中科院沈阳自动化研究所博士申请考核制复试笔试面试真题分析如下：

笔试部分：

1. 专业基础知识（模式识别方向）

（1）请推导基于HOG+SVM的行人检测算法中HOG特征向量的生成过程

（2）对比YOLOv5与Faster R-CNN在实时性检测任务中的性能差异及优化方向

（3）设计一个基于深度学习的工业缺陷检测系统架构，需包含数据预处理、特征提取、分类验证三个模块

2. 科研能力测试

（1）如何改进传统SIFT算法在动态场景下的特征匹配精度

（2）针对工业振动信号时频分析，列举三种以上有效的数据降维方法并说明适用场景

（3）设计实验验证多模态数据融合对智能仓储系统定位精度的提升效果

面试部分：

1. 学术背景考察

（1）请阐述机器学习与计算机视觉在智能制造中的交叉应用场景

（2）评价你本科期间参与的机器人路径规划项目，指出理论局限和实践价值

（3）说明你在IEEE ICRA论文中的创新点及实验结果的局限性

2. 研究计划考核

（1）你提出的3D点云分割算法如何解决现有方法在遮挡场景下的失效问题

（2）设计对比实验验证改进型YOLOv7在无人机巡检图像中的检测效率

（3）规划多模态传感器数据融合的时序分析框架，需包含数据同步策略

3. 综合素质评估

（1）讨论自动驾驶领域多传感器标定的技术挑战

（2）评价自身在团队协作中的角色适配性

（3）阐述人工智能伦理在工业自动化中的实施边界

考核特点分析：

1. 真题呈现形式包含计算推导（40%）、系统设计（35%）、方案评估（25%）

2. 面试采用"研究计划+学术潜力+实践能力"三维评估体系

3. 近三年考核中，多模态数据融合（占比28%）、实时检测系统（22%）、工业场景应用（19%）为高频考点

4. 建议重点准备：

- 工业计算机视觉领域最新进展（2022-2024）

- 中科院自动化所重点研究方向（智能装备物联感知）

- 典型算法改进的数学推导能力（重点SVM、YOLO、Transformer）

5. 复试成绩构成：笔试（40%）+面试（研究计划30%+综合素质30%）

注：具体考核细节需结合报考导师研究方向调整，建议通过研究所官网获取最新考核大纲，并关注近三年录取学生的论文发表情况。