图像处理硕士

医疗图像处理研究生联合培养基地授牌仪式。红网时刻12月11日讯（通讯员 周巧）12月9日，中南大学计算机学院与长沙爱尔眼科医院举行了医疗图像处理研究生联合培养基地授牌仪式，双方正式达成合作协议，计划从2020年至2023年在基于眼底图像的病灶智能检测和糖网病、青光眼智能筛查等方面共同开展研究生培养。中南大学计算机学院副院长邓晓衡教授介绍，智慧医疗是当前人工智能的重要发展方向，对于提升人类健康服务质量和水平具有重要的意义。中南大学和爱尔眼科将以此次合作为契机，充分发挥产教融合、校企合作的体制机制优势，在算法研究、眼底图像数据采集与标注、眼底疾病智能诊断系统研发三个方面开展人才培养及教学科研深化合作，积极推动眼科医疗图像领域的发展。爱尔眼科湖南省区副总院长段宣初教授表示，近几年来，长沙爱尔眼科医院应用信息化技术方面取得了明显进步，并与中南大学计算机学院邹北骥教授团队建立了长期的合作关系，在远程智能眼疾筛查与智能诊断系统、多源异构眼科影像数据库等方面均取得了一定成果。期待通过此次战略合作，双方在医、教、研等方面实现资源互补，完成产业资本与优质教育资源的高端嫁接，实现中南大学教育品牌与爱尔眼科医疗品牌的合作共赢。授牌仪式后，双方还以“医疗图像处理”为主题开展了小型学术交流会，中南大学计算机学院陈再良副教授、朱承璋副教授、刘晴博士、徐子雯博士，爱尔眼科向斌总监、段宣初教授、张嘉炜主任、张谱博士分别进行精彩分享并进行探讨交流。

12月9日，中南大学计算机学院与长沙爱尔眼科医院举行了医疗图像处理研究生联合培养基地授牌仪式，双方正式达成合作协议，计划从2020年至2023年在基于眼底图像的病灶智能检测和糖网病、青光眼智能筛查等方面共同开展研究生培养。（医疗图像处理研究生联合培养基地授牌仪式）（医疗图像处理研究生联合培养基地校外硕士生导师聘任仪式）长沙市科技局社会发展处蒋泰文处长，中南大学计算机学院副院长邓晓衡教授，原院长邹北骥教授，爱尔眼科医院集团教育与科技管理中心向斌总监，总裁办戴伟伟副主任，湘赣大区总院长林丁教授，湖南省区副总院长段宣初教授，医疗总监向前教授等领导及专家出席活动。（长沙市科技局社会发展处蒋泰文处长发表讲话，希望爱尔眼科和中南大学计算机学院的深入合作，能够进一步“抢占先机”，推动眼科智慧医疗的发展）中南大学计算机学院副院长邓晓衡教授介绍，智慧医疗是当前人工智能的重要发展方向，对于提升人类健康服务质量和水平具有重要的意义。（中南大学计算机学院副院长邓晓衡教授讲话）中南大学和爱尔眼科将以此次合作为契机，充分发挥产教融合、校企合作的体制机制优势，在算法研究、眼底图像数据采集与标注、眼底疾病智能诊断系统研发三个方面开展人才培养及教学科研深化合作，积极推动眼科医疗图像领域的发展。爱尔眼科湖南省区副总院长段宣初教授表示，近几年来，长沙爱尔眼科医院应用信息化技术方面取得了明显进步。并与中南大学计算机学院邹北骥教授团队建立了长期的合作关系，在远程智能眼疾筛查与智能诊断系统、多源异构眼科影像数据库等方面均取得了一定成果。（爱尔眼科湖南省区副总院长段宣初教授致辞）期待通过此次战略合作，双方在医、教、研等方面实现资源互补，完成产业资本与优质教育资源的高端嫁接，实现中南大学教育品牌与爱尔眼科医疗品牌的合作共赢。（爱尔眼科湖南省区医疗总监向前教授担任主持）（中南大学计算机学院陈再良副教授《基于计算机视觉的眼科OCT图像分析及应用》）（中南大学计算机学院朱承璋副教授《慧眼医疗云平台》）（中南大学计算机学院刘晴博士《自动化的眼底图像分析》）（中南大学计算机学院徐子雯博士《眼底图像质量评估和增强方法研究》）（爱尔眼科医院集团教育与科技管理中心向斌总监《爱尔眼科科技创新平台》）（爱尔眼科湖南省区副总院长段宣初教授《计算机深度学习在青光眼筛查与诊断中的应用》）（长沙爱尔眼科医院医务部张嘉炜主任《科研项目申报及2020年科研学术情况简介》）（长沙爱尔眼科医院张谱博士 荧光血管造影的数据挖掘及自动化测量软件开发）授牌仪式后，双方还以“医疗图像处理”为主题开展了小型学术交流会，中南大学计算机学院陈再良副教授、朱承璋副教授、刘晴博士、徐子雯博士，爱尔眼科向斌总监、段宣初教授、张嘉炜主任、张谱博士分别进行精彩分享并进行探讨交流。（编辑Rainbow。）【来源：湖南医聊】声明：转载此文是出于传递更多信息之目的。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请作者持权属证明与本网联系，我们将及时更正、删除，谢谢。 邮箱地址：newmedia@xxcb.cn

高校学术不端事件屡禁不止。近日，澎湃新闻（www.thepaper.cn）接获举报，天津大学一篇硕士学位论文与天津工业大学的一篇硕士学位论文存在大面积雷同的情况。这两篇论文分别是天津大学软件学院软件工程专业2012届硕士毕业生李庆昆的硕士学位论文《基于图像处理技术纤维离线自动识别系统软件的设计》（以下简称“李庆昆论文”）与天津工业大学信息与通信工程学院信号与信息处理专业2007届硕士毕业生刘琳的硕士学位论文《基于图像处理技术纤维自动识别系统软件的设计》（以下简称“刘琳论文”）。刘琳论文封面截图李庆昆论文封面截图刘琳论文完成于2007年1月，李庆昆论文完成于2012年4月。从时间上看，李庆昆论文比刘琳论文完成时间晚了5年。澎湃新闻记者从中国知网下载了上述两篇论文。比对后发现，这两篇论文从标题、摘要、关键词到正文的结构和内容都高度相似，多个段落几乎一字不差。4月10日，天津大学软件学院负责学生工作的相关负责人就澎湃新闻记者的询问表示，他们此前并未接到关于李庆昆论文涉嫌抄袭的正式举报。该负责人稍晚时向澎湃新闻表示，已将李庆昆论文涉嫌抄袭的情况反映给学校，学院也已经成立了临时调查组，将对此事进行进一步调查，“相关进展，会及时通报和处理。”刘琳论文中文摘要截图涉嫌抄袭的李庆昆论文中文摘要截图中文摘要和关键词多处雷同澎湃新闻比对两篇论文后发现，两篇论文均以一款系统软件的设计为研究对象。刘琳论文的标题是“基于图像处理技术纤维自动识别系统软件的设计”，一共21个字。李庆昆论文的标题是“基于图像处理技术纤维离线自动识别系统软件的设计”，一共23个字，只比刘琳论文多了“离线”两个字。刘琳论文的摘要内容为：“纤维检测是通过对各种纤维的识别来检查纺织品的成份及含量，在纺织品的质量评价和性能分析中具有重要意义。“本文采用数字图像处理技术和模式识别理论，研制了纤维图像自动识别系统。该系统实现了对纤维图像现场自动识别，改进了以往人工识别纺织品操作复杂、人为主观误差大的缺点。系统采用微型光电纤维检测仪获取纤维图像，并通过USB总线接口技术接入计算机，采用中值滤波、平滑滤波、锐化等技术对纤维图像进行预处理，生成纤维图像的灰度共生矩阵，提取能量、熵、惯性矩、相关和局部平稳性这吴哥特征，最后采用最近邻域法对纤维种类实现自动分类。“采用可视化编程语言Visual C++ 6.0开发了纤维图像处理和分析的软件。该软件集成了纤维图像处理与分析的算法，包括图像的预处理以及图像的特征提取等算法；内嵌了纤维图像特征数据库管理系统，可以讲提取的图像特征值直接存储于特征数据库中，用于进一步的分析或识别；图像的处理及分析结果均可显示在屏幕上，界面友好，操作方便。”李庆昆论文的中文摘要表述为：“本文采用数字图像处理技术和模式识别理论，研制了纤维图像自动识别系统。纤维检测是通过对各种纤维的识别来检测纺织品的成份及含量，在纺织品的质量评价和性能分析中具有重要意义。它包括通过封闭管道连通的尘笼网、计量装置、开松装置、储棉通道、梳理装置、和电器控制组合的系统；其特征在于：在梳理装置和聚棉装置之间设置有异性纤维检测装置、异性纤维剔除装置，所述纤维检测装置包括透明管道，照明装置，高速摄像机；在计算机内安装有图像识别系统和启动各设备的控制电路和控制软件。“纤维图像自动识别系统实现了对纤维图像现场自动识别，采用微型光电纤维检测仪获取纤维图像，并通过 USB 总线接口技术接入计算机，采用中值滤波、平滑滤波、锐化等技术对纤维图像进行预处理，生成纤维图像的灰度共生矩阵，提取能量、熵、惯性矩、相关和局部平稳性这五个特征，最后采用最近邻域法对纤维种类实现自动分类。该系统改进了以往人工识别纺织品操作复杂、人为主观误差大的缺点。“纤维图像处理和分析的软件采用可视化编程语言 Visual C++ 6.0 进行开发。该软件集成了纤维图像处理与分析的算法，包括图像的预处理以及图像的特征提取等算法；内嵌了纤维图像特征数据库管理系统，可以将提取的图像特征值直接存储于特征数据库中，用于进一步的分析或识别；图像的处理及分析结果均可显示在屏幕上，界面友好，操作方便。“纤维检测软件可以在现场离线使用，该软件的发明摆脱了以往大型检测工具的繁重搬运，给检测人员大大地提供了方便。纤维检测软件把测试结果储存在计算机数据库中，图像处理系统采用先进的图象处理技术，精确地测量、计算纤维的直径和鳞片密度。纤维图像自动识别软件有效提高了检测自动化水平，是一个具有良好经济效益的应用软件。”比对以上两篇论文的中文摘要，李庆昆论文的中文摘要除了多出“它包括通过封闭管道连通的尘笼网、计量装置、开松装置、储棉通道、梳理装置、和电器控制组合的系统；其特征在于：在梳理装置和聚棉装置之间设置有异性纤维检测装置、异性纤维剔除装置，所述纤维检测装置包括透明管道，照明装置，高速摄像机；在计算机内安装有图像识别系统和启动各设备的控制电路和控制软件”，以及最后一段内容外，摘要中的其他内容均可以在刘琳论文中找到雷同表述，区别只在于李庆昆论文略微调整了个别词句的顺序。