系统概述：研究生招生信息的管理工作大致分为三个阶段，第一阶段是考生报名，第二阶段是初试阶段，第三阶段是复试阶段，，第三阶段是录取情况统计。
在第一阶段，每个考生都要将自己的简历和报考情况填入一张表中。
这些信息将作为每个考生的档案，由招生人员管理，后两个阶段的统计工作要用到这些信息。
第二阶段是进行初试与复试。
初试设定考生的分数线以对使筛选合格的同学进入复试，初试分数线分单科分数线与总分分数线，任何一个科目不过线或者总分不过线均不能参加复试。
初试后对筛选出来的考生进行复试，复试后公布录取分数线，当考生的总分达到录取线后方会被录取。
此阶段还需要做数据的分析工作，主要是将每个考生的各科成绩汇总起来，计算出总分、平均分，同时统计出各科的及格率、不及格率及各分数段的考生人数来，由此来分析本年考生的质量和水平。
第三阶段的工作是进行录取后的统计。
当录取名单确定之后，招生人员要进行统计、分析本年的录取情况，如统计录取生的成绩、年龄、来源等情况，并进行计划招生数和实际招生数的比较等。
由此获得本年研究生的录取情况。
2.2数据要求：考生档案：考号、姓名、性别、年龄、政治面貌、能否应届、学历、来源、报考专业、报考类别。
初试成绩：考生的政治成绩、考生的外语成绩、专业基础科目。
复试成绩：考生的复试专业科目成绩、考生的面试成绩、考生的上机成绩录取名单：考号、录取系别、初试成绩、复试成绩。
专业字典：专业代码、专业名称、计划内招生数、计划外招生数。

计算机网络讲义-陈鸣译机械工业出版因特网已经接掌了计算机网络，因而今天有关计算机网络问题都必须与因特网联系起来。
在网络中“高增长领域”目前是网络服务和应用程序，因而必须强调网络应用程序开发。
Kurose和Ross博士长期参与并见证了这种变化，在教学实践中以独创的自顶向下教学法解决现有网络教科书存在的问题。
自从该书的第1版于2001年问世以来，这本书已经被数以百计的大学和学院采用，被译为10多种语言并被世界上数以万计的学生和专业人士使用。
在国内，已被许多著名高校选为计算机、通信等专业的本科生和研究生教材。
国内，解放军理工大学计算机与网络工程专业本科生自2002年起陆续使用该书第一版、第二版教材和第三版。

EtherCAT是一种应用于工厂自动化和流程自动化领域的实时工业以太网现场总线协议，是工业通信网络国际标准IEC61158和IEC61784的组成部分。
《工业以太网现场总线EtherCAT驱动程序设计及应用》引见了：实时工业以太网技术进展、EtherCAT系统组成原理、EtherCAT协议、从站专用集成电路芯片ET1100、ET1100从站硬件设计实例、EtherCAT用于伺服驱动器控制应用协议CoE和SoE、WindowsXP操作系统下EtherCAT主站驱动程序设计、基于微处理器的EtherCAT从站驱动程序设计和开发实例。
,《工业以太网现场总线EtherCAT驱动程序设计及应用》可作为工业自动化和计算机控制专业研究生教材或教学参考书，亦可作为EtherCAT协议开发技术人员的工具书。

这是看过的所有鲁棒教材中，讲解最为详细的一本，由浅入深。
（请勿用于商用）内容简介:本书主要介绍现代鲁棒控制理论的基本设计思想及其前沿领域的理论与应用成果，具体内容包括三个部分。
第一部分介绍有关基础知识，包括数学基础、稳定性、有界性和收敛性的基本定理、具有不确定性的系统的描述方法以及鲁棒稳定与鲁棒功能准则的条件；
第二部分介绍线性及非线性鲁棒控制的理论成果，其中线性鲁棒控制集中介绍以h。
控制以及ｕ设计等为代表的经典理论；
非线性鲁棒控制则主要介绍鲁棒镇定和鲁棒l设计，鲁棒自适应控制的基础理论与前沿成果；
第三部分分别介绍上述理论成果在机械系统、电力及电力电子等系统中的设计实例。
　　本书可以作为自动控制和电气工程专业的研究生教材，也可供从事上述专业的科研人员和工程技术人员参考。

