考研热门专业,面临重新洗牌?!

考研新趋势:交叉学科报考分析

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对于很多同学来说,交叉学科这个名字可能既熟悉又陌生,且近几年又一直在研招网被提起,那么交叉学科是不是将会变成考研的又一热门学科?是否值得报考?

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(图源:研招网)

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多校出现交叉学科

此前,教育部公布了最新的学位授予单位自主设置交叉学科的名单。此次名单公布涵盖了433所高校,涉及729个交叉学科

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其中不乏一些特色鲜明的高热度报考院校。

(1) 北京协和医学院-医学信息学 

北京协和医学院作为医学类双一流高校,中国医学科学院的直属院校,成立于1917年,在医学类考研中也有很高热度。

其交叉学科专业医学信息学,近年来招生人数仅为2-3人,24考研初试最高分达388,相较于该学校其他传统学科,复试分数较高

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(2) 中央财经大学-互联网经济学 

中央财经大学是财经类211高校,包含一个A+学科,金融学、统计学等11个国家特色专业,在财经类院校的报考中也具有极高热度。

其交叉学科互联网经济学,每年招生人数在2-6人不等,24考研初试最低分366分,最高分可达395分,但相较于该校其他热门学科并非一个无法突破的尝试

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(3) 华北电力大学-储能科学与工程 

而交叉学科也并非全部处于“一票难求”的状态。

华北电力大学作为电力特色鲜明的211工程大学,更是被称为电气二龙之一,其国家电网录取人数常年高居榜首。

但其交叉学科储能科学与工程在开设三年内却始终处于“招不满”的状态,在24考研中,其复试最低分达到了277分,选择这样一所高性价比的电力类211院校,何尝不是一种机会呢?

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除此之外,还有不少院校开始进行交叉融合,比如最近出现的新专业“智能建造”,听起来好像很高级,但点开课程一看:《工程力学》、《结构设计原理》、《计算机语言》……这不就土木加计算机~

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不少同学表示,现在选专业就跟加密了一样,各个专业听起来都高大上,其实都“普通”:

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这样看来,交叉学科的出现已经成为趋势,那么对于大家来说是否值得报考呢?

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是机遇,亦是挑战

能不能报考、值不值得报考,我们需要综合考虑该学科专业的考试难易程度、就业前景、适不适合自己等等。

(1) 跨学科知识需求增加 

交叉学科是不同学科之间相互交叉、融合、渗透而形成的新兴学科,因此往往需要涉及到多门类学科知识融合和多方面研究交叉,这种“半跨考”的形式,报考复习需面临的专业课压力也较大

如北京交通大学人工智能-智能建造专业,初试需复习土木专业的结构力学,而复试又需完成人工智能方面内容的学习。

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这就对报考同学的学习能力提出了更高的要求——不仅要复习自己熟悉的专业课,还要探索一个未知领域的专业知识。

(2) 前例少,摸着石头过河  

交叉学科为近几年新设专业,由于知道的人不多,所以竞争压力相对较小,但也因为报考人数较少,对于大家的信息收集能力要求较高没有直系学长学姐的直接经验、参考书又比较多,复习重点很难把握……

但值得一提的是,对于一些新开设的学科来讲,你很有可能会成为你的导师在该领域的“开山大弟子”

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(3) 新设专业,培养情况未知 

对于许多新开设的交叉学科,甚至出现两个毫不相干的专业甚至是不同学科门类的专业融合到一起,这就可能面临一个问题:老师也不太会。但好在多数高校建立了多学科跨学院联合培养的新机制,积极推进复合型人才培养模式。

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(4) 就业选择面更广泛  

在挑战的同时,交叉学科也为考研人带来更多的就业选择。

作为新兴门类的交叉学科,往往站在科技和社会发展的最前沿,而能够开设交叉学科的高校,也在同类学科方面具有巨大优势,而这些优势便是高校学生就业的最基础保证。

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且交叉学科设计多个学科领域,因此毕业生的就业面可能会更广,能够适应不同行业的需求。即使无法与社会岗位直接性配对,也可在其关联性专业岗位中寻找适合自己的出路。

可以预见的是,交叉学科是国家和社会发展发展的必然趋势,在未来会越来越多的出现,但是否会成为考研的热门学科还未可知。

对于考研人来说,择校不仅仅是考虑专业是否热门,更要思考所报考专业是否符合自己的报考需求、性格特点以及未来的职业规划。

最后,希望大家都能选择出最适合自己的院校专业!

来源于网络

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你点的每个在看,我都认真当成了喜欢7658f622bc29e89abe6b1212f0086e50.png

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一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 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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