刘琳论文的关键词共有5个，即纤维检测、模式识别、灰度共生矩阵、软件系统和数字图像处理。李庆昆论文的关键词一共6个，包括纤维图像、数字图像处理、软件系统、纤维检测、灰度共生矩阵和模式识别。比对发现，李庆昆论文的关键词只比刘琳论文的关键词多了一个“纤维图像”，其他5个完全一致。刘琳论文第一章“引言”部分截图正文部分大面积相似刘琳论文正文共分为五章，即引言、纤维数字图像处理、纤维图像自动识别系统设计、系统实验及性能分析、结束语。李庆昆论文的结构分为六章，分别是引言、通用纤维处理技术综述、纤维图像自动识别软件系统的设计、系统实验及性能分析、纤维离线智能识别系统的准确性及实现和结论。澎湃新闻比对发现，两篇论文的正文部分也存在大面积相似的情况。以第一章“引言”为例，刘琳论文在引言的“现状”一节中写道：“B.Xu在纤维的形态测定方面作了很多的工作，他首先提出了一套描述纤维纵向卷曲程度的算法，然后利用几何参数和Fourier描绘子去描述和分析各种纤维截面的几何特征及其形态复杂度，并将其应用到棉纤维截面的测定和分析上，在此基础上他又提出了一种新的测定棉纤维成熟度的方法。“在羊毛纤维的测试分析方面，也有很多学者作过研究。1989年D.Robson利用图像处理技术测定了各种羊毛和羊绒的鳞片结构，提出用面积、圆整度、充满度、形状系数等来描绘各种鳞片的不同的形态特征。1997年D.Robson又提出了纤维宽度、鳞片间距、边缘接触长度等新的特征参数，成功地对羊绒和羊毛纤维进行自动识别。在羊毛细度测试方面，B.P.Baxter等人在1992年开发了一套快速测量羊毛细度的算法和装置，按标准将羊毛切成小段，然后使其均匀分散在玻璃片上，放在测试台上，一边移动一边用图像处理系统进行实时测定，得出羊毛的细度和其他相应的指标。”李庆昆论文也在引言的“现状”一节写道：“B.Xu 在纤维形态测定方面作了很多的工作，他提出了一种描述纤维纵向卷曲程度的算法，又利用了几何参数和Fourier去刻画和分析各种纤维截面的几何特征及其形态的复杂度性质，并且将其应用到棉纤维截面测定和分析上并在以此为基础给出了一种新型棉纤维成熟度测定方法。“1997年D.Robson提出了纤维宽度、鳞片间距、边缘接触长度等新的特征参数，成功对羊绒及纤维进行了自动的识别。在羊毛的细度测量方面，B。 P。 Baxter等人，研发了快速测量羊毛细度的算法和装置，按标准将羊毛切成小段，一边移动一边用图像处理系统来进行实时测定，最终得出羊毛细度。”以上两部分内容，李庆昆论文除了进行简单的字句删改，诸如将“首先”去掉，将“得出羊毛的细度和其他相应的指标”改写成“最终得出羊毛细度”等，其他内容均可以在刘琳论文中找到相同或相似的表述。刘琳论文第二章部分段落截图李庆昆论文第二章部分段落截图再以第二章为例，刘琳论文在第二章的“纤维图像纹理分析”一节写道：“纹理是图像中一个重要而又难以描述的特性，至今还没有公认的定义。有些图像在局部区域内呈现不规则性，而在整体上表象出某种规律性。习惯上把这种局部不规则而宏观有规律的特性称为纹理特性；以纹理特性为主导的图像，常称为纹理图像；以纹理特性为主导特性的区域，常称为纹理区域。由于构成纹理的规律可能是确定性纹理或随机纹理。纹理变化可以出现在不同尺度范围内，若图像中灰度在小范围内相当不平稳、不规则，这种纹理就称为微纹理；若图像中有明显的结构单元，整个图像的纹理是由这些结构单元按一定规律形成的，则称为宏纹理，上述的结构单元称为纹理单元。由此可见，在实际纹理图像的分析中，要针对纹理的类型，采用适当的分析方法研究其变化规律。”李庆昆论文在“纤维图像的纹理分析”一节中也有一段内容表述为：“纹理是图像中一个重要而又难以描述的特性，至今还没有公认的定义。一些图像在局部区域内呈现不规则性，而在整体表现出某种规律性。我们习惯上把这种局部不规则而宏观有规律的特性称之为纹理特性；以纹理特性为主导的图像，常称之为纹理图像；以纹理特性为主导的特性区域，常称之为纹理区域。由于构成纹理的规律可能是确定性纹理或随机纹理。纹理变化可以出现在不同尺度范围中，若图像的灰度在小范围内相对不平稳、不规则，这种纹理就称为微纹理；若图像中有明显的结构单元，整个图像的纹理是根据这些结构单元按一定规律组成的，则称之为宏纹理，上述的结构单元称之为纹理单元。由此可知，在实际纹理图像的分析中，要针对纹理的类型，采用适合的分析方法研究它的变化规律。”以上两段内容，李庆昆论文除了将“称为”改为“称之为”，将“形成”改成“组成”，将“适当”改为“适合”，将“其”改为“它的”之外，其他核心内容都与刘琳论文内容别无两样。刘琳论文第三章开头部分截图李庆昆论文第三章开头部分截图再看第三章，刘琳论文在第三章“纤维图像自动识别系统设计”的开头写道：“模式识别是要把一种研究对象，根据其某些特征进行识别并分类。针对本课题的具体的研究对象，在对大量的纤维纹理图像处理的基础上，抽取出最能表现纹理类别的有意义的特征或属性，然后根据这些特征和属性对纤维纹理进行分类，把其特征或属性相同的数据归属为同一类。“本课题设计的测量识别系统抽取了纤维纹理中能量、熵、惯性矩、相关和局部平稳性这五个特征，通过这五个特征对纤维的类别进行识别判断。整个系统包括纤维图像采集、纤维图像预处理、纤维图像纹理特征提取以及纤维识别分类四大部分。“对于纤维图像自身的特点，本系统的图像采集采用一种微型光电纤维检测仪，利用其中的CCD器件和图像采集卡获取纤维原始图像送入微机中进行处理，采用 VC++6.0设计图像处理及识别程序及用户操作界面，并采用SQL Server2000编制数据库存储纤维特征和用户信息。下面将介绍每个系统的设计部分。”李庆昆论文在第三章“纤维图像自动识别软件系统的设计”开篇写道：“本课题设计的测量识别系统抽取了纤维纹理中的能量、熵、惯性矩、相关以及局部平稳性这五个特征，通过这五个特征以及对纤维的类别进行识别判断。整个系统包括纤维图像采集、纤维图像预处理、纤维图像纹理特征提取以及纤维识别分类四大部分。“模式识别是把一种研究对象，根据某些特征进行识别并且分类。对于本课题具体的研究对象，在对大量的纤维纹理图像处理的基础上，抽取出最能表现纹理类别具有意义的特征或属性，然后根据这些特征或属性对纤维纹理进行分类，把其特征或属性相同的数据归属为同一类。“对于纤维图像自身的特点，本系统中图像采集采用一种微型光电纤维检测仪，利用其中的CCD器件和图像采集卡获取纤维原始图像送入微机中进行处理，采用 VC++6.0设计图像处理及识别程序用户操作界面，并采用SQL Server2000编制数据库存储纤维特征和用户信息。下面将介绍每个系统的设计部分。”以上两部分内容，李庆昆论文除了调整了前两段的顺序，以及将“和”改写为“以及”之外，其他内容包括文中的图示均与刘琳论文毫无区别。刘琳论文第四章所列图例截图李庆昆论文第四章所列图例截图再比如，李庆昆论文第四章第二小节“图像自动识别”里所列的4幅图例与刘琳论文第四章第二小节“自动识别实验”的图例也一模一样。刘琳论文第五章“结束语”截图又如刘琳论文在第五章“结束语”第一段谈及系统的优点时写道：“本系统的设计为天津纺织纤维检验所与天津工业大学共同研究的《适合现场使用的便携式微型光电显微检测仪》项目的开发提供了支持，实现了现场取样纤维的自动识别，与以往的检验方法相比，本系统具有运算速度快、测试精度高、处理数据量大、结果再现性好等特点，且操作简单，可靠性好，避免了不必要的人为误差，方便了执法人员对市场中纺织品的现场检测。”李庆昆论文第六章“结论”部分截图李庆昆论文第六章“结论”第一段也介绍了系统的优点，具体内容为：“与以前的检测技术进行比较，本系统具有如下技术优势：系统运算速度快，数据精度比较高，能一次性处理较多数据量，且输出结果展示性好，操作简单且可靠性好，便于对商品的现场检测。本系统的设计为天津纺织纤维检验所与天津工业大学共同研究的《适合现场使用的便携式微型光电显微检测仪》对项目的开发提供了大力的支持，实现了现场取样纤维的自动识别。”比对以上两段内容发现，李庆昆论文调整了语序，又对个别字词进行了修改，比如将刘琳论文中的“处理数据量大”改为“能一次性处理较多数据量”，将“结果再现性好”改为“输出结构展示性好”等，其基本内容和结论与刘琳论文雷同。天大软件学院回应：已成立调查组进行调查李庆昆论文和刘琳论文有大面积雷同内容，但李庆昆论文的参考文献条目中并未列出刘琳论文。并且，刘琳论文有《独创性声明》。刘琳在这份声明中写明，其所呈交的学位论文是其本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津工业大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。由于论文完成时间上，李庆昆论文比刘琳论文晚了5年，完成于2012年4月的李庆昆论文涉嫌抄袭刘琳论文。另外，澎湃新闻从天津大学软件学院官网了解到，李庆昆是该学院软件工程专业2012届的单证工程硕士。所谓“单证”是指通过研究生教育的硕士从学校毕业时拿到硕士学位证，没有硕士学历证。针对李庆昆论文与刘琳论文大面积相似的情况，4月9日下午，澎湃新闻记者致电天津大学软件学院了解求证。软件学院办公室的一名工作人员表示对此事不清楚，让记者通过该院专门负责学生工作的处室作进一步了解。4月10日上午，澎湃新闻从天津大学软件学院负责学生工作的相关负责人处了解到，他们此前并未接到关于李庆昆论文涉嫌抄袭的正式举报。随后这名负责人在简单了解情况后，又给澎湃新闻回电，并表示，已经将李庆昆论文涉嫌抄袭的情况反映给学校，学院也已经成立了临时调查组，将对此事进行进一步调查，“相关进展，会及时通报和处理。”(来源：澎湃新闻)

