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东北大学计算机科学与工程学院2023年硕士研究生招生考试复试实施细则（更新）
依据《关于做好2022年全国硕士研究生招生录取工作的通知》（教学司〔2022〕4号）及《东北大学2022年硕士研究生复试录取工作方案》文件要求，结合我院实际，制定本实施细则。
一、招生计划及复试名单
1.学院各专业统考招生计划、复试比例、复试录取名单确定规则等可登录学校研究生招生信息网（点击此处）查询。
2.学院依据统考招生计划、复试名单确定规则，结合复试比例确定复试人数（遵循小数点进位原则），并按合格考生（单科成绩和总成绩均达到报考专业所在学科门类的复试基本分数线的考生）的初试总分由高到低确定复试名单，排名末位初试总分相同的考生具备同等资格。
3.参加我院2021年暑期学术夏令营活动并考核合格的营员，第一志愿报考我院相对应专业，且初试成绩达到我校相应门类的复试基本分数线，即可获得复试资格。
4.我校一志愿考生复试名单详见东北大学研究生招生信息网（点击此处）。
二、复试形式与内容
（一）复试形式
我院复试采取网络远程考核方式。
网络远程复试系统：学信网招生远程面试系统（点击此处）。
联络通讯系统（辅系统）：阿里钉钉（点击此处）。
请考生及时下载上述软件，并熟悉基本功能和操作方法（考生操作手册及指南点击此处）。如报名时移动电话发生变化，请将更改后的联系方式发送至grad@mail.neu.edu.com，邮件标题为：考生编号后五位+姓名+更改后的手机号码。
（二）复试内容
复试内容包括综合素质和能力、外语能力、专业素质和能力，复试分数满分260分，复试时长约30分钟。
1.综合素质和能力考核：满分70分，时长7分钟。
综合素质和能力考核全面考察考生一贯表现、大学期间的学习情况及成绩、本学科（专业）以外的学习、科研、社会实践（学生工作、社团活动、志愿服务等）或实际工作表现等方面的情况；事业心、责任感、纪律性（遵纪守法）、协作性和心理健康情况；人文素养；举止、表达和礼仪；政治态度、思想表现、道德品质、遵纪守法、诚实守信等。
综合素质和能力考核分为个人汇报和提问作答。个人汇报以PPT方式进行（时长不超过3分钟），汇报内容主要包括：
（1）个人基本情况，介绍一下个人基本信息及相关履历；
（2）本科学习情况，重点介绍5门所学核心课程学习情况；
（3）经历成果情况，主要介绍本学科（专业）以外的学习、科研、实践（学生工作、志愿公益）等方面的情况及获得奖励成果；
复试专家通过汇报情况进行提问，考生进行口头作答，复试专家根据考生个人汇报和提问作答情况两部分综合表现给出得分（时长4分钟）。
2.外语能力考核：满分30分，时长3分钟。
外语能力考核全面考察考生对外语基本知识的掌握、表达能力。外语能力考核通过抽题作答。
3.专业素质和能力考核：满分160分，时长20分钟。
专业素质和能力考核全面考察考生对本学科（专业）理论知识和应用技能掌握程度，利用所学理论发现、分析和解决问题的能力，对本学科发展动态的了解以及在本专业领域发展的潜力；创新精神和创新能力。专业素质和能力考核由抽题作答和提问作答构成，复试专家根据考生综合表现给出得分。
专业素质和能力考核参考东北大学研究生招生信息网公布的《东北大学2022年硕士研究生招生考试复试参考信息》，考核内容不仅限于复试参考信息中公布的专业素质和能力内容参考。
三、复试准备工作
（一）考生须提前准备应试场地（严禁在培训机构），确保应试空间独立、可封闭、无干扰，应试环境是光线明亮，不逆光。
（二）考生须提前准备两部带摄像头的设备（手机或电脑均可）。复试时，1台笔记本电脑或台式机（具备音、视频输入、输出功能），作为主机位设备，用于复试考核；1部手机或笔记本电脑或台式机或pad等平板设备（具备音、视频输入、输出功能），作为辅机位，用于监控面试环境。
（三）考生须提前测试设备功能，确保摄像头和麦克运行正常，安装网络远程复试系统软件。如无法实现（二）中设备要求，须在资格审查（3月21日下午18:00）前，将具体原因发送至联系邮箱（grad@mail.neu.edu.com），邮件标题为考生编号后五位+姓名+无法实现双机位，正文描述具体原因。
