公示!12所高校,拟新增硕博点!有网络空间安全和电子信息!

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在各省市及全国高校中,3年一次的博士硕士学位授权审核工作正在进行。目前已经有省份完成了对学位授予单位提交的相关材料的核查,并确定和公示了符合申请资格的单位名单。

贵州省教育厅率发布《关于2024年贵州省申请新增博士硕士学位授予单位和申请新增博士硕士学位授权点申请材料的公示》

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此次贵州民族大学申请新增博士学位授予单位,遵义师范学院、黔南民族师范学院和贵州师范学院3所高校申请新增硕士学位授予单位。贵州师范大学、贵州财经大学、贵州大学、贵阳学院、贵州中医药大学、铜仁学院、贵州医科大学、遵义医科大学、贵州民族大学、贵州师范学院、黔南民族师范学院、遵义师范学院共12所高校申请新增博士硕士学位授权点。

新增博士硕士学位授权审核每3年实施一次,对推动学校实现高质量发展具有战略性的重要作用。

除了贵州外,江苏、湖北、内蒙古、湖南、福建、海南、吉林等多个省教育厅已发布审核工作方案,相关高校充分结合自身的特色与优势,撰写提交申请报告。

贵州是第一个公示申请情况的省份,软科将持续关注整理各省关于2024年申请新增博士硕士学位授予单位和申请新增博士硕士学位授权点的公示情况。

贵州省申请新增博士硕士学位授予单位名单如下:

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贵州省申请新增博士硕士学位授权点名单如下:

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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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