中科院沈阳自动化研究所模式识别与智能系统方向博士研究生申请考核制综合考核体系解析

一、考核流程与核心环节

该所博士考核采用"笔试+面试+综合评议"三维评价体系，总时长约4-6小时。笔试环节包含两套试题，第一套为专业基础题（模式识别原理、机器学习算法、计算机视觉技术），第二套为研究设计题（需在给定技术路线图中完成算法改进方案设计）。面试分为技术面试（学术导师组提问）与综合面试（交叉学科专家组提问），重点考察学术潜力与研究可行性。

二、典型笔试真题示例

1. 模式识别基础题

- 基于HOG+SVM的行人检测算法在复杂背景下的性能优化方案（需比较Adaboost与RANSAC的鲁棒性差异）

- 光谱图像特征提取中，如何解决小目标（<5像素）的检测难题（需结合形态学处理与深度学习特征融合）

2. 研究设计题

给定工业缺陷检测场景，要求设计端到端检测框架（需包含数据预处理、特征工程、模型架构、后处理四阶段），重点论述如何平衡检测速度与召回率（PS：需给出具体计算公式与实验验证方案）

三、面试高频问题库

1. 技术能力验证

- 请推导YOLOv5中目标锚框的自动学习算法（需写出损失函数并说明梯度传播过程）

- 如何解决三维点云数据在配准过程中的尺度不变性问题（需比较ICP、NDT、PointNet++的适用场景）

2. 科研思维考察

- 在医疗影像分割任务中，如何构建包含10万例标注数据的预训练模型（需说明数据增强策略与迁移学习路径）

- 请设计新型Transformer架构用于视频时序分析（需比较TimeSformer与ViViT的时序建模差异）

3. 跨学科融合

- 工业机器人抓取控制如何结合强化学习与数字孪生技术（需给出系统架构图）

- 智能制造中的多源异构数据融合方案（需包含OPC UA、MQTT、Kafka等技术选型依据）

四、综合评议评估维度

1. 科研潜力评估（40%）

- 研究计划创新性（是否突破现有技术瓶颈）

- 技术路线可行性（实验设计合理性、资源获取可能性）

- 学科交叉深度（是否融合2个以上研究方向）

2. 实践能力验证（30%）

- 工程实现能力（GitHub代码质量、模型部署经验）

- 专利论文产出（近三年相关成果统计）

- 项目管理能力（多团队协作案例）

3. 发展潜力评估（30%）

- 学术网络构建（国内外合作机构）

- 产业化经验（横向课题参与情况）

- 国际交流能力（会议报告、论文发表）

五、备考策略与注意事项

1. 技术深度强化

- 重点突破目标检测（YOLO系列、DETR）、分割（Mask R-CNN、UNet++）、时序分析（LSTM-Transformer融合）三大技术模块

- 掌握PyTorch Geometric、Open3D等工业级框架的深度应用

2. 研究设计规范

- 遵循"问题定义-方法创新-实验验证"三段式结构

- 建立量化评估体系（需包含F1-score、mAP、FPS等核心指标）

3. 交叉学科准备

- 熟悉智能制造（数字孪生、工业物联网）、智慧医疗（医学影像、多模态融合）、自动驾驶（BEV感知、多任务协同）三大应用场景

- 掌握OPC UA、ROS、Kafka等工业通信协议

4. 面试应答技巧

- 采用"STAR-L"应答模型（Situation-Task-Action-Result-Learning）

- 重点突出技术方案的工程落地价值（需给出具体应用场景与效益分析）

五、近年考核数据参考

2023年录取生源中：

- 清华大学自动化系（模式识别方向）占比28%

- 哈尔滨工业大学计算机学院（智能计算方向）占比19%

- 国内外知名企业研发中心（如大疆、商汤）占比15%

- 研究计划与产业需求契合度达82%，较2021年提升7个百分点

建议申请者重点准备工业场景下的技术解决方案，特别是在智能制造（预测性维护、视觉引导装配）、智慧医疗（肿瘤分割、手术机器人）、自动驾驶（复杂交通场景感知）等领域的交叉研究。注意关注所内重点研发方向（如AISAS智能系统、工业元宇宙），相关技术背景的申请者录取率高出均值23%。