（四）考生须提前测试网络环境，网络良好能满足复试要求，保障具有有线宽带网、WIFI、4G网络等两种以上网络条件，建议采用电脑有线宽带连接（或手机采用4G信号）进行面试。使用相关电子设备须注意提前充满电。
四、资格审核与系统测试
各专业资格审核工作同系统测试环节同期进行。
（一）资格审核
考生须于3月22日（下午17:00）前，通过网络远程复试系统提交以下材料：
1.基本信息（具体信息详见附件）;
2.初试准考证；
3.有效身份证件原件（正反面）；
4.学历学位证书及教育部学历电子注册备案表，应届生提供学生证及教育部学籍在线验证报告；
上述材料须按序号顺序，生成一个PDF文档（范例详见附件），命名格式为考生编号后五位+姓名，上传至网络远程复试系统。未符合要求的，须按要求进行补充。
（二）系统测试
1.系统测试时间：3月27日下午1:00。
2.系统测试网址：学信网招生远程面试系统（https://bm.chsi.com.cn/ycms/stu/）。
3.系统测试流程：登录系统并进入候考区后，按照工作人员安排，逐次进入复试间，同工作人员测试音频、视频效果，测试共享屏幕功能及PPT播放功能（建议准备一套PPT打印版），熟悉系统操作功能。测试无异常的考生，复试期间原则上须继续使用测试期间的设备、环境、网络；测试异常的考生，须及时查找原因并解决。
五、复试安排及工作流程
（一）复试日期
复试专业
复试日期
登录系统时间
081000信息与通信工程
3月30日
当天7:30
081200计算机科学与技术
3月29日
当天7:30
085402通信工程
（含宽带网络、移动通信等）
3月30日
当天7:30
085404计算机技术
3月29日
当天7:30
085410人工智能
3月29日
当天7:30
125601工程管理
3月27日后
待定
同等学力加试
3月31日
当天7:30
（二）工作流程
1.考生须于复试当天7:30前登录系统，登录系统前须将可视范围内的任何复试相关资料清理干净，复试期间，除考生本人外，严禁他人进入考试独立空间，否则复试无效。
2.考生登录系统，通过实人认证后，签署承诺书，接收网络候考室公告及组内通知，保持候考状态，主动了解复试进度。按照系统提示（或工作人员提醒）进入复试间，进入后须主动配合复试小组的身份核验，身份核验通过后，手持摄像头按要求展示周围环境，确保复试期间周围环境符合考场要求。
3.复试开始，考生应距离电脑屏幕一定距离，并保持双手在屏幕中显示，复试过程中不得随意转换视频连接界面。按照复试小组发出的指令及规定的时间要求依次完成复试考核，对试题（或提问）进行作答。作答完毕后按照复试小组的要求离开复试间。
4.复试期间，考生须注意自己的仪容仪表，文明礼貌。注意保持发型整洁，免冠、素颜、露耳且不可佩戴首饰、耳机等。复试相关的内容属于教育工作国家秘密，按照国家机密级事项管理，受国家法律法规保护，全程禁止录音、录像或截屏。任何组织或个人在学院复试整体工作结束前，不得以任何形式录制、复制或对外透露、传播试题内容等复试相关的内容。
5.复试期间出现异常情况，考生须第一时间通过系统群公告中提供的应急联系方式主动同学院取得联系。
六、录取
（一）成绩计算方法
总成绩=初试总分+复试总成绩（综合素质和能力成绩+外语能力成绩+专业素质和能力成绩）。
同一专业涉及分组，考生的复试总成绩＝考生在所在复试小组所得复试总成绩×（同一专业的各复试小组复试总成绩的平均成绩÷考生所在复试小组内全部考生复试总成绩的平均成绩）。
（二）录取规则
各专业依据拟录取名单确定规则及考生报考志愿,按总成绩由高到低进行排序并确定拟录取名单。考生总成绩出现并列时，依次比较如下分数，按照由高到低原则进行录取：复试成绩、初试专业课成绩、初试外语成绩，分数高者优先录取。
一志愿报考信息与通信工程（081000）、计算机科学与技术（081200）、计算机技术（085404）、通信工程（含宽带网络、移动通信等）（085402）、人工智能（085410）专业，复试合格未进入一志愿报考研究方向（总校、【秦皇岛】、【佛山】，下同）拟录取名单的考生，可申请调整录取至一志愿报考专业中有缺额招生计划的研究方向，学院根据相关专业各研究方向招生计划缺额及考生总成绩由高到低依次确认考生的录取研究方向，直至相关专业各研究方向招生计划完成。同意拟录取的须提交申请，放弃拟录取的须提交放弃声明，相关材料在复试结果公布后一日内按学院通知要求提交。
