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2021年成都理工大学研究生院专业课参考资料汇编(最新版)。

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简介:
成都理工大学(Chengdu University of Technology)为一所以理工学科为主导,并拥有一系列优势学科的省属重点大学。其核心优势领域包括地质学、能源学、资源科学、核技术以及环境科学,形成了多学科交叉发展的格局。该校由教育部、自然资源部、四川省人民政府和成都市人民政府共同建设,并荣列国家首批“双一流”世界一流学科建设高校 [1]。此外,学校还入选了国家“中西部高校基础能力建设工程”、教育部“卓越工程师教育培养计划”、国家级大学生创新创业训练计划、国家建设高水平大学公派研究生项目,以及全国深化创新创业教育改革示范高校,同时也是CDIO工程教育联盟的成员单位,是国内重要的地球科学高层次人才培养与科学研究基地之一。 学校的历史可以追溯至1956年,最初名为成都地质勘探学院,并以重庆大学地质系、西北大学和南京大学地质系的工科部分为基础,同时整合了北京地质学院和东北地质学院的部分高级教师。在发展过程中,学校陆续迁入了原北京地质学院的石油系、二系和三系部分。1958年进行了更名,正式成为成都地质学院;1960年开始提供研究生课程,1981年获得了全国首批硕士学位授予资格;1984年则获得了博士学位授予权。经过一系列变革,1993年更名为成都理工学院。2001年,在教育部批准下组建了现有的成都理工大学。 历经发展变化后,学校先后由地质部、地质矿产部、国土资源部管辖,最终于2000年划归四川省管理 [2-3]。截至2020年4月,学校占地面积达2887亩,建筑总面积达到97万平方米;目前拥有7个一级学科博士点以及22个一级学科硕士点,其中包含1个一级学科国家重点学科和4个二级学科国家重点学科(含培育)。学校设有研究生院以及17个教学学院和2个研究院。师资队伍庞大,共有3396名教职工和36353名全日制在校生(其中本科生30540人、研究生5194人)。

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    本文件提供了2021年成都理工大学考研所需的专业课程复习资料详细清单,包括最新版参考书籍、历年真题及模拟试题等备考资源。 成都理工大学是一所以理工科为主的省属重点大学,在地质、能源、资源科学、核技术以及环境科学等领域具有明显优势。该校由教育部、自然资源部、四川省人民政府及成都市政府共同支持,是首批“双一流”世界一流学科建设高校,并入选了国家“中西部高校基础能力建设工程”,同时还是卓越工程师教育培养计划和国家级大学生创新创业训练计划的成员之一。此外,成都理工大学也是全国深化创新创业教育改革示范高校以及CDIO工程教育联盟的重要组成部分,在地球科学领域的人才培养与科研方面发挥着重要作用。 学校创建于1956年,并以重庆大学、西北大学及南京大学地质系的部分工科为基础建设而成,同时从北京地质学院和东北地质学院抽调了一批干部教师参与组建。之后,原北京地质学院的石油专业以及相关院系陆续迁入成都理工大学。至1958年时学校更名为“成都地质学院”。自1960年起开始招收研究生,并于1981年成为首批硕士学位授予单位;到1984年已经拥有博士学位授予权。 在经历多次更名后,该校最终于2001年由教育部批准正式定名为“成都理工大学”,在此期间曾先后隶属于地质部、地质矿产部和国土资源部。直至2000年后才划归四川省管理至今。目前学校占地面积达2887亩,建筑面积达到97万平方米;设有七个一级学科博士点以及二十二个一级学科硕士点,并拥有一级国家重点学科及四个二级重点学科(含培育)。此外还成立了研究生院和十七个教学学院、两个研究院。 截至到2020年4月为止,成都理工大学共有教职工3396人,在校全日制学生人数为36,353名,其中包括本科生30,540名以及硕士研究生与博士生共5194名。
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    本资料汇集了航天科工集团三院8358所六个学院共六十九个专业的历年考研真题及其详细解答,助力考生高效备考。 ### 航天科工集团三院8358所考研知识点详解 #### 一、自动控制原理 **1.1 自动控制原理概述** 自动控制原理是光学工程专业的一个重要分支,它主要研究如何利用反馈机制来设计控制系统,使得系统的输出能够按照预定的要求稳定运行。在实际应用中,自动控制系统广泛应用于航空航天、机器人技术、工业自动化等多个领域。 **1.2 自动控制原理考研大纲** 根据航天科工集团三院8358所2022年的考研大纲,自动控制原理的考试范围主要包括以下几方面: - **控制系统的基本概念**:包括开环控制和闭环控制的区别,控制器的基本类型等。 - **数学模型的建立**:例如传递函数、状态空间表示法等。 - **稳定性分析**:如劳斯判据、奈奎斯特稳定判据等。 - **性能指标的确定**:包括稳态误差、超调量、响应时间等。 - **控制器设计**:PID控制器的设计原理及其参数调整方法等。 **1.3 复习资料推荐** 胡寿松《自动控制原理》是该课程的经典教材之一,涵盖了基本理论和技术。