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UCAS推荐信新填法! UCAS的推荐信格式已经更新为三个模块,分别是: ⷠ学校基础信息与介绍(必填) ⷠ学生在考试或其他考核中可能遇到的特殊情况(选填) ⷠ大学/学院应了解的关于学生的具体情况(选填) 推荐信不超过4,000个字符!以下是不同背景学生的填写建议: 1️⃣ 优秀学生来自名校 学校介绍:重点介绍学校背景,突出名校优势。 学生情况:详细展示学生的竞赛经历、科目成绩和实践项目。 2️⃣ 普通学生来自名校 学校介绍:同样强调学校背景,突出名校的重要性。 特殊情况:针对学生成绩一般的情况,解释可能影响成绩的特殊情况,如班级更换老师等。 学生情况:展示学生在困难中的表现和努力,强调最终成绩可能不能完全反映学生的学术能力。 3️⃣ 优秀学生来自普通学校 学校介绍:简要介绍学校情况。 学生情况:重点展示学生的优秀之处,如学科热情、获奖经历等。 4️⃣ 普通学生来自普通学校 特殊情况:提供解释说明的机会,如家庭责任、学习压力等。 学生情况:展示学生的个人特质和学习潜力,从细微之处体现学生的特质。 填写建议: 确保推荐信内容真实、客观,突出学生的优势和潜力。 注意字数控制,不要超过规定的字符数。 根据学生实际情况,灵活调整推荐信的结构和内容。
英国本科申请,UCAS材料清单 什么是UCAS? UCAS,即大学和学院招生服务中心,是英国的公共服务机构,负责统一管理英国大学的招生申请。所有英国大学的本科学位课程,包括专升本,都需要通过UCAS申请。 UCAS申请必备材料 Personal Details:个人基本信息 Additional Information:英国本地学生需填写资金信息,证明有能力支付学费 Choices:初次递交申请时,最多可填报5个志愿 Education:教育背景,包括成绩、课程和英语能力证明(如雅思/托福/PTE成绩) Employment:工作/实习经验(如有) Reference:一封推荐信 Personal Statement (PS):个人陈述 个人陈述(Personal Statement) PS要求4000个字符或47行,包括空格及空行。个人陈述会发给你申请的所有大学,所以不要出现任何一所大学的名字。 内容: Why are you applying for your chosen course(s)? 你为什么申请这些课程? Skills and achievements:介绍与你申请课程相关的学习能力、荣誉和职位。 Hobbies and interests:个人兴趣爱好及对自己带来的积极影响(尽量与科目有关)。 Work experience:相关工作/实习/志愿者经历(尽量与科目有关)。 海外学生的特别注意事项 作为海外学生,你需要介绍自己为什么想要去英国留学,你的英语能力和学过的相关英语课程,以及为什么选择去英国而不是在你的祖国读本科。 Future plans:与所选课程相关的未来规划 ᠦ示 如果说分数是一个学生的硬性条件,那么PS就是十分重要的“软实力”。同样的成绩和经历,院校会更倾向于选择PS写得好的同学。甚至有时候分数毫无优势或者小幅度的达不到要求,一份好的PS也可以帮你赢得学校的青睐。
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车牌识别五大核心技术详解 车牌识别技术在智慧交通领域扮演着至关重要的角色,它广泛应用于停车场管理、交通违法监控和智慧城市建设等场景。为了实现高效准确的车牌识别,通常需要以下几个核心要素:图像采集、图像预处理、特征提取、车牌定位和字符识别与后处理。 图像采集 𘊨𝦧识别的第一步是图像采集,这通常通过摄像头来完成。选择摄像头时,需要考虑光照条件、视野范围和分辨率等因素。随着摄像头技术的进步,高清晰度、低光噪声和宽动态范围的摄像头成为车牌识别的首选。 图像预处理 图像预处理是提高图像质量、减少干扰因素的关键步骤。常见的预处理方法包括图像去噪、图像增强和图像分割。去噪操作可以通过滤波降低噪声;图像增强可以通过调整对比度和亮度提高车牌的清晰度;图像分割则是将车牌从背景中分离出来,为后续的特征提取做准备。 特征提取 特征提取是车牌识别的核心环节,目的是从预处理后的图像中提取出能够准确识别车牌的特征。常见的特征提取方法包括边缘检测、颜色特征提取和形状匹配。边缘检测可以通过检测车牌边缘的变化来提取特征;颜色特征提取可以通过车牌的颜色分布来进行识别;形状匹配则是将预定义的车牌形状与实际图像进行匹配,以确定车牌的位置和形状。 车牌定位 车牌定位的目的是确定车牌在图像中的位置。常见的车牌定位方法包括基于颜色的车牌定位、基于形状的车牌定位和基于边缘的车牌定位。这些方法可以通过预先定义的车牌模板和图像特征进行匹配,找到车牌的位置。 字符识别与后处理 字符识别是车牌识别的最后一步,通过对车牌上的字符进行识别,得到最终的识别结果。常见的字符识别方法包括基于模板匹配、基于神经网络和基于机器学习。识别结果后处理则是对字符识别结果进行校验和纠错,以提高识别的准确性和稳定性。 随着人工智能和深度学习的快速发展,车牌识别技术将迈向更高的水平。未来的车牌识别在智慧交通中具有广泛的应用前景。然而,车牌识别面临的环境因素及数据加密方面的挑战也需要我们不断研究和创新,提升技术能力和解决方案,以推动车牌识别的发展。未来车牌识别将推出更科学的结构和更丰富的功能,为智慧交通的建设和改善提供更大的促进作用。
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