出现以下情况之一者，不予录取：
1.复试成绩低于156分。
2.思想政治素质、道德品质考核结果不合格。
七、咨询渠道
学院成立招生工作小组，负责本单位复试期间各项具体工作的组织实施。
联系部门：计算机科学与工程学院研究生教学办
联系人：张老师、芦老师
联系电话：024-83673145
联系邮箱：grad@cse.neu.edu.cn
八、受理申诉、投诉和监督渠道
学院成立招生工作监督小组，负责对本单位的复试工作进行监督，并受理考生的举报、投诉等事宜。
联系部门：计算机科学与工程学院办公室
联系人：侯老师
联系电话：024-83680256
联系邮箱：cse@cse.neu.edu.com
受理时限：复试结束后三个工作日内。
九、其它
1.学院坚持“随机确定考生复试次序”“随机确定导师组组成人员”“随机抽取复试试题”的“三随机”原则。
2.复试系统运用两识别即“人脸识别”“人证识别”等技术，并通过四比对即综合比对“报考库”“学籍学历库”“人口信息库”“考生考试诚信档案库”等措施，加强对考生身份的审查核验。
3.对在复试过程中有违规行为的考生，一经查实，即按照《国家教育考试违规处理办法》《普通高等学校招生违规行为处理暂行办法》等规定严肃处理，取消录取资格，记入《考生考试诚信档案》。入学后3个月内，学校将按照《普通高等学校学生管理规定》有关要求，对所有考生进行全面复查。复查不合格的，取消学籍；情节严重的，移交有关部门调查处理。
4.未来技术学院实验班将在完成东北大学硕士研究生招生考试复试录取工作后面向已录取的2022级计算机科学与技术、人工智能专业学生进行选拔，实验班概况、选拔与录取等详细信息将于近期公布，联系方式：未来技术学院综合办公室李老师83673958。
本方案的解释权归东北大学计算机科学与工程学院，如有与国家政策及学校政策不符之处，以国家政策及学校政策为准。
其它事项详见《2022年东北大学硕士研究生招生复试指南》。
东北大学计算机科学与工程学院
2022年3月24日
人工智能原理与算法2023年期末考试试题
期末考试试题期末考试一共5题，均是课本原题(3.25、5.9、8.10、12.20、15.13)-3.25当w=0时，相当于无信息搜索算法。当w=1时，该算法为A*搜索算法。当w=2时，该算法为贪婪搜索算法。f(n)=(2−w)[g(n)+w2−wh(n)]f(n)=(2-w)left[g(n)+frac{w}{2-w}h(n) ight]f(n)=(2−w)[g(n)+2−wwh(n)]当w小于1时，f(n)是可容许的，可保证最优性。
-5.9-8.10-12.20-15.13
机器学习考试简答题
目录1、什么是机器学习？简述机器学习的一般过程。2、简述K折交叉验证与留一法的基本思想及其特点。3、简述什么是欠拟合和过拟合、产生的原因以及如何解决。4、简述线性回归与逻辑回归的区别。5、简述剪枝的目的以及常用的两种剪枝方式的基本过程。6、简述K均值聚类算法的流程。7、简述什么是降维以及PCA算法的流程。8、简述贝叶斯网的组成，贝叶斯网中结点的三种连接方式，并分析它们的独立性。9、简述卷积神经网络与传统的神经网络的区别。10、简述基于核函数的非线性支持向量机的基本思想。1、什么是机器学习？简述机器学习的一般过程。答：机器学习是通过算法使得机器从大量历史数据中学习规律，从而对新样本做分类或预测。一般分为训练阶段、测试阶段和工作阶段。训练阶段的主要工作是根据训练数据建立模型，测试阶段的主要工作是利用验证集对模型评估与选择，工作阶段的主要工作是利用建立好的模型对新的数据进行预测与分类。
2、简述K折交叉验证与留一法的基本思想及其特点。答：K折交叉验证：将数据划分为K个大小相等的互斥子集；然后用其中的K-1个子集作为训练集，余下的那个子集作为测试集；这样就可以进行K次训练和测试，最终返回的是这K个测试结果的平均值。其稳定性和保真性在很大程度上取决与K的取值。
留一法：每次取一个样本作为测试集，其余样本组成的集合作为训练集，训练和测试的次数等于样本的个数。留一法的评估结果往往被认为是比较准确的，其最大的缺陷是当数据集较大时，模型的开销非常大。
