上传:考生在规定时间内登录合肥工业大学研究生招生网“研究生报考服务系统”,登录时招生项目请选择“硕士研究生招生”,按提示信息输入用户名和密码进入系统,点击“上传复试材料”,进入后按规定上传资格审查材料,并提交。

八、复试缴费

(一)缴费标准:非同等学力考生标准为每人80元,同等学力考生标准为每人为120元。

(二)缴费方式:登录合肥工业大学研究生招生网“研究生报考服务系统”,登录时招生项目请选择“硕士研究生招生”,按提示信息输入用户名和密码进入系统,点击“复试信息确认及复试缴费”,进入后完成复试缴费操作。

九、具体复试时间、复试平台等信息详见我院调剂复试通知。

十、未尽事宜按照教育部、安徽省、学校有关文件规定执行。

联系方式

联系电话:0551-62901385 联系人:刘老师

信息来源网址:

https://ci.hfut.edu.cn/info/1063/14744.htm

我每年都会整理计算机考研的调剂信息集合,而且是最全的:

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【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案未来技术趋势。; 适合人群:具备定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作限建议1-5;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
(清零流程:进维修模式—打开软件清零) 、清零操作 第步:打印机进入维修模式(查看维模式进法)。 第二步:废墨计数器:般选【主要】 ,如报错002请选择【全】或【其它选项】。清零须用USB线把打印机接上电脑,进入维修模式放上纸,再点【清零】操作,提示【恭喜您!成功啦!】重开打印机清零完成。 报错提示: 1. 如报错006 001 005说明没进到维修模式。 2. 报错009说明硬件有问题,可点【读取】查看错误代码, 正常关闭打印机排除硬件问题再操作。 3. 报错002说明有废墨计数器未选对或软件不支持该型号。 4. 打印机有其它硬件问题时,点了【清零】后软件变灰不提示成功,过分钟直接关打印机重开即可。 二、维修模式的进法(不同机型进法不同,认真阅读再操作) [G1800 G2800 G3800 G4800 IP8780 IP7280 IX6880 IX6780 MG3580 MG3680 TS5080 TS6080 TS6020......]维修模式方法如下: 1.先关闭电源 打印机放纸 2.按下【停止】键,再按【电源】 键。(两键都不松开) 3.当电源灯点亮时,不松【电源】键,只松【停止】键 4.连按5次【停止】键,两键同时松开。 5.电源灯长亮,进入成功。(有时两个灯) [G1810 G2810 G3810 G4810 G5080 G6080 G8080 GM2020 GM4080 TS3380 TS3480 TSS708 TS5120 TS5320 TS5180 TS6120 TS6180 TS6280 TS6220 TS6380 TS6320 TR4580 TR4520 TR7520] 维修模式方法如下: 1.先关闭打印机电源,机子里放纸,按下【电源】键不放手。 2.当电源灯亮时,不松【电源】键,连按5次【停止】键,两键同时松开。 3.电源灯长亮
《Unity引擎下的经典平台游戏实现剖析》 在当代游戏开发实践中,Unity引擎凭借其高效的三维图形处理能力、多平台适配特性以及直观的脚本编写界面,已成为广泛采用的工具之。本文将以个具体的案例——基于Unity环境重新构建的经典平台跳跃游戏为例,系统阐述该引擎在复刻传统游戏过程中的技术应用实现逻辑。 Unity采用组件化设计理念,游戏内的每个实体均由多种功能模块组合而成。在本案例中,游戏角色、地形模块及敌对单位均通过添加相应组件实现其基础功能。以主角为例,其视觉呈现依赖于精灵渲染组件,二维刚体组件负责模拟物理运动规律,而自定义编写的行为脚本则定义了角色的移动、跳跃及交互响应等核心逻辑。 项目主目录通常包含完整的源代码资源,其中C#脚本构成了游戏行为控制的基石。开发者通过定义“主角控制类”来封装角色的状态管理动作响应,同时设计“关卡管理类”用于统筹场景布局进度控制,“道具效果类”则处理角色能力强化等特殊事件。项目说明文档般会提供详细的环境配置指引代码结构说明,帮助使用者快速理解项目架构并掌握修改方法。 在Unity中,场景作为游戏世界的容器,承载了所有对象的空间关系属性配置。本案例可能包含多个独立场景,分别对应不同难度或主题的关卡,每个关卡内均预设了平台排布、敌对单位生成点及通关条件等要素。动画系统的运用进步丰富了角色表现,通过状态机控制器可实现行走、跳跃、受伤等动作间的平滑过渡。 音效背景音乐是塑造游戏氛围的关键要素。借助Unity的音频管理模块,开发者能够根据游戏进程动态触发对应的声效资源,重现原版游戏的听觉体验。物理引擎在二维平台游戏中尤为重要,通过为对象添加矩形或圆形碰撞体,可实现精确的接触检测力学反馈。 总体而言,该案例不仅展示了利用Unity引擎重构经典游戏的技术路径,更为学习者提供了深入理解二维游戏开发流程的实践样本。从脚本编写到系统集成,从资源管理到交互设计,该项目全面呈现了现代游戏开发工具在传承经典玩法过程中的方法论价值,为不同阶段的开发者提供了可借鉴的技术范本设计思路。 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!
基于多动作深度强化学习的柔性车间调度研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于多动作深度强化学习的柔性车间调度研究”展开,结合Python代码实现,探讨了深度强化学习在复杂车间调度问题中的应用。研究聚焦于柔性车间环境下的任务分配调度优化,提出采用多动作空间的深度强化学习模型,以应对工序顺序、机器选择等多重决策问题。文中详细阐述了问题建模、状态动作空间设计、奖励函数构建及算法实现流程,并通过仿真实验验证了该方法相较于传统优化算法在调度效率和适应性方面的优势。同时,文档还附带多个相关科研案例代码资源,涵盖无人机路径规划、微电网优化、信号处理等领域,体现了深度强化学习在智能制造自动化中的广泛适用性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识的研究生、科研人员及从事智能制造、工业自动化领域的工程师,尤其适合对强化学习在调度优化中应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于柔性车间调度这NP-hard问题;②掌握多动作空间强化学习模型的设计实现方法;③借鉴代码实现思路,开展类似生产调度、资源分配等领域的科研工程实践;④结合提供的其他案例拓展多领域交叉研究能力。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的Python代码进行实践操作,重点关注状态表示、动作空间划分奖励函数设计等核心环节,并可参考文末链接获取更多优化算法仿真资源以加深理解。
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