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同等学力申硕人员入学须知
同学

第一条关于申硕流程:

同等学力申请硕士学位包含课程考核和论文撰写与答辩两个阶段,分阶段缴纳学费。 (1)课程考核阶段:申请人自资格审查合格之日起,须在规定年限之内修完所学专业硕士研究生培养方案规定的相关课程,考核合格,并通过外国语、学科综合水平全国统一考试。 (2)硕士学位论文撰写与答辩阶段:申请人必须在完成规定学分,通过国家统一组织的外语水平和学科综合水平考试后向学校提出学位论文申请,申请人通过考试后,应积极主动与导师联系,因个人原因导致无法进入论文阶段的,学员自己一力承担。并根据学院论文阶段工作安排,在学校规定时间内完成硕士论文撰写、评审、预答辩、答辩等工作。

第二条关于课程学习:

课程设置按学校相应专业硕士研究生培养方案规定应修课程为准,学位课程的考查方式按照学校要求,具体以实际结课课程为准。申请人按照课程设置上课,在规定时间内完成老师布置的课程考核,考核合格者即可获得相应学分。

第三条关于全国统考:

同等学力全国统考在每年的5月底,申请人可根据自己所申请专业,于3月份在网上进行全国统考报名,报考科目为“专业综合”+“外国语”,学科综合和外国语的总分均为100分,60分合格,报考费用自理。

第四条关于论文:

申请人须在修满规定的学分并取得全国统考合格证后一年半内完成硕士学位论文。论文答辩应在申请硕士学位后的半年内完成。研究生院组织对申请者进行资格审查,通过后,按有关规定进行论文评阅与答辩。答辩合格的学员可授予同等学力硕士学位。

第五条关于退学:

申请人因个人原因中途中止课程考核或论文撰写与答辩阶段学习,须由本人向所属院、系、室提交中止学习申请书,由单位负责人签署意见,报相关部门审批同意后办理相关手续,但所缴纳费用不退。

第六条各自职责:

学校协助申请人办理报考、课程学习、论文答辩等相关环节工作。申请人需准确、及时的把相关信息告知学校,按照学校的教学计划安排参加学习和考试。申请人应确保自身人身安全,如因申请人过失导致无法按时参加考试等造成的损失或造成人身安全事故,学校不承担任何责任。申请人应确保通讯顺畅,如变更手机号码应及时通知学校有关管理人员(班主任),如因申请人自身原因导致学校无法及时告知申请人参加学习、报考、考试等造成损失学校将不负任何责任,建议申请人在读期间不要变更联系方式。

第七条关于政策:

如因国家政策等不可抗力因素发生变化,学校会及时下发通知,办学单位不予任何补偿,报名时学校工作人员口头表达如与招生简章、报读须知、报读流程不一致时请及时联系。

本人已详细阅读并知悉以上所述内容,并同意遵守上述规定,本人承诺提交的所有资料均真实可靠,如伪造所提交的资料或违反上述各项规定,所造成的一切不良后果均由申请人自己承担。

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授课语言
全部 中文 英语
共计 224 个相关课程
并行与分布式计算
开课时间 : 2024年07月04日 - 2024年07月04日
本课程介绍了与并行和分布式计算相关的概念、模型和实现。并行计算涵盖了计算模型、并行通信操作、性能和可扩展性、解线性方程组的并行矩阵算法、并行排序算法、并行图算法、动态规划的并行算法和并行搜索算法。分布式计算涵盖了远程过程调用、分布式时间和协调、分布式复制、并发控制、承诺协议、分布式检查点算法、全局状态和快照算法等。
已结束
工程优化方法
杨小军
开课时间 : 2024年07月04日 - 2024年07月04日
本课程主要讲解工程优化方法的基本理论和算法。内容主要包括线性规划、非线性规划、整数规划、模糊规划和多目标规划,并对如何建立数学模型、如何选择优化方法和提高优化效率,以及若干新算法作了适当的介绍。课程从工程应用的角度出发,注重算法基本思想和方法的阐述,力求深入浅出,通俗易懂。
已结束
科技论文写作
开课时间 : 2024年07月04日 - 2024年07月04日
通过科技论文写作课程学习,了解专业科技论文的写作过程、掌握其写作的基本规律,达到提高学生科技论文的写作效率的目的。本课程介绍专业科技论文种类、写作特点及写作规律、科技论文的篇、章结构及其之间的相互关系,选取国内著名期刊上的专业范文(论文和综述),逐段分析其特点及相互的逻辑关系,系统讲解其写作方法和技巧;介绍本生毕业论文的格式和写作方法,注意事项等。
已结束
统计软件及数据可视化
杨和
开课时间 : 2024年05月30日 - 2025年05月30日
统计软件课程旨在教授学生使用统计软件(如SPSS、R、Python等)的基本操作和应用,包括数据管理、描述性统计分析、推断性统计分析等,以培养学生运用统计软件进行数据处理和分析的能力。 数据可视化课程则侧重于教导学生数据可视化的基本原理和方法,包括选择合适的可视化工具(如Excel、Tableau、Matplotlib等)、设计原则以及通过实际案例学习如何运用数据可视化技术。通过这门课程,学生将提高数据分析和可视化设计的能力。
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数理统计
肖鸿民
开课时间 : 2024年05月30日 - 2025年05月29日
数理统计课程是统计学专业的基础核心课程,它系统地介绍了概率论与数理统计的基本原理和方法。课程内容包括概率论基础、统计量及其分布、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析、非参数统计等多个方面。通过学习,学生能够理解数据的收集、整理和分析过程,掌握统计推断的基本技巧,提高解决实际问题的能力。同时,课程还强调统计软件的应用,帮助学生提高数据处理和分析的实践操作能力。
开课中
深度学习的数学基础理论
乔军胜
开课时间 : 2024年05月30日 - 2025年05月29日
这门课程为深度学习提供了必要的数学基础,覆盖了线性代数、微积分和概率论与数理统计等核心内容。课程旨在帮助学生深入理解这些数学工具在神经网络模型构建、优化算法设计和数据分析中的应用。通过学习,学生能够掌握深度学习技术的数学本质,提高数据分析和建模能力,为未来的深度学习研究和应用打下坚实的基础。
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