3、简述什么是欠拟合和过拟合、产生的原因以及如何解决。答：欠拟合：模型在训练集上的误差较高。原因：模型过于简单，没有很好的捕捉到数据特征，不能很好的拟合数据。解决方法：模型复杂化、增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力等。
过拟合：在训练集上误差低，测试集上误差高。原因：模型把数据学习的太彻底，以至于把噪声数据的特征也学习到了，这样就会导致在后期测试的时候不能够很好地识别数据，模型泛化能力太差。解决方法：降维、增加训练数据、正则约束等。
4、简述线性回归与逻辑回归的区别。答：（1）任务不同：回归模型是对连续的量进行预测；分类模型是对离散值/类别进行；（2）输出不同:回归模型的输出是一个连续的量，范围在[-∞,+∞]，分类模型的输出是数据属于某种类别的概率，范围在[0,1]之间；（3）参数估计方法不同：线性回归中使用的是最小化平方误差损失函数，对偏离真实值越远的数据惩罚越严重；逻辑回归使用对数似然函数进行参数估计，使用交叉熵作为损失函数，对预测错误的惩罚是随着输出的增大，逐渐逼近一个常数。
5、简述剪枝的目的以及常用的两种剪枝方式的基本过程。答：目的：剪枝是决策树学习算法对付“过拟合”的主要手段，通过主动去掉一些分支来降低过拟合的风险。基本策略有“预剪枝”和“后剪枝”。
“预剪枝”对每个结点划分前先进行估计，若当前结点的划分不能带来决策树泛化性能的提升，则停止划分，并标记为叶结点。
“后剪枝”先从训练集生成一棵完整的决策树，然后自底向上对非叶子结点进行考察，若该结点对应的子树用叶结点能带来决策树泛化性能的提升，则将该子树替换为叶结点。
6、简述K均值聚类算法的流程。答：假设有m条数据，n个特性，则K均值聚类算法的流程如下：
（1）随机选取k个点作为起始中心(k行n列的矩阵，每个特征都有自己的中心)；（2）遍历数据集中的每一条数据，计算它与每个中心的距离；（3）将数据分配到距离最近的中心所在的簇；（4）使用每个簇中的数据的均值作为新的簇中心；（5）如果簇的组成点发生变化，则跳转执行第2步；否则，结束聚类。
7、简述什么是降维以及PCA算法的流程。答：降维是通过某种数学变换将原始高维属性空间转变为一个低维子空间，保留重要性比较高的特征维度，去除冗余的特征。
主元成分分析PCA使用最广泛的数据降维算法，其一般流程如下：（1）样本零均值化；（2）计算数据的协方差矩阵；（3）计算协方差矩阵的特征值与特征向量；（4）按照特征值，将特征向量从大到小进行排序；（5）选取前k个特征向量作为转换矩阵；（6）零均值化后的数据与转换矩阵做矩阵乘法获得降维后的数据。
8、简述贝叶斯网的组成，贝叶斯网中结点的三种连接方式，并分析它们的独立性。答：一个贝叶斯网B由结构G和参数Ɵ组成。G是一个有向无环图，其中每个结点对应于一个属性，若两个属性由直接依赖关系，则它们由一条边连接起来；参数Ɵ包含了每个属性的条件概率表，定量描述这种依赖关系。
（1） （2） （3）
（1）同父结构，c已知的情况下，a,b独立；
（2）V型结构，c未知情况下，a,b独立；
（3）顺序结构，c已知情况下，a,b独立。
9、简述卷积神经网络与传统的神经网络的区别。答：传统的神经网络是一种层级结构，由输入层，隐藏层，输出层构成，每层神经元与下层神经元完全互连，神经元之间不存在同层连接，也不存在跨层连接。
卷积神经网络相较于传统神经网络的特殊性在于权值共享和局部连接两个方面。局部连接：每个神经元只与上一层的部分神经元相连，只感知局部，而不是整幅图像；权值共享：每一个神经元都可以看作一个滤波器，同一个神经元使用一个固定的卷积核去卷积整个图像,可以认为一个神经元只关注一个特征，而不同的神经元关注多个不同的特征。
10、简述基于核函数的非线性支持向量机的基本思想。答：核函数不显示定义映射函数，在原始样本空间中通过计算核函数的值来代替特征空间中的内积。基于核函数的非线性支持向量机的基本思想就是通过非线性变换将输入空间对应到一个特征空间上，使得输入空间中的超曲面模型对应于特征空间上的一个超平面模型也就是支持向量机，问题转化为在特征空间中求解支持向量机。