东华大学社会奖学金获奖学生名单

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0 下载量 92 浏览量 更新于2024-07-06 收藏 403KB PDF 举报
"香港溢达奖学金获奖学生名单-欢迎访问东华大学归纳.pdf" 这份文件是一个关于东华大学各社会奖学金获奖学生的详细列表,包括了不同奖学金的名称、获奖学生的学院、班级、专业以及具体姓名。这些奖学金旨在表彰在学术、艺术或特定领域表现出色的学生。 1. Andritz奖学金获奖学生名单: - 获奖学生均来自纺织学院的非织0901班级,专业是非织造材料与工程,包括蔡嘉华、张佳锦、林志行和郭珊珊四位同学。 2. ITS--天祥奖学金获奖学生名单: - 包含来自纺织学院、服装·艺术设计学院和化工生物学院的学生。例如,纺织学院的陈晓芙(纺织工程类)、任珊玥(卓越纺织品设计);服装·艺术设计学院的梅思雨(服装艺术设计)和马吉宏(轻化工程)。 3. ZUKKA奖学金获奖学生名单: - 主要集中在服装·艺术设计学院,涵盖多个专业,如服装设计与工程、新媒体艺术设计、服装表演与服装设计、数字媒体艺术设计、会展艺术与技术等。获奖者有章娟、任文、孔诗曼琦、卫佳燕、姚枭岩、邵梦奕、许艳婷和廖欣等。 4. 陈红奖学金获奖学生名单: - 获奖者来自服装·艺术设计学院,专业为环境艺术设计的杨黎蕾和数字媒体艺术的韩文婷。 5. 陈彦模奖学金获奖学生名单: - 颁发给了材料学院的闻晓霜和朱艺超,他们都是材料科学与工程专业的学生。 6. 东软奖学金获奖学生名单: - 涉及计算机科学与技术学院,包括信息安全专业如黄自力、张博文,网络工程专业如乐奥,以及计算机科学与技术专业的吴金福。 7. 方柏容奖学金获奖学生名单: - 奖励了环境科学与工程学院的建环0901班级,获奖者专业是建筑环境与设备工程。 这些奖学金项目反映了东华大学在各个学科领域的卓越表现,同时体现了社会对教育的支持和对学生优秀成绩的认可。获奖学生不仅在学术上表现出色,也可能在创新、领导力或艺术方面有所建树。这些奖学金的设立鼓励学生全面发展,提升自身能力,同时也激励其他学生努力追求卓越。
2024-09-06 上传
图像识别技术在病虫害检测中的应用是一个快速发展的领域,它结合了计算机视觉和机器学习算法来自动识别和分类植物上的病虫害。以下是这一技术的一些关键步骤和组成部分: 1. **数据收集**:首先需要收集大量的植物图像数据,这些数据包括健康植物的图像以及受不同病虫害影响的植物图像。 2. **图像预处理**:对收集到的图像进行处理,以提高后续分析的准确性。这可能包括调整亮度、对比度、去噪、裁剪、缩放等。 3. **特征提取**:从图像中提取有助于识别病虫害的特征。这些特征可能包括颜色、纹理、形状、边缘等。 4. **模型训练**:使用机器学习算法(如支持向量机、随机森林、卷积神经网络等)来训练模型。训练过程中,算法会学习如何根据提取的特征来识别不同的病虫害。 5. **模型验证和测试**:在独立的测试集上验证模型的性能,以确保其准确性和泛化能力。 6. **部署和应用**:将训练好的模型部署到实际的病虫害检测系统中,可以是移动应用、网页服务或集成到智能农业设备中。 7. **实时监测**:在实际应用中,系统可以实时接收植物图像,并快速给出病虫害的检测结果。 8. **持续学习**:随着时间的推移,系统可以不断学习新的病虫害样本,以提高其识别能力。 9. **用户界面**:为了方便用户使用,通常会有一个用户友好的界面,显示检测结果,并提供进一步的指导或建议。 这项技术的优势在于它可以快速、准确地识别出病虫害,甚至在早期阶段就能发现问题,从而及时采取措施。此外,它还可以减少对化学农药的依赖,支持可持续农业发展。随着技术的不断进步,图像识别在病虫害检测中的应用将越来越广泛。