高校学术不端事件屡禁不止。近日，澎湃新闻（www.thepaper.cn）接获举报，天津大学一篇硕士学位论文与天津工业大学的一篇硕士学位论文存在大面积雷同的情况。这两篇论文分别是天津大学软件学院软件工程专业2012届硕士毕业生李庆昆的硕士学位论文《基于图像处理技术纤维离线自动识别系统软件的设计》（以下简称“李庆昆论文”）与天津工业大学信息与通信工程学院信号与信息处理专业2007届硕士毕业生刘琳的硕士学位论文《基于图像处理技术纤维自动识别系统软件的设计》（以下简称“刘琳论文”）。刘琳论文封面截图李庆昆论文封面截图刘琳论文完成于2007年1月，李庆昆论文完成于2012年4月。从时间上看，李庆昆论文比刘琳论文完成时间晚了5年。澎湃新闻记者从中国知网下载了上述两篇论文。比对后发现，这两篇论文从标题、摘要、关键词到正文的结构和内容都高度相似，多个段落几乎一字不差。4月10日，天津大学软件学院负责学生工作的相关负责人就澎湃新闻记者的询问表示，他们此前并未接到关于李庆昆论文涉嫌抄袭的正式举报。该负责人稍晚时向澎湃新闻表示，已将李庆昆论文涉嫌抄袭的情况反映给学校，学院也已经成立了临时调查组，将对此事进行进一步调查，“相关进展，会及时通报和处理。”刘琳论文中文摘要截图涉嫌抄袭的李庆昆论文中文摘要截图中文摘要和关键词多处雷同澎湃新闻比对两篇论文后发现，两篇论文均以一款系统软件的设计为研究对象。刘琳论文的标题是“基于图像处理技术纤维自动识别系统软件的设计”，一共21个字。李庆昆论文的标题是“基于图像处理技术纤维离线自动识别系统软件的设计”，一共23个字，只比刘琳论文多了“离线”两个字。刘琳论文的摘要内容为：“纤维检测是通过对各种纤维的识别来检查纺织品的成份及含量，在纺织品的质量评价和性能分析中具有重要意义。“本文采用数字图像处理技术和模式识别理论，研制了纤维图像自动识别系统。该系统实现了对纤维图像现场自动识别，改进了以往人工识别纺织品操作复杂、人为主观误差大的缺点。系统采用微型光电纤维检测仪获取纤维图像，并通过USB总线接口技术接入计算机，采用中值滤波、平滑滤波、锐化等技术对纤维图像进行预处理，生成纤维图像的灰度共生矩阵，提取能量、熵、惯性矩、相关和局部平稳性这吴哥特征，最后采用最近邻域法对纤维种类实现自动分类。“采用可视化编程语言Visual C++ 6.0开发了纤维图像处理和分析的软件。该软件集成了纤维图像处理与分析的算法，包括图像的预处理以及图像的特征提取等算法；内嵌了纤维图像特征数据库管理系统，可以讲提取的图像特征值直接存储于特征数据库中，用于进一步的分析或识别；图像的处理及分析结果均可显示在屏幕上，界面友好，操作方便。”李庆昆论文的中文摘要表述为：“本文采用数字图像处理技术和模式识别理论，研制了纤维图像自动识别系统。纤维检测是通过对各种纤维的识别来检测纺织品的成份及含量，在纺织品的质量评价和性能分析中具有重要意义。它包括通过封闭管道连通的尘笼网、计量装置、开松装置、储棉通道、梳理装置、和电器控制组合的系统；其特征在于：在梳理装置和聚棉装置之间设置有异性纤维检测装置、异性纤维剔除装置，所述纤维检测装置包括透明管道，照明装置，高速摄像机；在计算机内安装有图像识别系统和启动各设备的控制电路和控制软件。“纤维图像自动识别系统实现了对纤维图像现场自动识别，采用微型光电纤维检测仪获取纤维图像，并通过 USB 总线接口技术接入计算机，采用中值滤波、平滑滤波、锐化等技术对纤维图像进行预处理，生成纤维图像的灰度共生矩阵，提取能量、熵、惯性矩、相关和局部平稳性这五个特征，最后采用最近邻域法对纤维种类实现自动分类。该系统改进了以往人工识别纺织品操作复杂、人为主观误差大的缺点。“纤维图像处理和分析的软件采用可视化编程语言 Visual C++ 6.0 进行开发。该软件集成了纤维图像处理与分析的算法，包括图像的预处理以及图像的特征提取等算法；内嵌了纤维图像特征数据库管理系统，可以将提取的图像特征值直接存储于特征数据库中，用于进一步的分析或识别；图像的处理及分析结果均可显示在屏幕上，界面友好，操作方便。“纤维检测软件可以在现场离线使用，该软件的发明摆脱了以往大型检测工具的繁重搬运，给检测人员大大地提供了方便。纤维检测软件把测试结果储存在计算机数据库中，图像处理系统采用先进的图象处理技术，精确地测量、计算纤维的直径和鳞片密度。纤维图像自动识别软件有效提高了检测自动化水平，是一个具有良好经济效益的应用软件。”比对以上两篇论文的中文摘要，李庆昆论文的中文摘要除了多出“它包括通过封闭管道连通的尘笼网、计量装置、开松装置、储棉通道、梳理装置、和电器控制组合的系统；其特征在于：在梳理装置和聚棉装置之间设置有异性纤维检测装置、异性纤维剔除装置，所述纤维检测装置包括透明管道，照明装置，高速摄像机；在计算机内安装有图像识别系统和启动各设备的控制电路和控制软件”，以及最后一段内容外，摘要中的其他内容均可以在刘琳论文中找到雷同表述，区别只在于李庆昆论文略微调整了个别词句的顺序。刘琳论文的关键词共有5个，即纤维检测、模式识别、灰度共生矩阵、软件系统和数字图像处理。李庆昆论文的关键词一共6个，包括纤维图像、数字图像处理、软件系统、纤维检测、灰度共生矩阵和模式识别。比对发现，李庆昆论文的关键词只比刘琳论文的关键词多了一个“纤维图像”，其他5个完全一致。刘琳论文第一章“引言”部分截图刘琳论文第一章“引言”部分截图正文部分大面积相似刘琳论文正文共分为五章，即引言、纤维数字图像处理、纤维图像自动识别系统设计、系统实验及性能分析、结束语。李庆昆论文的结构分为六章，分别是引言、通用纤维处理技术综述、纤维图像自动识别软件系统的设计、系统实验及性能分析、纤维离线智能识别系统的准确性及实现和结论。澎湃新闻比对发现，两篇论文的正文部分也存在大面积相似的情况。以第一章“引言”为例，刘琳论文在引言的“现状”一节中写道：“B.Xu在纤维的形态测定方面作了很多的工作，他首先提出了一套描述纤维纵向卷曲程度的算法，然后利用几何参数和Fourier描绘子去描述和分析各种纤维截面的几何特征及其形态复杂度，并将其应用到棉纤维截面的测定和分析上，在此基础上他又提出了一种新的测定棉纤维成熟度的方法。“在羊毛纤维的测试分析方面，也有很多学者作过研究。1989年D.Robson利用图像处理技术测定了各种羊毛和羊绒的鳞片结构，提出用面积、圆整度、充满度、形状系数等来描绘各种鳞片的不同的形态特征。1997年D.Robson又提出了纤维宽度、鳞片间距、边缘接触长度等新的特征参数，成功地对羊绒和羊毛纤维进行自动识别。在羊毛细度测试方面，B.P.Baxter等人在1992年开发了一套快速测量羊毛细度的算法和装置，按标准将羊毛切成小段，然后使其均匀分散在玻璃片上，放在测试台上，一边移动一边用图像处理系统进行实时测定，得出羊毛的细度和其他相应的指标。”李庆昆论文也在引言的“现状”一节写道：“B.Xu 在纤维形态测定方面作了很多的工作，他提出了一种描述纤维纵向卷曲程度的算法，又利用了几何参数和Fourier去刻画和分析各种纤维截面的几何特征及其形态的复杂度性质，并且将其应用到棉纤维截面测定和分析上并在以此为基础给出了一种新型棉纤维成熟度测定方法。“1997年D.Robson提出了纤维宽度、鳞片间距、边缘接触长度等新的特征参数，成功对羊绒及纤维进行了自动的识别。在羊毛的细度测量方面，B. P. Baxter等人，研发了快速测量羊毛细度的算法和装置，按标准将羊毛切成小段，一边移动一边用图像处理系统来进行实时测定，最终得出羊毛细度。”以上两部分内容，李庆昆论文除了进行简单的字句删改，诸如将“首先”去掉，将“得出羊毛的细度和其他相应的指标”改写成“最终得出羊毛细度”等，其他内容均可以在刘琳论文中找到相同或相似的表述。刘琳论文第二章部分段落截图李庆昆论文第二章部分段落截图再以第二章为例，刘琳论文在第二章的“纤维图像纹理分析”一节写道：“纹理是图像中一个重要而又难以描述的特性，至今还没有公认的定义。有些图像在局部区域内呈现不规则性，而在整体上表象出某种规律性。习惯上把这种局部不规则而宏观有规律的特性称为纹理特性；以纹理特性为主导的图像，常称为纹理图像；以纹理特性为主导特性的区域，常称为纹理区域。由于构成纹理的规律可能是确定性纹理或随机纹理。纹理变化可以出现在不同尺度范围内，若图像中灰度在小范围内相当不平稳、不规则，这种纹理就称为微纹理；若图像中有明显的结构单元，整个图像的纹理是由这些结构单元按一定规律形成的，则称为宏纹理，上述的结构单元称为纹理单元。由此可见，在实际纹理图像的分析中，要针对纹理的类型，采用适当的分析方法研究其变化规律。”李庆昆论文在“纤维图像的纹理分析”一节中也有一段内容表述为：“纹理是图像中一个重要而又难以描述的特性，至今还没有公认的定义。一些图像在局部区域内呈现不规则性，而在整体表现出某种规律性。我们习惯上把这种局部不规则而宏观有规律的特性称之为纹理特性；以纹理特性为主导的图像，常称之为纹理图像；以纹理特性为主导的特性区域，常称之为纹理区域。由于构成纹理的规律可能是确定性纹理或随机纹理。纹理变化可以出现在不同尺度范围中，若图像的灰度在小范围内相对不平稳、不规则，这种纹理就称为微纹理；若图像中有明显的结构单元，整个图像的纹理是根据这些结构单元按一定规律组成的，则称之为宏纹理，上述的结构单元称之为纹理单元。