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

邰淑彩编著武汉大学出版社研究生教学用书

《GPS卫星导航定位原理与方法(第2版)》是作者在第一版的基础上，搜集了很多最新资料并整理而成的。
它全面系统地论述了GPS卫星导航定位技术及其发展，深入浅出地阐述了GPS卫星导航定位的实用理论及其工程应用，简明扼要地引见了GLO-NASS系统、GALILEO系统、DORIS系统、PRARE系统、EGNOS系统、WAAS系统、GDGPS系统、GPS航天飞机测图系统和地球同步卫星导航定位系统的特点与应用，对卫星激光测距在GPS导航定位中的作用与影响也做了综述。
《GPS卫星导航定位原理与方法(第2版)》可以作为高等院校航空、航天、海洋、交通、地质、航道、石油、水利、农业、信息和测绘等行业初学者的教科书，研究生的参考书，工程师的工具书。

机械动力学实验报告二自在度机械手的动力学问题（2）研究生实验报告matlab源程序

在中国安防产业中视频监控作为最重要的信息获取手段之一，能对目标有效的提取是重要而基础的问题，因此本文在此背景下，围绕对监控视频的前景目标有效的提取问题，研究了关于1）静态背景、动态背景的前景目标提取，能在背景复杂化的条件下，将运动的目标；
2）带抖动视频；
3）静态背景下多摄像头对多目标提取；
4）出现异常事件视频的判断等问题。
给出了在不同情况下的前景目标提取方案。
问题一是针对静态背景且摄像头稳定的情况下，如何对前景目标提取的问题。
在题目要求的基础上，通过对附件2中几组视频的分析，我们发现所有前景目标的运动短暂且光线明暗变化不明显。
由于传统的Vibe算法能抑制鬼影但是运行效果不理想，因此采用建立在帧差法上改进的Vibe算法模型求解问题。
并和传统的Vibe算法做对比，结果显示改进的Vibe算法明显优于传统的算法。
而且对我们的算法模型做了效果评价。
详细数据参考正文与附录。
问题二是在背景为动态（如有水波的产生）的情况下，对前景目标的提取问题。
在此问题中，由于动态背景存在使得提取出的图像帧具有大量的干扰噪声，对前景目标的识别和提取造成干扰，因此我们提出一种基于全局外观一致型的运动目标检测法。
在用Vibe算法对场景预检测的基础上，建立混合高斯模型分别对前景和背景进行全局外观建模，将运动目标检测出来，再引入超像素去噪，进一步优化结果。
详细结果参考正文与附录。
问题三是在问题一、二基础上的进一步深化。
问题一及问题二是建立在摄像机自身稳定的基础上，而问题三则是在摄像机抖动的情况下。
由于摄像机抖动一般具有旋转和平移，因此我们建立了坐标变换模型，以仿射变换作为模型基础，结合改进的高精度鲁棒的RANSAC算法提取前景目标，并对比灰度投影法，比较两种模型效果。
具体效果见正文与附录。
问题四是对前三个问题的综合应用。
运用基于混合高斯模型背景建模Vibe算法，对前景目标进行提取；
选出具有显著前景目标的参考帧，计算参考帧中显著前景目标所占的面积，并将此面积设定为阈值T，遍历所有的视频帧，计算其前景目标所占的面积，通过相减对比，判定显著前景目标。
若判定为显著前景目标则输出其所在视频帧中的帧号，并将显著前景出现的总帧数增加1。
问题五是针对多摄像头多目标的协同跟踪问题。
在问题二的混合高斯模型基础上我们建立了动态背景提取法，对不断变化的背景进行实时更新。
再利用单应性约束法对多目标发生重叠现象进行投影将重叠目标区分开来，对目标进行定位。
由于目标的不断运动，我们采用粒子滤波法对前景目标进行实时跟踪，通过多摄像头的协同通信完成对多前景目标的检测。
问题六是针对监控视频中前景目标出现异常情况时判断能否有异常事件的问题。
在基于稀疏表示的模型上，引入混合高斯模型用于学习不同类型的运动特征规律，然后通过各个单高斯模型中的均值建立一个相似矩阵作为字典。
以测试阶段生成的核矢量为基础，用该局部特征的核矢量计算基于稀疏表示的重构误差，并将其与已设定的阈值进行比较，如果重构误差大于阈值，则判为异常。

《SCI论文写作和发表：YouCanDoIt》先整体引见了SCI论文写作和发表的一般流程，例如如何写好一篇稿件、稿件修改、选择期刊和投稿之后、审稿人评价稿件标准等内容，然后对稿件各部分，如标题、摘要、简介、结果讨论等的撰写给出了具体建议和若干示例。
后半部分对英文科技写作中的常用语法、词汇进行了具体剖析和举例，以切实提高读者的写作水平。
　　本书可供高校理工类专业研究生和广大的科研工作者参考使用。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。