@25研考生们,这些报考常识请提前知悉

a1d801b17332d147bc8fe362550ac78a.jpeg

这里小编整理了一些

报考前需要了解的常识

一起来看看

92f32ec09d763ec0f801edcc3289891a.gif

1、报考点VS招生单位

报考点:就是办理网上报名和网上确认手续、安排考场组织考试的地点。在符合规定的条件下,选择适合自己的报名考试地点,一般就近原则。如不在户籍地参加考试,需提前关注当地报考点的具体要求。

招生单位:即报考院校或科研院所,考生只能选择一个报考单位。具体的报名要求、考试内容、初试复试成绩查询、复试细则等,都要看招生单位发布的具体公告。具体所报专业的考试科目等事宜由招生单位确定。

884dc8a5e9e003986b8c512c82930a2c.gif

2、报考期间很多通知、公告、信息,该关注哪些?

首先,考生需要关注《全国硕士研究生招生工作管理规定》,一般在9月发布,其中明确了当年研考报名条件、命题、评卷以及初试时间、复试基本要求、调剂要求等内容。

其次,在网报期间,考生需要关注各省市招办、招生单位、报考点发布的各类公告信息,尤其注意报名须知、网上确认公告、报考点及联系方式等。

最后,一定要通过官方渠道获取信息,谨防诈骗。

34c1353f7635e0468b5ba0e5c5c69ac6.gif

3、报名前这项准备工作必不可少

考研学子们请注意,研考报名需要使用学信网账号,建议大家在报考前,提前确认自己的学信网账号状态是否正常。为避免出现忘记用户名或密码导致在报名时手忙脚乱的情况,可以用微信或支付宝绑定自己的账号方便登录。

e0da5c70cd5ab0c2a38fd4b0d33730a0.gif

4、报名时,有这些注意事项

①考生需要在规定的时间内完成研考初试报名。在报名期间,考生确认好自己的报名信息,生成报名号并完成网上缴费才表示报名完成。

②报名一般分为两大部分:

填写考生信息(学籍学历、基本信息、户籍档案、家庭主要成员、学习与工作经历、奖惩情况、联系方式等)

填写报考信息(招生单位、考试方式、报考专业、报考点等)

报名期间,考生信息可以修改;报名号生成后,招生单位、报考点、考试方式”等报考关键信息不能修改(实在要改,得取消报名重新填报);总之最后每位考生只能保留一条有效报名数据。

③报名过程中,考生需要关注学历(学籍)信息校验结果,如果出现“校验不通过”的情况,需要在招生单位规定时间内完成学历(学籍)核验。

fd7a51b1141a9f8d9cd1f90973f6fe64.gif

5、报名后,还有哪些事项需注意

考生完成报名后,要着重留意自己报考的招生单位官网,近期是否有发布“关于考生报名失败”“部分考生线下集中提交材料与审核”等通知,通知中是否公布有本人报名信息。

如果有,考生需要按招生单位要求及时修改报考信息或重新报名。

如果没有,那么考生安心等待“网上确认”即可,网上确认时间由各省级教育招生考试机构确定并公布。

来源于网络

058c012bcc2b2cbd0c42db43068643bf.jpeg7df12fdd59a2071e40d10c944b181464.jpeg

5c2a513475b7219859201758c3e95011.jpeg

e65babcbe181f5ced735010b52c9e125.jpeg

c5edfea325e66c505fbc9be256d67958.jpeg

您还可以在以下平台找到我们

4ab07efeaf439c577fa36cf0603fda69.jpeg

3e7ae0609b4c168a18d693b4cd0f3e5d.jpeg

d63a8b01b9b6b4954446cd207a07f2a0.jpeg

0f59719fa0ad9ed20d4cb9fd2ebcd0af.jpeg

你点的每个在看,我都认真当成了喜欢074404c0fa2d6c95ed99168ea7784499.png

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络究(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、处理与可视化分析。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:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科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与中级开发者。; 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与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;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代码与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,同时可进一步探索数据滤波、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模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,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)、剪枝与蒸馏、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与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用发的技术人员,工作年限建议1-5年;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实现高帧率与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与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值