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图像识别与人工智能研究所 http://www.kaoboinfo.com


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        发布时间:2011-11-9 20:36:41
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        资源简介:图像识别与人工智能研究所    
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图像识别与人工智能研究所
  图像识别与人工智能研究所
  图像识别与人工智能研究所(以下简称图像所)于1978年由教育部和航天部共同批准建立、直属于华中科技大学的一所融研究、教学为一体,以图像识别和人工智能为研究方向的研究机构。建所30年来,图像所始终瞄准航天、航空和信息技术领域的国家目标,进行应用基础和应用技术的研究,在国内的模式识别与智能系统学科具有明显的研究特色和学科优势,在航天航空的智能信息处理领域具有较高的知名度。图像所分别于1984年、1990年获得硕士和博士学位授予权,2003年被批准为湖北省重点学科,2007年被批准为国家重点二级学科“模式识别与智能控制”,是该二级学科全国5个重点学科单位之一。1993年批准为 “图像信息处理与智能控制”国家教委开发实验室,1999年升格为教育部重点实验室。1998年3月由中国航天工业总公司和国家教委共同批准命名为“中国航天图像识别技术研究所”,与航天工业总公司共建。2005年12月被批准成立“多谱信息处理技术”国家级重点实验室。
  图像所现有科研、教学人员38人, 其中教授11名、副教授13名。有一名双聘的中国科学院院士,“长江学者”讲座教授1名,入选“新世纪优秀人才支持计划”1人,73%的教师有博士学位,2007年被批准为国防科工委的科技创新团队。
  图像所在“模式识别与智能系统”学科点上现有的研究方向是:计算机视觉与应用、模式识别与图像分析、图像处理系统及应用、医学成像与处理、人工智能与认知科学、集成电路及系统芯片的研究与设计以及微纳光电技术。在“导航制导与控制”学科点上现有的研究方向是:多谱寻的制导、多谱匹配制导、多谱目标探测以及制导信息处理芯片设计。在“信息安全”学科点上现有的研究方向是:混沌密码理论与技术(包括密码算法的IC设计),无线移动网络的安全技术,网络主动防御技术以及城市交通智能管理与安全信息服务技术。2001年以来,图像所培养博士111名、硕士431名,5人获得湖北省优秀博士论文。图像所现有在读硕士研究生185人,博士研究生123人。
  图像所在培养研究生的同时,也承担了大量的国家级科研项目,取得了一大批科研成果。2001年至今,图像所已经承担了包含国家自然科学基金、973、863、国家级预研计划等在内的各类研究项目630项,合同经费近1.6亿元。获省部级以上科研奖12项。在IEEE Trans.IP、IEEE Trans.SP、IEEE Trans.NN、IEEE Trans.CS、Pattern Recognition、Opt. Eng、PR Letters等国内外重要学术期刊和国际会议发表学术论文2454篇,其中SCI收录298篇,EI收录768篇。出版专著1部。
  图像所也非常重视科研基地的建设,除了拥有国家级重点实验室和教育部重点实验室外,还获得了国家211工程、985工程的支持,“九五”以来获得的基地建设费用3000余万元,拥有可见光、红外等成像传感器、激光成像雷达、六自由度机械手、三轴跟踪转台、标量网络分析仪、矢量网络分析仪、噪声系数测试仪、逻辑分析仪、频谱分析仪、SGI工作站、MultiGen、Vega等仿真软件和EDA软件等,实验仪器及设备原值3000余万元,建成了良好的科研教学平台,在科研和人才培养方面发挥了重要作用。图像所还将借助国家级重点实验室建设和国家211工程三期建设,进一步改善教学科研环境。
  在学科建设和人才培养方面,图像所可以提供如下教学科研条件:
  (1)教学科研用房齐全。现已有科研实验用房面积2000多平方米,正在建设的国家级重点实验室还将新增科研实验用房面积5000多平方米。
  (2)教学科研仪器设备先进。本学科点现有仪器设备1062台套,设备原值3000余万元人民币。还将通过国家级重点实验室建设投资4000多万元购置92台套仪器设备及软件,
  (3)教学实验基础较好。本学科点对研究生多年开出较多的教学实验课程,根据科研中的成果不断更新和优化实验内容。多年来常年接收大量相近专业(电信、计算机、控制、生命科学、光电工程等)本科生来所进行科研实践(生产实习),学生都感到收获很大,提高了实践动手能力,教师也对本科生的实践教学要求比较熟悉。
  (4)文献资料丰富。拥有1个专业资料室,主要用于收藏具有专业特色的中外文图书、专业期刊、工具书和手册等。图像所平均每年投入6万元用来购置专业图书、资料,现有中外文藏书合计1.8万册。图像所已与校园网互联,可进行网上文献检索;使教师总能快速方便地获取最新信息。本校图书馆为图像所提供美国ERIC信息库以及ProQuest博士论文全文数据库、中国术期刊网、中国优秀博硕士学位论文全文数据库、中国重要报纸全文数据库和中国重要会议全文数据库等。
  (5)借鉴国内外先进的教育管理模式。多年来图像所积极探索,随着时代的发展制订并不断完善了“模式识别与智能系统”硕士与博士生培养计划,选聘教授作为主讲教师,成立教学课程组,保证教学质量;引进外文原版和优秀教材用于本专业的课堂教学;普及本专业的前沿科学理念等。并注重培养学生教学和科研交叉进行,在干中学,学中干,理论和实践知识有机相长。
  (6)科研学术交流平台多样。图像所承担有大量的国家级科研项目,使得研究生能在实际的科研项目中培养科研能力,极大地提高了研究生解决问题的能力。同时,借助图像所拥有的两个重点实验室,使得研究生得以进行广泛的学术交流,开阔视野、增长才干。图像所经常邀请国内外著名专家学者来所讲学,每两年举办一次SPIE“多谱图像处理和模式识别”国际会议,所内每周举行一次学术报告和讨论。图像所师生有着大量的中外学术交流和访问的条件和机会。
  2011年图像所计划招收推免生名额与统考生名额各占50%。
  总之,图像所拥有国内一流的教学科研队伍、具有国内一流的教学科研环境、研究着和承担着国际前沿的学术课题、是有志青年学生学习、成长的好地方。
 