由此可知，在实际纹理图像的分析中，要针对纹理的类型，采用适合的分析方法研究它的变化规律。”以上两段内容，李庆昆论文除了将“称为”改为“称之为”，将“形成”改成“组成”，将“适当”改为“适合”，将“其”改为“它的”之外，其他核心内容都与刘琳论文内容别无两样。刘琳论文第三章开头部分截图李庆昆论文第三章开头部分截图再看第三章，刘琳论文在第三章“纤维图像自动识别系统设计”的开头写道：“模式识别是要把一种研究对象，根据其某些特征进行识别并分类。针对本课题的具体的研究对象，在对大量的纤维纹理图像处理的基础上，抽取出最能表现纹理类别的有意义的特征或属性，然后根据这些特征和属性对纤维纹理进行分类，把其特征或属性相同的数据归属为同一类。“本课题设计的测量识别系统抽取了纤维纹理中能量、熵、惯性矩、相关和局部平稳性这五个特征，通过这五个特征对纤维的类别进行识别判断。整个系统包括纤维图像采集、纤维图像预处理、纤维图像纹理特征提取以及纤维识别分类四大部分。“对于纤维图像自身的特点，本系统的图像采集采用一种微型光电纤维检测仪，利用其中的CCD器件和图像采集卡获取纤维原始图像送入微机中进行处理，采用 VC++6.0设计图像处理及识别程序及用户操作界面，并采用SQL Server2000编制数据库存储纤维特征和用户信息。下面将介绍每个系统的设计部分。”李庆昆论文在第三章“纤维图像自动识别软件系统的设计”开篇写道：“本课题设计的测量识别系统抽取了纤维纹理中的能量、熵、惯性矩、相关以及局部平稳性这五个特征，通过这五个特征以及对纤维的类别进行识别判断。整个系统包括纤维图像采集、纤维图像预处理、纤维图像纹理特征提取以及纤维识别分类四大部分。“模式识别是把一种研究对象，根据某些特征进行识别并且分类。对于本课题具体的研究对象，在对大量的纤维纹理图像处理的基础上，抽取出最能表现纹理类别具有意义的特征或属性，然后根据这些特征或属性对纤维纹理进行分类，把其特征或属性相同的数据归属为同一类。“对于纤维图像自身的特点，本系统中图像采集采用一种微型光电纤维检测仪，利用其中的CCD器件和图像采集卡获取纤维原始图像送入微机中进行处理，采用 VC++6.0设计图像处理及识别程序用户操作界面，并采用SQL Server2000编制数据库存储纤维特征和用户信息。下面将介绍每个系统的设计部分。”以上两部分内容，李庆昆论文除了调整了前两段的顺序，以及将“和”改写为“以及”之外，其他内容包括文中的图示均与刘琳论文毫无区别。刘琳论文第四章所列图例截图李庆昆论文第四章所列图例截图再比如，李庆昆论文第四章第二小节“图像自动识别”里所列的4幅图例与刘琳论文第四章第二小节“自动识别实验”的图例也一模一样。刘琳论文第五章“结束语”截图又如刘琳论文在第五章“结束语”第一段谈及系统的优点时写道：“本系统的设计为天津纺织纤维检验所与天津工业大学共同研究的《适合现场使用的便携式微型光电显微检测仪》项目的开发提供了支持，实现了现场取样纤维的自动识别，与以往的检验方法相比，本系统具有运算速度快、测试精度高、处理数据量大、结果再现性好等特点，且操作简单，可靠性好，避免了不必要的人为误差，方便了执法人员对市场中纺织品的现场检测。”李庆昆论文第六章“结论”部分截图李庆昆论文第六章“结论”第一段也介绍了系统的优点，具体内容为：“与以前的检测技术进行比较，本系统具有如下技术优势：系统运算速度快，数据精度比较高，能一次性处理较多数据量，且输出结果展示性好，操作简单且可靠性好，便于对商品的现场检测。本系统的设计为天津纺织纤维检验所与天津工业大学共同研究的《适合现场使用的便携式微型光电显微检测仪》对项目的开发提供了大力的支持，实现了现场取样纤维的自动识别。”比对以上两段内容发现，李庆昆论文调整了语序，又对个别字词进行了修改，比如将刘琳论文中的“处理数据量大”改为“能一次性处理较多数据量”，将“结果再现性好”改为“输出结构展示性好”等，其基本内容和结论与刘琳论文雷同。天大软件学院回应：已成立调查组进行调查李庆昆论文和刘琳论文有大面积雷同内容，但李庆昆论文的参考文献条目中并未列出刘琳论文。并且，刘琳论文有《独创性声明》。刘琳在这份声明中写明，其所呈交的学位论文是其本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津工业大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。由于论文完成时间上，李庆昆论文比刘琳论文晚了5年，完成于2012年4月的李庆昆论文涉嫌抄袭刘琳论文。另外，澎湃新闻从天津大学软件学院官网了解到，李庆昆是该学院软件工程专业2012届的单证工程硕士。所谓“单证”是指通过研究生教育的硕士从学校毕业时拿到硕士学位证，没有硕士学历证。针对李庆昆论文与刘琳论文大面积相似的情况，4月9日下午，澎湃新闻记者致电天津大学软件学院了解求证。软件学院办公室的一名工作人员表示对此事不清楚，让记者通过该院专门负责学生工作的处室作进一步了解。4月10日上午，澎湃新闻从天津大学软件学院负责学生工作的相关负责人处了解到，他们此前并未接到关于李庆昆论文涉嫌抄袭的正式举报。随后这名负责人在简单了解情况后，又给澎湃新闻回电，并表示，已经将李庆昆论文涉嫌抄袭的情况反映给学校，学院也已经成立了临时调查组，将对此事进行进一步调查，“相关进展，会及时通报和处理。”

一名985大学的电气本科生，工作一年后辞职考研，本来是准备考研本校的，结果数一考砸了，经过一番调剂，最后跨专业调剂到了杭州某双非大学的生物医学工程。面对这样尴尬的结局，这名同学陷入了迷茫：985本科调剂到双非读研，值不值得？这里先简单介绍一下生物医学工程，不了解的网友可能会认为是与生物相关的专业。其实不然，生物医学工程属于电子信息学科，和生物关系不大，生物医学工程有三个方向，分别为生信、医电、生化。这名同学被调剂的专业是医电方向，主要研究图像处理，传感电路相关，也算与本科专业有一定的关联。但这并不是重点，重点是本科是985大学毕业，到了研究生却是一所名不经传的双非大学，到时候找工作的时候HR会怎么看？又或者说，拿出这样的学历，是否有竞争力？一名同学说的非常扎心。到时候本科985，研究生沦落到双非你让面试官怎么想你？还不如直接拿本科毕业证去找工作。如下则是另外一些同学的看法，同样认为没有必要去读，不如二次考研。双非硕士很多好点的互联网公司并不会太稀罕 ，再加上本科985研究生双非硕士，只能说明这个学生有点不求上进，只要有个研究生读就去。稍微有点志气的人再差也得去读中上211吧，大部分985本科读研的，最差也是本校了。有的名校研究生就算某些专业能力差一点，公司还是会比较青睐，愿意招进来培养学习。但是普通双非研究生就算了，大部分本科都是二三本的，如果个人能力不突出，面试就凉凉。另外一名本科985电气专业的同学，同样也是考研被调剂，但与楼主相比，情况要好一些，其被调剂到南航的电气专业，也是211名校。但其同样感受到部分失落。考研竞争激烈，参加调剂，偶然抓住机会调入南航电气。虽然南航电气也很猛，顶级211也不差。但是如今每当生活不如意，受了委屈，总会有一道没考上浙大的阴影突然涌上心头。记得有句话很对，完美主义者选择调剂就已经输了，对我们其他人也值得借鉴。其实，本科名校，如果没能保研，又想读研究生的同学只能走考研这一条路。但考研总有被调剂的，于是乎每年都会有这样的情况发生，如北大清华考研被调剂到其它985大学的，985考研被调剂到211甚至双非学校的。被调剂到不如自己本科的学校去读研，是一件丢人的事情吗？其实不然，重点在于自己的心态。比如下面这名同学的评论。我本科也是985，我同学也有落榜调剂到双非的，有的人是为了一定要学硕然后考公，有人是为了事业编，也有人就是想混几年，也有一个是过渡一下，博士又考985了而且比本科学校还高，总之看个人需求和心态。各位读者朋友如何看待此事？欢迎留言评论，我是教育向前冲，漫谈教育，关注教育二三事，图文等部分素材整理自网络，侵联删。

近期，教育部公布新增的本科专业中有35所高校增加了人工智能专业，不仅是国内，如今人工智能的浪潮已经席卷世界各国。这不，新加坡南洋理工大学（NTU）也开设了人工智能硕士——Master of Science in Artificial Intelligence (MSAI)，已于6月10日开放申请！人工智能（Artificial Intelligence），简称为AI。它是计算机科学的一个分支，是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等。项目基本介绍项目开设在计算机科学与工程学院下项目分为春季入学（2020年1月）和秋季入学（2020年8月），目前已开放春季入学申请项目时长：1年（full-time）项目费用：58,000新币（国际学生）项目课程设置项目需要修满30个学分（12个核心课程学分+18个选修课程学分）。课程着重于人工智能计算基础理论与方法，机器学习与数据挖掘、图像处理与模式识别，大数据关键技术，类脑智能与深度学习等。具体课程如下：项目申请要求计算机科学，计算机工程学士学位或有较强数学基础的的相关学科或有2年相关的行业经验托福92或以上，雅思6.5或以上不要求GRE申请截止日期春季：2019年9月15日秋季：2020年4月15日