为了帮助考生更好地备考,可以参考这本书的笔记和提纲总结出书中的重点和难点,有助于高效复习。 此外,虽然航天科工集团三院8358所没有收集到历年的考研真题,但可以通过研究其他院校的相关试题来了解考试的形式、难度及可能考查的知识点。 #### 二、信号与系统 **2.1 信号与系统概述** 信号与系统是另一个重要的专业课,它研究信号的处理和分析方法以及各种系统的特性。这门课程对于理解现代通信技术、图像处理等领域至关重要。 **2.2 考研大纲与复习策略** 信号与系统的考研大纲通常包括以下几个方面: - **信号的分类与描述**:连续时间信号与离散时间信号、周期信号和非周期信号等。 - **系统分类及其性质**:线性系统和非线性系统、因果系统和非因果系统等。 - **傅里叶变换**:连续时间傅里叶变换及离散时间傅里叶变换等。 - **拉普拉斯变换**:基本概念及其应用。 为了更好地备考,可以参考相关教材和历年真题进行综合复习。 #### 三、普通物理 **3.1 普通物理概述** 普通物理是光学工程专业的基础课程之一,它涵盖了力学、热学、电磁学及光学等多个方面。掌握好这些基础知识对后续学习非常重要。 **3.2 复习要点** - **力学**:包括牛顿定律、运动学和动力学等内容。 - **电磁学**:涉及电场、磁场以及电磁感应等基本概念。 - **光学**:光的折射、反射及干涉衍射现象及其解释。 - **量子物理学基础**:量子物理的基本原理在光学中的应用。 #### 四、电子技术基础 **4.1 电子技术基础概述** 电子技术基础是光学工程专业的一个重要科目,主要研究电子器件的工作原理和电路分析方法等内容。 **4.2 主要知识点** - **半导体物理学基本知识**:包括半导体材料的性质及PN结特性等。 - **放大器设计与应用**:共射极、共基级以及共集电极放大器等类型的基本放大电路。 - **振荡器和滤波技术**:正弦波振荡原理及其低通高通滤波的设计。 #### 五、物理光学 **5.1 物理光学概述** 物理光学是光学工程专业中的核心课程之一,深入探讨了光的本质以及它与物质相互作用的规律。 **5.2 考研复习建议** - **波动物理学原理**:包括光波理论及其干涉衍射现象。 - **几何光学概念**:涉及反射、折射及全反射等物理过程。 - **量子光学基础内容**:涵盖光子定义和光电效应等内容。 针对航天科工集团三院8358所光学工程专业的考研准备,考生们需要全面复习以上各科目,并结合历年真题进行实战演练,以便更好地理解和掌握相关知识点,为考试成功打下坚实的基础。
  • 电子科技物医程(083100).rar
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    本资源为电子科技大学生物医学工程(083100)专业的考研复习资料,包含历年真题、重点笔记和参考书目解析等内容,助力考生高效备考。 电子科技大学的生物医学工程专业属于083100学科代码范畴,这是一个将工程技术与生命科学相结合的交叉学科领域。在准备这个专业的考研过程中,考生需要掌握广泛的理论知识和实践技能。本压缩包提供的资料旨在帮助考生高效复习,并涵盖了多个关键知识点。 其中,“各章考点知识点重点整理”是备考的核心部分。这部分内容可能包含了教材中的主要概念、理论以及公式等,按照章节进行梳理,方便考生系统性地学习与复习。例如,在生物医学信号处理、生物材料、生物力学、生物医学仪器设计和医学影像技术等领域的重要模块中,要点会被详尽总结出来,帮助学生掌握考试重点。 “简答题题目及答案整理”则提供了历年的题型样例及其参考解答,通过这些题目可以测试考生对基础知识的掌握程度以及逻辑思维能力。熟悉这些问题类型有助于进行针对性训练。 此外,“名词解释真题”的目的是检验学生对于专业术语的理解和记忆情况。生物医学工程涉及许多特定的专业词汇如生物传感器、基因工程及生物信息学等,准确理解和使用这些术语是取得高分的关键。 “简答题真题”则可以帮助考生了解考试的难度与题型,并通过模拟练习提高解题速度和准确性。 压缩包中还可能包含了一些关于数字图像处理(DIP)的相关资料。这部分内容在医学影像分析及诊断方面具有重要地位,涵盖了基本算法、分析技巧以及实际应用案例等,有助于提升学生的实践能力。 综上所述,该套复习资源为电子科技大学生物医学工程考研的学生提供了一个从理论到实践的全面准备方案。考生应充分利用这些材料来扎实掌握每一个知识点,并提高解决问题的能力,在激烈的竞争中脱颖而出。结合历年真题进行模拟训练并不断巩固深化理解是成功的关键;同时注重实际操作技能的锻炼,因为理论与实践相结合才能真正体现生物医学工程师的价值。
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    本资源为哈尔滨工业大学研究生最优化课程的相关学习材料,涵盖多种优化算法及应用实例,适合深入研究和实践。 哈工大研究生最优化课程相关材料哈工大研究生最优化课程相关材料哈工大研究生最优化课程相关材料
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    简介:大连理工大学软件学院2009级人工智能专业的研究生致力于研究和开发智能系统与技术,专注于机器学习、数据挖掘及自然语言处理等领域。 大连理工大学软件学院09级人工智能(研究生)专业的曹晓东老师讲义。