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苏州科技大学电子与信息工程学院2020考研调剂信息

时间:2020-04-29 来源:苏州科技大学 浏览: 分享:

      大家期盼已久的2020考研国家线已经于4月14日公布啦!之后各院校2020考研调剂信息会陆续发布出来,希望小伙伴们及时的关注文都网校考研,小编会及时的更新各院校2020考研调剂信息。今天分享的是苏州科技大学电子与信息工程学院2020考研调剂信息。

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      苏州科技大学电子与信息工程学院2020年硕士研究生招生接收调剂专业

      苏州科技大学地处素有“人间天堂”之称的历史文化名城苏州,为住房和城乡建设部与江苏省共建高校,江苏省博士学位授予立项建设单位。根据2020年硕士研究生招生考试初试情况,电子与信息工程学院下列专业计划接收调剂考生。

    类别

    专业代码

    专业名称

    研究方向代码及名称

    联系方式

    学术

    学位类

    081200

    计算机科学与技术

    01机器学习与大数据分析

    02机器视觉与虚拟现实

    03物联网与智能系统

     

     

    学院网站:

    http://eie.usts.edu.cn

     

    联系人:

    王老师

    0512-68090319

    dztj@mail.usts.edu.cn

     

    专业

    学位类

    085900

    土木水利

    01建筑智能化技术

      学院简介:

      电子学院现有教职员工123人,专任教师中有教授12人,副教授41人,具有博士学位教师50人,硕士生导师32人。学院现有享受国务院“政府津贴”1人、江苏省有突出贡献的中青年专家1人、江苏省“333”高层次人才5人、江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人3人、江苏省“六大人才高峰”5人,另有1人兼任高等学校专业指导委员会委员、3人兼任省市专业学会副理事长等职。在校本科生1726人,研究生116人。在学科平台方面,2013年,移动网络技术与应用实验室被批准为苏州市重点实验室;2014年,建筑智慧节能实验室被批准为江苏省高校重点实验室;2016年又获批苏州市虚拟现实(VR)重点实验室,经苏州市政府批准于2016年建立了苏州智慧城市研究院。

      学科简介:

      081200 计算机科学与技术(学术学位)

      1、机器学习与大数据分析:该学科方向主要研究大数据分析的理论与方法、数据挖掘技术、机器学习理论及其应用。主要研究方向:

      (1)机器学习、数据挖掘理论及方法研究。面向建筑节能的深度强化学习理论与方法、建筑环境数据特征提取与深度挖掘技术、多源异构大数据融合、动态多尺度数据分析理论与方法。

      (2)机器学习应用技术研究。面向建筑、环境、交通大数据等具体问题,研究计算机学习技术在建筑检测、建筑节能、智慧环保、智慧交通等领域的应用技术。

      2、机器视觉与虚拟现实:该学科方向主要研究机器视觉与虚拟现实的理论和方法,及其在工业4.0、智能建筑、智能交通和智慧医疗等行业应用。主要研究方向:

      (1)视觉特征提取与表达研究。面向智能建筑、智能交通、智能医学影像分析及应用,研究图像和视频数据的鲁棒特征提取、二维图像空间的特征表达理论与技术。

      (2)三维建模理论与方法研究。基于全景序列图像的三维建模动态环境建模技术、环境数据匹配技术、动态场景绘制技术。

      3、物联网与智能系统:该学科方向主要研究面向复杂应用系统的信息采集、传输、分析、控制优化及信息化管理等方面的理论、机制和应用技术。主要研究方向:

      (1)复杂网络控制系统的建模及分析研究。复合目标、多样化参数和模糊化的网络控制建模、感知、分析和控制理论、机制和技术。

      (2)物联网络应用技术研究。物联网体系架构、协议以及新一代网络技术在智能建筑、环境等领域的应用技术。

      085900 土木水利(专业学位)

      建筑智能化技术:建筑智能化技术学科方向主要研究建筑节能、建筑环境与建筑物健康监测、楼宇智能化技术、新能源在建筑中的应用技术以及产品研发等的科学和技术问题。主要包含下述几个方向:

      (1)绿色建筑节能技术。研究将太阳能、风能等技术应用于建筑中的技术与智能化应用方法。研究提高建筑设备运行效率的方法、研究建筑物信息节能理论及应用技术,并进行相关产品研发。

      (2)建筑物健康监测技术。研究建筑物健康监测及运行维护、智能监测与控制技术。即在建筑物的整个生命周期内,对建筑环境及建筑物的健康监测、建筑物的运行维护及系统优化方法进行研究,并进行相关产品研发。

      (3)建筑智能化工程设计研究。与智能化的企业联合,以企业亟待解决的技术难题及复杂工程问题为研究对象,进行工程化培养。

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