前言：职场就像围城，我们每一个职场人总是以“墙外”的视角羡慕着“墙内”的世界，而也许你的生活也出现在别人的梦中。希望“互联网坊间八卦”能成为一个分享和了解不同生活的平台。今天，笔者给大家分享一位20届应届生秋招的遭遇。让我们一起了解一下应届生最原始的求职生活状态。希望这些“干货”能让你认识到不一样的秋招。本人情况：25岁，男，双非硕士（本科也是双非），计算机专业，硕士研究方向是：CV，无顶会，无kaggle，无相关项目经历，本科感兴趣领域是：Java和大数据。找工作过程从3月份春招开始准备找暑期实习到10月中结束，历史7个月，从小白到现在入门，希望能给大家分享一点自己的心得。简历也是改了20多版，主要都是在改项目描述。文章较长，如果不想看面经，可以直接跳到最后总结部分。Offer情况：收到了11家，还有5家在等待。2. Java研发：明略科技：nsg（智能装备）bu，base：北京望京（拒，拒时工资最高，甚至比部分同学算法岗位还高）JD：商家研发部，主要负责商家审计业务，base：北京亦庄总部（拒）房多多（拒）平安产险（SP）（拒）平安智慧城（拒）同花顺（拒）顺丰科技：bu未知，base：深圳总部猫眼娱乐：大数据bu，base：北京VIPKID：bu未知，base：北京菜鸟网络：国际BU，base：杭州（等Offer）度小满：bu未知，base：上海（等Offer）萌推：bu未知，base：上海（等Offer）携程：bu未知，base：上海（等Offer）依图科技：bu未知（等Offer）大数据研发：奇安信：bu未知，base：北京算法：马蜂窝：有搜索部门和大数据部门，看分配，base：北京面经通过分享我个人的一些面试经历希望能给双非学校的同学一点帮助。主要分为2个部分，春招（算法）和秋招（研发）。春招（视觉算法 or 机器学习岗位）2019.3-2019.6春招主要找的暑期算法实习生，投了大概50多家公司，官网投递，牛客内推，朋友内推等，全部凉透。字节跳动、腾讯、阿里、百度、网易、商汤、airbnb、旷世、图森未来等等，全部简历挂。我想着应该和自己的双非学校有一定的关系，而且自己没有顶会/顶刊/kaggle/项目经历，只是一味的去补理论知识，没有在竞赛/项目中实践。算法岗位竞争真的激烈，人太多了，所以那些独角兽公司算法团队更愿意在C9高校进行招生，比如依图科技（面试官明确的说只在C9高校招生，这是我秋招在面java的时候给我说的）。。。所以，我觉得，如果你想从事算法岗位，那么必须要有一定的沉淀，比如相关项目经历（当然是要主力队员）或者kaggle竞赛，或者顶会顶刊论文了。这些都是门槛，或许双非学校限制了你，但是通过你的一些沉淀，也可以成为独角兽企业的敲门砖。转变2019.7时间到了7月份，经过春招的持续打击，整个人情绪失落到谷底，本来上研就是为了找算法，自己也努力了两年，但是也怪自己入学的时候没有规划好，导致小论文方向不是机器学习，也不是cv，也是图像处理，所以，虽然努力了两年，但是没有机器学习实战经历。就目前的情况来看，自己是不能再走这条路了，所以一度非常失落，以致整天有游戏麻痹自己。每天不去实验室学习，在寝室颓废。到7月中旬，也就是颓废了半个月之后，决定回家，也就是在回去的路上，自己想通了，身为男人，以后还有养家糊口，家里有老人要养，将来还要结婚生子，都需要钱，所以自己不能这么颓废下去，需要赶紧调整自己的状态。所以自己就觉得，走本科的方向——Java研发，由于本科热衷于Java，所以上研也没有将Java放下。所以开始着手准备Java简历。秋招（8月-10月）（Java岗位）2019.8-2019.10到了秋招提前批的阶段了，自己的Java简历也完成了，在本科的基础上新增了一些东西，以更简洁更完善的方式呈现出来，同时回顾并总结本科时期的Java项目，并慢慢开始复习，备战。下面开始讲面经了。毫无准备8.14 阿里巴巴一面（新零售供应链，凉了，这是我的第一场面试），大概30分钟HashMap和HashTable区别HashMap实现原理（put、resize）StringBuffer和StringBuilder区别数据库事务隔离级别如何避免幻读数据库引擎（Innodb）的事务支持粒度如何实现乐观锁Synchronized实现原理tcp三次握手，四次回首osi7层模型最后问了两个智力题：两个粗细不均匀、长短不一的的绳子，燃烧一根分别需要60分钟，如何利用两根绳子，测量出15分钟？一个篮球可以装多个乒乓球？8.21有赞一面（凉了）20分钟HashMap和ArrayList默认容量分别是多少？HashMap和HashTable区别HashMap什么时候扩容，几倍？ArrayList什么时候扩容，几倍？讲讲Java内存模型讲讲gc算法01背包问题，我说了dp的方案，但面试官说使用贪心算法（性价比最高优先，我当时屈服了），但是后来发现，贪心不行。123456反例：W=30物品：A B C重量：28 20 10价值：28 20 10根据策略，三种物品单位重量价值一样，程序无法依据现有策略作出判断，如果选择A，则答案错误。8.26 美团二面（估计凉了，但还没收到拒信） 一面:（25号晚上做了美团笔试，很差，3道算法题，只过了30%） 上来先吐槽我算法很烂，然后要考察我基础。进程调度方式进程与线程区别多线程优点进程同步有哪些方式osi七层模型，以及对应都有什么协议tcp三次握手和四次挥手udp和tcp区别http报文都有什么客户端发起http到服务端返回的详细过程编程实现求二叉数深度还有一题忘了。二面：二面主要考察场景题，让我从自己的项目出发，如果项目需要上线了，需要考虑什么问题。看过那些架构的设计。平时的学习方法。8.27阿里国际（深圳）一面（凉了）GC算法都知道哪些？分别讲讲（serial pal new、parelle scavge、serial old、parelle old、CMS）主要讲了下cmsJVM内存模型。Zookeeper原理，当有3台服务器，一个挂了，怎么保证服务的正常使用？Spring 怎么接受web请求（应该是Spring MVC）流程是怎样的。AOP原理Spring Boot启动加载过程。9.3 葡萄城（一面+机试+二面，凉了）（C#做控件开发）一面，两个面试官，问了计算机网络，还是那些常问的问题，我就不列出来了。问java有什么优缺点，我说单继承，接口可以多实现，就问为什么？多承继为什么不好？（自己给自己挖了个坑）还喜欢什么？集合。都有哪些集合？balabala……HashMap是怎么实现的？baabalaHashMap可以解决什么问题？我说字符频率统计。怎么做的？比较hashcode，然后比较equals如果字符串是变量怎么办，“abc abc”，两个abc的地址不同？暗示hashcode不同，没答出来…git常用操作都有哪些，查看日志用啥？如果不小心把一个很大的文件2gb，push了上去，然后发现后在远端删除了，之后别人执行git clone，会把所有的历史信息给clone下来，如何解决这个问题？重点提的是，让我讲述项目难点的时候，我提到了跨域问题，我当时对项目还没有完全熟悉（2年前做的），一直在那讨论为什么会出现跨域（这也导致我回去之后，把项目仔细看了下，发现是我当时对项目不够书序，导致描述错误）二面，机试：用#画直方图，输入一组数据：12345678910111213[{value:2,label:”a”},{value:5,label:“b”},{value:3,label:”c”}]输出：用空格分割每列 # # # ## # ## # #———-------a b c做出来了之后，让支持value是复数，即在虚线下方画#，比较简单。三面，还是2个人，比较有映像的是：让我简单描述如何实现电梯调度算法，字符串压缩算法。（这个回答的不是很好，回家之后才想起来电梯调度算法和进程调度算法差不多）9.8 完美世界一面（凉）完整面经 入口开始发力（封面就过）9.17 菜鸟网络一面（二面三面忘记记录，等Offer）9.17 携程（等Offer）二面忘记记录了9.17 依图科技（等Offer）9.18 房多多（最有意思） 今天最累，早上面试明略科技（一面二面），10点面试小米，11点面试房多多，13点面试去哪儿，15点面试jd。2面+hr面最后意思的是，和二面面试官在讨论一个题做一个服务，只统计一个url在最近一分钟被访问的次数用多线程、原子操作、定时线程、队列一系列操作完成，最后和面试官在讨论如果服务挂了怎么办？从主从备份，到zookeeper，再到类似一致性hash环形架构的设计，最后到我认输。9.24 度小满（四面，加面，等Offer）hr打电话说，一二面面试官觉得我java基础还不错，还有一定的机器学习算法能力，就给我加面了。因为一直在复习java，所以深度学习方面有点答的不是很好10.9 奇安信（大数据）10.21 字节跳动（等Offer）三轮技术面，一面写了2到算法题，二面写了一道，三面写了三道。最有意思的是第三面，压力面，第一次经历，整个过程让我很紧张，勉强发挥。自我介绍完，就让我写算法，然后不断问我各种原理，在我回答过程中，不停打断我，让我很紧张，然后继续写算法题，一共来了三次。第一题，遍历list，并删除指定元素，（想考我for each的坑，但是我没接招，使用迭代器完成）第二题，按照奇偶行，奇数行正序，偶数行逆序的方式打印二叉树。第三题，写生产者消费者代码。还有些公司没有记录面试过程，就不写上去了。最后来个总结总结（精华）从最初的死磕算法岗，再转到Java研发，再到大数据岗位，再到算法岗，用了7个月时间，最终拿到满意的Offer。