说明:本站提供的《图像识别与人工智能研究所 》源自权威渠道,为历年考过(被使用过)的真题试卷,除标注有“回忆版”字样的试题外,其余均为原版扫描,权威可靠;回忆版试题由当年参加全国硕士、博士研究生入学考试考生回忆,内容完整。

它是全国研究生入学考试考过的真题试卷,属已解密信息,对于报考相关专业考生来说,统考专业课(业务课)科目考研真题对于专业课的复习是非常重要的,因为通过研究真题除了能了解到什么知识点最重要,考哪些题型之外还能给我们反映出老师出题的难度如何,考试考点及重点范围有哪些,每个知识点的历年出题频率,每个章节的分值比重,各个章节的出题比重,每年都要反复考的知识点等等。考试真题的重要性是任何的习题资料都高,比起网上流行的所谓“复习题笔记讲义”(少数除外,大部分都是以同一资料冠以不同学校名称冒充的资料),真题真实性高、渠道权威、试题原版扫描保证清晰。在考博信息网的考试资料体系中,也是把专业课真题作为最为核心、最为重要的资料提供给大家的。

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湖南大学2010年环境系统分析考博真题  

华中科技大学2010年高等工程数学考博真题

华中科技大学2010年高等工程数学考博真题  

云南大学2012年专业综合理论考研真题

云南大学2012年专业综合理论考研真题  

西安理工大学2012年自动控制理论考研真题

西安理工大学2012年自动控制理论考研真题  

更多真题样张如下,

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 湖南师范大学2010年和声与曲式作品分析考研真题点击查看   南开大学2011年管理信息系统考研真题点击查看 
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