面试总结：面试体验最好的公司：顺丰，面试官是唯一一个先自我介绍的公司，好敢度爆棚，而且内部有许多社员、比赛（包括算法比赛），这让我感觉这好像是一所大学，重要的是违约不要违约金，很大气有木有。JD，一面面试过程中，不断引导我来回答问题，我说完之后，他还主动说出他的看法，最后我拒JD的时候，也是他给我打电话，给我问了我具体原因，也给我说了部门具体工作，不停地劝我，最后因为还想等等其他公司的Offer而拒。字节跳动，面试体验很棒，面试官显得非常专业，特别是压力面给了我深刻的印象。度小满，唯一一个因为我硕士经历而给我加面的公司。阿里，面试真的非常专业，问的问题超级有水准，而且喜欢问一些开放性的问题，比如抢红包算法，盒子分配算法，有5中规格的盒子，当用户下单之后，如何选择最合适的盒子来打包。完美世界，这个是唯一一个让我心服口服的面试，问的问题，超级独到，不像市面上的大众问题，所以给我的感觉非常棒。房多多，hr让我很感动，因为我急着安排后面的面试，所以一直给我优先安排。猫眼娱乐，vipkid，奇安信，涂鸦移动，小米，萌推，依图科技，平安智慧城，平安产险等公司都不错，由于篇幅有限，就不写了。面试官代表公司的整体形象，如果面试的问题很水，面试过程很混乱，体验很差，那我很有可能拒掉。面试体验较差的公司：去哪儿网，签到的时候，我说我有事，我提前来了，可不可以优先安排，结果被一个胖胖的男的泼了冷水，说你要觉得你后面的比较重要，那你先走，然后balabala说一堆（我一脸黑线）。。。一面的时候，面试官忙的飞起，在微信群聊天，说什么签到系统故障什么的，然后就balabala问了一堆问题，最后让我写了个题，实时统计最近一分钟访问首页的次数，由于之前房多多已经将方案说出来了，但是对库函数有点不太熟悉，所以就大概写出来了，总体回答了70%吧，就没有然后了。商汤科技，倒不是说面试体验不好，面试体验好的飞起，面试官频频点头，说可以，然后最后写了2道算法题，一一写出来了，然后面试说我代码风格和代码能力都可以，2周之内能收到2面通知。结果今天发了拒信（时隔一个多月），我就觉得，知道你是独角兽企业，不如在招聘网站直接写上211 985高校好了，跟华为、中兴一样，直接点不好吗？2. 面试方法（针对研发岗位）通过网上的面经也能知道，问的问题，无非就是那些常问的问题，就算不一样，也只是换一种形式来问而已。计算机网络：osi7层模式，对应协议有什么，都是干嘛的，建议把谢希仁的《计算机网络》传输层那一章好好看看，比如tcp的三次握手，四次挥手，流量控制，拥塞控制，看的时候，不能硬背，要自己理解，才不会忘记，而且在题目有变动的时候，也能应答如流。操作系统：内存管理，进程调度，进程通信，linux常用命令。数据库：事务（ACID）、三级范式（举例）、关联（join）、聚集函数、group by、order by、索引（b+树）、innodb与其他的区别（锁的粒度）数据结构：（重头戏），除了广义表不需要重点看之外。《数据结构》严蔚敏线性表，尤其是链表（头插法、尾插法、删除、双链表、带头结点与不带、循环链表等）、栈、队列。哈弗曼树、二叉树、二叉排序树（删除、增加）、b树、b-树、b+树、b*树、红黑树、字典树、树的三种遍历（代码实现，递归与非递归）。图的遍历（dfs、bfs、递归与非递归）、拓扑排序、最小生成树（Dijkstra、Foyd、Prim、kruskal）。查找：常用的就二分查找了。排序：冒泡、插入（常用）、选择（常用）、快速（常用）、堆（常用）、归并（常用），希尔（不常用）、基数（不常用）口诀：不稳定：快选希堆，其他则是稳定算法。补充：KMP算法及改进BM算法传送门并查集，用于求朋友的朋友问题（最小生成树个数）,并查集并查集路径优化三路快速排序（快排优化），传送门刷题：leetcode（top like100）JavaJava基础倒是很少问，一般问源码层面问题，注意1.7和1.8的区别1、《深入理解Java虚拟机》，最重要的是JMM（Java Memory Model）,我自己的建议就是从JMM为中心，开始向四周扩展，构建知识网。从JMM -> GC算法，GC Root的确定，线程逃逸问题，Java对象头（Synchronized实现原理），栈的原理，类加载机制问题，三级cache结构、内存屏障，即volatile关键字原理，线程调度等，全部可以从jmm发散，或者从某个点切入，也能讲到JMM。2、集合：HashMap、HashTable、ConcurrentHashmap、LinkedHashmap、TreeMap、TreeSet、ArrayList、LinkedList、PriorityLinkedList源码等等3、锁：乐观锁（版本号（mysql通过多版本号来解决幻读问题），cas），悲观锁（AQS，AbstractOwnableSynchronizer是重点）、ReentrantLock、CountDownLatch、CyclicBarrier、读写锁等等，与synchronized的原理对比等。4、多线程：线程几种实现方式，状态转换，ThreadPoolExecutor参数解析，执行流程。5、六大原则：单一职责原则（Single Responsibility Principle SRP）开闭原则（Open Close Principle OCP）里氏替换原则（Liskov Substitution Principle LSP）依赖倒转原则（Dependence Inversion Principle DIP）接口隔离原则（Interface Segregation Principle ISP）迪米特原则 （Least Knowledge Principle LKP）6、常用设计模式（手写单例模式）：工厂模式(bean)、代理模式（aop）、观察者模式(消息发布订阅、bbo)，说的这样都是在spring中可以联系起来的Spring中常用的设计模式有哪些？7、如何用线程打印abab问题，8、海量数据问题：归并排序思想，9、Spring mvc作为后端，讲述从前端请求到后端返回的全部流程，从dns解析到tcp建立连接，再到arp解析，再到反向代理，再到DispatchServlet、HandlerAdapter（通过HandlerMapping找到对应的requestmapping方法）、ModelAndView等，这个问题足以将基础和框架全部联系起来。10、反向代理策略：轮询、随机、加权、最少连接、ip hash、dns最短等11、四层代理(lvs)和七层代理（nginx）12、分布式session问题13、洗牌算法14、zookeeper实现分布式锁，以及它的选举过程等15、Spring ioc的原理，aop的原理（jdk和cglib，与静态代理AspectJ的区别）16、Spring bean的是如何管理的？17、在maven中如何出现了循环依赖问题，spring中的bean是如何注入的？18、bbo原理，架构图19、一些常见的rpc框架，rpc和http有何区别20、如何实现i++的原子操作，（加锁问题，volatile关键字(可见性（三级cache缓存失效，通过对比自身数据）、有序性（内存屏障）)）21、布隆过滤器当然问题远远不止这么多，只是将一些我认为比较好的问题写了出来。算法刷leetcode，刚开始可能一天才能做一题，刷多了就好了，每种类型的题目都要去涉及，比如双指针（最常用）、回溯、递归、dp、bfs和dfs等。算法能来也不是一朝一夕的事情，这里我建立了一个LeetCode打卡群，群里会有严格的打卡制度，每天至少一天，如果某天有事，当天可以不打，但后续需要补上，尽量写多种解法，并伴有注释，一周至少7题，题目不限（也可以相互推荐），群只维护10个人，加满即止，如果还有想打卡的，也可以自发组织成群，发起打卡。加分项Git上有自己的一直维护的项目，曾经有面试官打开的git主页，看着我的代码，问我的项目中的问题。有自己的blog，并长期在上面分享学习心得、知识总结等，曾经也有面试官现场访问我的blog。面试心得如果有心仪的公司（比如我就想去某个地方去工作），我的建议是，你在投递这个公司之前，多投投其他的公司，说白了就是当做垫脚石，攒经验，每次面试之后，及时找出自己的不足之处，将面试官问的问题回去仔细研究，找到一种正确的解法后，看看能不能继续优化，凡是多想一点，多问点为什么，以免可以应付问题的变种。每次面试之后，在下一次面试的时候，你都需要有一个提升的过程，随着你的面试不断进行，你的知识储备需要不断积累。经常听到身边有人说，我觉得我很菜，但却没有去付出实际行动提升自己，而且继续说自己好菜。也有人说自己经常看的东西记不住，其实我觉得，只要下功夫，一遍记不住，你多看几遍，然后不停地用已学的知识去类比，加速自己的理解，数据结构我看了不下5遍，每看一遍都有不一样的认知，认知就是发现自己看的书本上的东西都在一些框架中应用了，是他们的基础。比如b+树作为数据库索引，堆排序可以使用优先队列来实现进程调度的LFU等。需要构建知识网络，做到不论是从哪一点切入，都可以找到知识网的中心，然后从四周扩散，活学活用。举个例子，阿里二面时，问我如果不适用任何random函数，如何实现随机？？？（想想一台机器有什么是变化的）最后一句话，勤能补拙，自己虽然是双非学校，但是通过努力，也拿到了国奖、也拿到了一些大厂的Offer，最终也有自己满意的，所以短暂的受戳不要紧，及时调整自己，让自己努力起来，加油吧，程序员们，注意保护头发!

今年的考研的同学们备受煎熬，五一前终于收到复试通知了！再过几天，2020级获得研究生复试资格的同学们就要再次走向“考场”了！虽然此次主要采用远程面试，但面试内容其实与往年并无大的差异，以往学长学姐们的面试经验也值得同学们借鉴~经过近一年的紧张复习，终于获得了面试资格的同学们当然希望能够顺利通过复试、最终被理想的专业录取。虽然各院校网站上已经详细列出了复试流程，可还是有很多紧张等待复试的同学心怀惴惴。因为这次大家面对的不仅仅是试卷，更重要的是专业老师们的问询！尤其是初试成绩不甚理想的同学，还可借助面试之机实现“逆袭”！为了帮助同学们自信地应接复试、更好地发挥出自己的水平，这次邀请了来自10位硕士研究生师兄师姐们向大家分享自己当年亲历的研究生复试过程中的一些体会，供大家参考。预祝同学们面试顺利、获得满意的结果！祝同学： 面试老师一般考察题不会太偏，准备主要是跟着考研复试资料，参考别人的面试经验、查漏补缺。我觉得面试题目老师注重的是问题的连贯性、一般是层层深入，同一个知识点可能会问到比较深。比如我面试主要问了编码的目的，接着问信源编码和信道编码的各自的编码方式，然后又问区别；所以要将有些重点知识点搞懂，不然会乱。还有不同的课程之间有时候问题会跨科，所以最好能贯通。高同学： 我觉得面试中老师最注重的是你对基本概念的理解，不是死记硬背一个概念、而是看你的理解是什么样的，最好用很通俗易懂的话解释出书上一板一眼的概念。还有就是需要把握一门课程主要讲的什么，例如通信原理这门课你觉得他讲了什么知识。这些大家需要做到心中大概有个框架，能自己概括出来，像一个提纲一样串在一起。我觉得通信专业主要的课程就是信号及通信原理。如果本科做了一些项目，那还需要准备一些本科的项目相关知识，能讲出来你做了什么就可以。李学长： 复试分为笔试和面试两个环节，其中笔试200分（150分专业课+50分专业英语），面试300分。复试一般会在一天内完成，第二天公布成绩，但也有个别专业会分两天进行（第一天下午+第二天早上）。 各小专业的笔试内容不同，但无外乎几门基础课程以及该方向相关的专业课；专业英语则分为英译汉、汉译英两个部分各25分。笔试考察的知识点相对基础，但范围较广，应抓紧时间答题。 面试环节中，考生首先需要用英文做3分钟的自我介绍，提前准备并背熟即可。之后是提问环节，各小专业进行提问的方式不同（如抽签或老师随机提问等），主要考查本科所学核心课程内容（该专业相关）。最后老师会询问你本科阶段有没有参加科研活动等等（也可能问到毕设内容），如果参加过科技竞赛和数学建模竞赛等、可以带上证书并好好准备下相关内容。韩学长：面试之前要参加一个专业笔试，这就跟你的选考的方向相关了。考试无非就是把书上的重点掌握，理解记忆（关于要考试这门课的重点是什么，外校考生就找人多问吧），然后参加考试就可以了。除了你的考研成绩之外，这个笔试成绩是面试的重要参考，老师们在没见到你们之前，就已经看到了成绩。考完试的后面一两天要参加面试。我觉得面试其实就两点：一是一定要掌握一些专业英语词汇。对于四系来说，那你就要掌握一些发动机相关的专业词汇，这样在翻译的时候才能得心应手。二是英语问答。无论你的口语好与坏，就要秉承一条“知道的要清楚地回答出来，不知道的别胡乱说”。关于英文自我介绍，这些套路相关的就不需多说了，最后有一个思政方面的考题，那就看你的个人思想觉悟了。计算机学院 曾学姐：计算机学院的复试分成机试和面试两部分，机试是淘汰制。机试题比较简单，做一下往年的题、找一找出题思路，还可以刷一下各oj上的基础题练练手感。隔天就会出通过名单，题比较基础，基本刷不了什么人，大家可以放心准备面试。有一点要注意：要求使用vc6.0，大家可以提前熟悉下环境。通过机试就可以参加面试了，大家会被分到若干组，在规定时间过去就可以了。第一步是自我介绍，做过竞赛项目或者有你觉得比较重要能拿得出手的东西的同学可以重点强调一下，跨专业的同学可以说一下自己本科课程和计算机有没有交叉的或者自己学过哪些课程等等。然后是英文文献翻译；这个不难，注意平时要积累一些专业词汇。老师的专业性提问就问得非常天马行空了，每科都可能会被问到，这时候面试说的东西就派上了用场，可以给老师一个方向去问你，比如我是跨系过来的，老师就问了我数字图像处理的问题。专业性提问面比较广，大家在复习的时候可以有所侧重，问到不知道或者不会的就说不会，不要强行乱答。复试没有大家想的那么困难，功夫在平时，祝大家都能有一个好的结果。陈学长：由于机械细分方向很多，所以具体还要到各个方向问相关学长为佳，这里只谈谈705机制的复试经历。复试主要是笔试加面试，笔试的话范围挺广的，主要考察本科时的机械基础知识。内容多且杂，需要好好复习。面试分两部分，一部分是老师了解你的学习生活，会在毕设或者你做的项目上多问一些；另一部分就是自我介绍（多准备个英语版的）、英文翻译以及题目抽查。英文翻译注意专业词汇和熟词偏义（尤其涉及机械的）。抽查题目主要是从工程材料学、机设、机械制造工艺三方面里面考察，可以3选2，选择擅长的回答就好。万一答不出来就大方地承认，老师不会太为难的。另外简历、成绩单以及各种材料最好整理成册，多印几份递给面试老师们，以便老师快速了解你的情况以及展现自己的态度。总之，笔试靠复习和平时积累，面试主要是态度，当然基础专业知识也必不可少。大家复试加油！经济管理学院 相学长：经管学院研究生复试方式为面试，主要考核内容是英语和专业课两部分。英语部分需要准备3～5分钟的自我介绍，然后老师可能会提一些问题，自信大胆表达就好。专业课部分则是老师根据学生本科的专业和报考的方向进行提问，主要考察学生基础知识扎实程度与对相关方向的敏感度和关注度。比如我本科是工程管理专业，老师问过项目管理中如何控制施工进度，或者信管方向可能会问共享单车运用了信管的哪些知识诸如此类的问题。因为我本硕都是管科系的，不算跨专业，我觉得复试问题没有很难，而且老师也会在旁帮忙指引思路。预祝各位在复试取得满意的成绩！数学学院 郑学长：首先复试的人应该会被分成两组，然后所有的人会在两个不同的教室进行面试。面试的时候是每一位同学单独进入教室，面对多位老师进行面试。第一个环节是进行英文的自我介绍，在这一步中，每一位同学应该尽可能的详细的介绍自己，展现出自己的英语能力。之后，老师提出一些数学中常用的专有名词让同学拼写；建议准备复试时准备一些数学中的英语。负责面试的老师会根据他们研究的方向，随意的提出一些基础问题等待同学的回答。根据我的观察，各位老师并不是根据某种题库提问，都是信口而来，所以问题都不是很复杂。同学们回答时需要镇定自然的如实回答即可、不要过分紧张。纵使有个别题目回答不出也不要慌张，一般而言有其他的老师会马上提出新的问题，避免尴尬的气氛。所以总的而言，只要准备充分，发挥正常，复试应该都没有大问题。人文社会科学学院 董学姐（应用经济学专业）：保研复试的内容分为两个部分：笔试和面试。笔试的内容是宏观经济学和微观经济学的知识，基本上都是本科课程中讲过的内容，在复试前我把课本和课堂笔记看了一遍，感觉题目都是比较基础的，大部分题目都有复习到。面试首先考核英语，只问了一个问题：想学习的专业是什么以及选择的原因；这个需要提前搞清楚专业名字的英文是什么，否则就很尴尬了。我当时说的是产业经济学，大概解释了一下原因，本身我英文比较差，所以说的非常简短。英语问题问完后老师是根据提交的资料来提的问题，首先问了我的英语四六级成绩和数学相关学科的成绩，然后有问冯如杯的情况，我在简介上写了冯如杯获奖，老师就问了一下论文内容，并问了论文的数据和结果等问题；问题都不是很难，我觉得不紧张慢慢回答就可以。其实推免资格排名中我并没有很靠前，但复试前我根据学院的要求认真准备，事实证明好好复习是很有用的，特别是笔试。总之，复试前的准备是很重要的，面试时保持良好的心态、思路清晰，相信这样能取得更好的成绩。外国语学院 苏学姐 ：(外国语言学及应用语言学硕士)去年取消了笔试，只有面试。内容分为三个部分：自我介绍、阅读视译、教师提问。在突出自我优势的同时，坦诚也很重要。我本科四年是法语专业，跨专业考研到英语的应用语言学，这意味着整个专业的改变和语种的变化，法语经验对于外国语研究来说是个多语种的语言优势，但语言学知识相对专业学生而言较为薄弱，这些都是显而易见的。敢于表现优点，勇于正视劣势，要大大方方地进行自我表述。阅读视译可能会碰到不认识的单词，这就要求扩充词汇量，一定要在复试筹备期间多记单词，老师会根据阅读提几个问题，比如一句话的翻译，或者对一个词的理解等，万一卡壳答不上来也不要着急，自己理解到什么程度就说什么程度，尽最大努力充实你的答案就好。最后老师进行简单的思政考核，语言学专业知识的提问，比如对毕业论文的提问。由于我专业是法语，毕业论文也是用法语写的，所以老师这一部分没有为难我，只是简单问了几个基础问题，轻轻松松就结束啦。

捡漏是一句古玩界的行话，用一个“捡”来寓意它的难得，因为古玩界普遍认为“捡漏”是可遇而不可求的行为，故而这是极诙谐的表达。其实，在高考填报志愿上也是如此，也是有漏可捡的。这个捡漏，就是发现本地人思维上的误区，找到他人未注意到的实力雄厚而录取分线又不高的学校。在填报高考志愿时，都是有误区的。比如有的首选学校，有的首选专业，有的首选方便，有的首选关系，各有想法。须知，这种选，都是在有限信息条件下作出的选择。许多学子对高校是陌生的，在选择学校和专业时往往是听传说、凭名声，自己听说过的就是名校，自己没有听说过的就不敢选。于是高调张扬、名声很响的学校录取分数高，低调内敛、名声不响的学校录取分数低。其中，高调张扬是实力的体现，低调内敛是对实力自信的体现，但高调张扬往往有些夸张成分。高考填报志愿中的“捡漏”，就是发现名声不响、实力却牛的学校和专业。如果着意了解一下你所不熟悉的大学和专业，你会发现不显山露水的学校是值得选择的。兰州大学校园“985”大学自然是学子们关注的重点。在39所“985”大学中，同样有漏可捡。这里就介绍电子科技大学、东北大学、兰州大学和大连理工大学这四所大学。一、电子科技大学——名不惊人，却绝对是电子方面的顶级高手。电子科大地处西南的成都市，名称又有些特别，相对北上广地区的大学来说，不太受关注，名气不大，许多地方的人不知道它在何处，更不知道它是“985”和“世界一流大学”建设高校，录取分线相对偏低。2016年河南省普通高校招生本科一批院校平行投档分数线(理科)显示，电子科技大学投档分数线排在39名，2018年上升到33名，估计是认知度提高的结果。（四校在河南投档分数见下表），估计在一些离四川更远的省份，录取分数还要低一些。电子科技大学原名成都电讯工程学院，是1956年抽调交通大学、南京工学院、华南工学院的电讯工程方面的师资力量创建而成的。1960年即被列为全国重点高等学校，可谓老牌重点大学，1961年被确定为七所国防工业院校之一，1988年更名为电子科技大学，1997年被确定为首批“211工程”建设的重点大学，2001年进入国家“985工程”重点建设大学行列，2017年进入国家建设“世界一流大学”高校行列。电子科大是一所电子方面的专门大学，以电子信息科学技术为核心，设置了63个本科专业，其中14个为国家级特色专业建设点，完整覆盖整个电子类学科，学生就业率一直保持在96%以上。电子科学与技术、信息与通信工程是国家一级重点学科（所包括的6个二级学科均为国家重点学科）、另外还有光学工程、计算机应用技术是国家重点（培育）学科。电子科技大学绝对是电子方面的顶级大学，实力远超清华、北大。建有四个国家重点实验室：通信抗干扰技术重点实验室，极高频复杂系统重点学科实验室，微波电真空国家重点实验室，电子薄膜与集成器件国家重点实验室。在第四次学科评估中，电子科学与技术与西安电子科技大学同时被评为A+，而北大、清华只是A。电子科大的信息与通信工程也是评为A+，而清华是A，北大是B+。这说明，电子科技大学在电子学科方面绝对是顶级水平。所以，与其高分到北大、清华学电子，不如稍低分数到电子科大学电子。此外，电子科大在工程学、材料科学、物理学、计算机科学、化学、神经科学与行为学、生物学与生物化学7个学科进入ESI前1%，其中工程学自2016年7月以来一直处于ESI前1‰，并已进入世界前100名。二、东北大学——研发了我国第一台模拟电子计算机，建有“985高校”首个机器人学院。东北大学是历史名校，但由于其所在的地理位置、自身的低调内敛、偏重工科等方面的原因，在一些地方的知名度不响，加上东北气候寒冷，高考录取分数相对低一些。也正是因为如此，东北大学才是值得选择的，这是一所性价比极高的学校。2016年河南省普通高校招生本科一批院校平行投档分数线(理科)显示，东北大学投档分数线排在70名，2018年是74名。东北大学始建于1923年4月26日，1928年8月至1937年1月，著名爱国将领张学良将军兼任校长。1950年8月，名为东北工学院，1993年3月复名为东北大学，是国家首批“211工程”和“985工程”重点建设的高校，2017年9月，进入一流大学建设行列。东北大学实验装置在近百年的办学历程中，东北大学始终坚持与国家发展和民族复兴同向同行，形成了“自强不息、知行合一”校训精神，特别是解放后创造多个全国第一。比如，研发出国内第一台模拟电子计算机、第一台国产CT、第一块超级钢以及钒钛磁铁矿冶炼新技术，兴办了第一个大学科学园。东北大学还取得了钢铁工业节能理论和技术、控轧控冷技术、混合智能优化控制技术等一大批高水平科研成果，与中南大学、北京科技大学都是冶金方面的名校。所有这些，足显东北大学的辉煌历史和现有实力。东北大学本部在沈阳市，在河北省秦皇岛市设有分校。设有68个本科专业，其中国家级特色专业15个；现有24个一级学科博士点，121个二级学科博士点，17个博士后流动站，3个一级学科国家重点学科，4个二级学科国家重点学科，1个国家重点（培育）学科，共涵盖16个二级学科。学校设有100多个研究机构，其中国家重点实验室、国家工程（技术）研究中心等国家级科技基地10个。设有国家级协同创新中心2个，辽宁省协同创新中心3个。东北大学的工程学学科进入ESI世界前1‰。东北大学学生活动尤其值得关注的是，东北大学的机器人十分有名。2015年9月，东北大学成立了机器人科学与工程学院，这是国内“985高校”首个机器人学院，由东北大学、沈阳新松机器人自动化股份有限公司和中国科学院沈阳自动化研究所合作建立。须知，沈阳自动化研究所也是十分有名的。从合建学院的三方看，应该是形成了产、学、研一体化的机制，这是其他高校不可能具备的条件。想学机器人专业，到东北大学肯定是不错的选择。东北大学控制科学与工程学科现为国家重点一级学科，在第四次全国一级学科评估中一直保持领先地位。机器人科学与工程学院就是以东北大学控制科学与工程一级学科为依托，承担“机器人科学与工程”和“模式识别与智能系统”二级学科建设。东北大学机器人科学与工程、模式识别与智能系统学科均具有硕士学位和博士学位授予权，并设有博士后流动站。机器人科学与工程学院设有机器人工程本科专业和机器人科学与工程、模式识别与智能系统研究生专业，覆盖了大学阶段的学士、硕士和博士所有三个层次。机器人科学与工程学院师资力量多元，来自于控制、机械、计算机等多个相关学科。现有专兼职教师40余名，60%的教师具有副高级以上技术职务（其中博士生导师8人），60%的教师具有境外留学或工作经历。先后与美国密歇根州立大学、新加坡南洋理工大学、香港中文大学等一批国际著名院校建立了教学合作关系。机器人科学与工程学院的主要研究方向有：人工智能、智能机器人、模式识别、图像处理与计算机视觉、虚拟现实技术、多媒体传感器网络等，均属于国内外的研究热点，具有广阔的发展前景。近年来，学院教师先后承担了一系列国家863计划、国家自然科学基金、国际合作重点项目等，在智能机器人、人机协作、图像处理、传感器网络等领域进行了广泛深入的研究，取得了重要的理论与应用成果，形成了鲜明的学科特色与优势。三、兰州大学——传统名牌大学，1999年至今有17位校友当选为院士。兰州大学由于地处偏远的西北，很多考生在选择学校时不愿太远，因此兰州大学在许多地方录取分数相对低一些，但其实力却非常强。2016年河南省普通高校招生本科一批院校平行投档分数线(理科)显示，兰州大学投档分数线排在69名，2018年下降到79名，估计是一代又一代的学生吃苦精神变差，不愿跑到太远、不愿到西北的结果。学校创建于1909年，其前身是清末新政期间设立的甘肃法政学堂，是甘肃近代高等教育开端之标志，开启了西北高等教育的先河。1928年扩建为兰州中山大学。新中国成立后，兰州大学迅速崛起，在高等学校院系调整中，被确定为国家十四所综合性大学之一；在“开发大西北”、“建立战略后方”当中，兰州大学的地位显得更加重要，是全国高校布局中不可缺少的重要支点。兰州大学是“211”、“985”和“世界一流大学”建设高校。兰州大学校训兰州大学建有2个校区，3所附属医院。学校具有雄厚的师资力量，有两院院士16人，这是非常强的。“万人计划”领军人才14人，教育部”长江学者奖励计划“特聘教授18人，国家杰出青年基金获得者22人，百千万人才工程国家级人选12人，“创新人才推进计划”中青年科技创新领军人才7人，教育部“高等学校教学名师”4人，文化名家暨“四个一批”人才工程入选者2人，“万人计划”青年拔尖人才6人，教育部“长江学者奖励计划”青年学者4人，国家优秀青年科学基金获得者23人，教育部新世纪(跨世纪)人才110人，国家自然科学基金委创新研究群体4个，教育部创新团队8个，国家级教学团队5个，“全国高校黄大年式教师团队”1个。兰州大学校园兰州大学学科门类齐全，涵盖了12个学科门类，具有一批国家重点。现有8个国家重点学科，2个国家重点（培育）学科，35个省级重点学科。有2个国家重点实验室，2个国家地方联合工程实验室，1个国家联合实验室，5个国家国际科技合作基地，7个高等学校学科创新引智基地，6个教育部重点实验室，4个教育部工程研究中心，1个农业农村部重点实验室。在第四轮学科评估中兰州大学的表现十分抢眼，共有35个专业上榜。兰大是传统名校，培养了大量优秀人才，1999年至今，先后有17位校友当选为院士，这在“985”高校中是绝对显眼的，看看下面的图表就知道了（注意：下图统计时间是1977年至2017年）。两院院士本科毕业高校统计兰州大学学科特色鲜明，现有23个博士学位授权一级学科，19个博士后科研流动站，6个国家级人才培养基地，7个国家级实验教学示范中心，2个国家级人才培养模式创新实验区，16个国家级特色专业。兰州大学共有12个学科进入ESI全球前1%，分别是化学、物理学、材料学、地球科学、植物动物学、数学、工程学、生物和生物化学、环境和生态学、临床医学、药物和毒理学以及农业科学，其中化学学科进入ESI全球前1‰。四、大连理工大学——实力很强的工科大学，著名的“四大工学院”之一。大连理工大学坐落于滨城大连，是中国著名的“四大工学院”之一。与东北大学相同的原因，关内的许多地方不知它是国家“双一流”、“211工程”、“985工程”、“卓越工程师教育培养计划”重点建设的大学，更不知道它是“卓越大学联盟”、“中俄工科大学联盟”、“中俄交通大学联盟”、“中欧工程教育平台”主要成员。所以高考录取分数线与其实力有些不对称。2016年河南省普通高校招生本科一批院校平行投档分数线(理科)显示，大连理工大学投档分数线排在38名，高于电子科技大学一个名次，2018年下降到47名，估计是一代又一代的学生吃苦精神变差，觉得东北太冷的缘故。大连理工大学校园1949年4月建校，时为大连大学工学院，1950年7月独立成为大连工学院；1960年10月被确定为教育部直属全国重点大学；1988年3月更名为大连理工大学；2003年被确定为中管干部学校；2017年9月，经国家批准，入选世界一流大学建设高校。学校已形成一校、两地（大连市、盘锦市）、三区（大连凌水主校区、开发区校区、盘锦校区）的办学格局，设有6个学部，11个独立建制的学院、3个专门学院。有29个一级学科博士点，136个二级学科博士点，42个一级学科硕士点，222个二级学科硕士点，25个博士后科研流动站。学校设有88个本科专业，其中国家级特色专业23个。有4个国家级教育、教学基地：国家工科化学教学基地、国家大学生文化素质教育基地、国家集成电路人才培养基地、国家理科基础科学研究和教学人才培养基地；有8个国家级实验教学示范中心：基础化学实验教学中心、工程训练中心、电工电子实验教学中心、基础物理实验教学中心、土木水利实验教学中心、文科综合实验教学中心、化工综合实验教学中心、机械工程实验教学中心；有3个国家级虚拟仿真实验教学中心：化学虚拟仿真实验教学中心、电工电子虚拟仿真实验教学中心、车辆工程虚拟仿真实验教学中心。大连理工大学校园学校的工程学和化学学科领域入选国家世界一流学科建设名单，优势学科资源丰富、研究实力雄厚。有一级学科国家重点学科4个，二级学科国家重点学科6个。在世界一流大学建设中，学校重点建设7个学科群，涵盖17个一级学科。目前有9个学科领域进入ESI国际学科排名前1%，其中工程学、化学、材料科学进入前1‰；在全国第四轮学科评估结果中，共有32个一级学科参评，7个学科进入A类，19个学科进入B类（其中B+，8个）；上海软科最好学科排名中，13个学科进入全国前10%。（本文为原创，可以转发；文中表格为本号制作；文中图片源于高校网页，如有不妥，请联系删除）