研究生面试问题及注意事项

1.学会控制情绪，沉着冷静，充满自信，深呼吸，积极的暗示。
2.不会就是不会，不要不懂装懂，可以请求老师再说一遍。实在不会就说不好意思老师，这个领域的相关问题，平时可能没有了解到，希望可以得到老师的指教，学生下去一定尽快弥补起知识漏洞，多看文献，向老师前辈们学习。自己也要说出自己的理解，说出自己的解决问题的思路方向。老师很注重你的答题思路！
3.对软件工程和通信工程的相关领域，分支专业的学科名词了解：
4.综合素质：沟通，逻辑思维，科研能力（表达理解能力），心理素质，特长爱好，仪容仪表等。
5.面试时不要：太敬畏老师，当作普通的叔叔阿姨，录取了就是他们的学生，没录取就是见过面的长辈们，不要扣手指，扭扭捏捏，咬嘴唇，以后是要跟着老师出去参加会议的。
6.即使不会也要让老师觉得你很认真在思考这个问题。
7。你读过什么书什么期刊之类的，哪些著作。评论中性，不带个人意见，可以就一个观点进行阐述
8.回答问题时，不要立马回答，先几秒钟有个框架，语速不要快，有条理，吐字清晰！坐着挺直腰板，站着双手自然下垂，注意和老师有眼神交流，每一位都要兼顾，说话的音量和语气要合适。穿衣干净得体，不要超过三种颜色。
9.自我介绍中文的，本科专业，成绩好的科目再看一下，参加了那些比赛，有没有获奖，展现自己的优势，为什么要考研，为什么选择这个学校，能进复试大家都很优秀，决定上学肯定是自己有不足的地方，需要向老师前辈去学习。

一：为什么要考研。
我觉得，学习的最终目的就是不加任何功利主义的学习本身，本科期间将太多精力放在学生会上，专业相对薄弱，希望读研期间可以好好弥补自己，让自己变得更加全面一些。

软件工程/通信工程：
图像处理;模式识别;移动云计算;计算机视觉;视频数据处理;传感网;物联网;数据挖掘;大数据处理;信息安全;网络安全;智能电网;智能交通

1.自我介绍（看分组，有些分组要求用英文，当然大部分还是中文）：一个很好推销自己的机会，注意，我这里的“推销”并不是叫你们吹自己有多NB，而是不要紧张，一个轻松的态度给老师介绍自己（注意语速、停顿，和老师有眼神交流是最好的，不要有背稿子的感觉），因为研究生会有很多的交流讨论，如果一个自我介绍就紧张的不行，那老师对你的映像也就不言而喻了。切记切记：不要盲目的吹嘘自己的能力，就算自己的确有几把刷子，但在老师面前，你还是小白。so尽量保持一个谦虚的态度，但是也不是说自己的强项不要展现出来，这就是一个度的问题，要自己把握了。
2.专业闲聊+专业问答：这个部分的闲聊和问题，很大程度上取决于你的自我介绍，据我了解，说自己越NB的人，老师的问题一般也就会越难。然后可能会问到毕设，你本科成绩单上的科目，本科做过的项目。切记不要骗老师，没做过项目就没做过，大不了讲讲毕设，但是骗老师是大忌，可能因此直接pass了。
3.英语：包括英语问答，一般1-2个生活问题，这个话题就不好说了，什么都有可能，但一般都会比较简单，老师提问的语速也会可以放慢，防止你听不懂问题。接下里就是口译（给你一段话，1分钟看，口译），这段话就是专业内容了，一些前沿技术，例如大数据，人工智能，计算机视觉，区块链等等，都有可能。最后就是笔译，一般2-3句中文的段落，翻译成英文。这部分的英语，我觉得大家不用紧张，因为：①英语大家普遍都不太好，你不会他们也不会。②专业英语还是有难度的，基本上都会看不懂和翻译不出来，很正常，所以拉不开差距。真正拉开差距的是专业问答！！

1.图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。
2. 模式识别（英语：Pattern Recognition），就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识别。这是模式识别的两个重要方面。市场上可见到的代表性产品有光学字符识别、语音识别系统。
3. 基于云计算的定义，移动云计算是指通过移动网络以按需、易扩展的方式获得所需的基础设施、平台、软件(或应用)等的一种IT资源或(信息)服务的交付与使用模式。移动云计算是云计算技术在移动互联网中的应用。
4.计算机视觉:是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所 指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提 取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。
5. 视频信号有模拟信号和数字信号之分，视频处理泛指对视频信息的所有操作，视频数据处理技术包括视频的编辑、视频的压缩等方面，目的是增强视频的观赏性。视频数据处理软件主要包括5种：Adobe Premiere、Ulead Media Studio Pro、Ulead Video Studio、Windows Movie Maker、Pinnacle Studio。数字化的视频编辑技术不仅让人们体验到了前所未有的视觉冲击效果，也为人们的日常生活带来了无穷的乐趣。
6. 传感网的定义为随机分布的集成有传感器、数据处理单元和通信单元的微小节点，通过自组织的方式构成的无线网络.
7.物联网（英语：Internet of Things，缩写IoT）是互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络。物联网一般为无线网，而由于每个人周围的设备可以达到一千至五千个，所以物联网可能要包含500兆至一千兆个物体。在物联网上，每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结，在物联网上都可以查出它们的具体位置。通过物联网可以用中心计算机对机器、设备、人员进行集中管理、控制，也可以对家庭设备、汽车进行遥控，以及搜索位置、防止物品被盗等，类似自动化操控系统，同时透过收集这些小事的数据，最后可以聚集成大数据，包含重新设计道路以减少车祸、都市更新、灾害预测与犯罪防治、流行病控制等等社会的重大改变，实现物和物相联。
物联网将现实世界数字化，应用范围十分广泛。物联网拉近分散的信息，统整物与物的数字信息，物联网的应用领域主要包括以下方面：运输和物流领域、工业制造、健康医疗领域范围、智能环境（家庭、办公、工厂）领域、个人和社会领域等，具有十分广阔的市场和应用前景.
8. 数据挖掘（Data mining）又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
9. 《云计算大数据处理》介绍了基于云计算的大数据处理技术，重点介绍了一款高效的、实时分析处理海量数据的强有力工具——数据立方。数据立方是针对大数据处理的分布式数据库，能够可靠地对大数据进行实时处理，具有即时响应多用户并发请求的能力。
10.信息安全主要包括以下五方面的内容，即需保证信息的保密性、真实性、完整性、未授权拷贝和所寄生系统的安全性。信息安全本身包括的范围很大，其中包括如何防范商业企业机密泄露、防范青少年对不良信息的浏览、个人信息的泄露等。网络环境下的信息安全体系是保证信息安全的关键，包括计算机安全操作系统、各种安全协议、安全机制（数字签名、消息认证、数据加密等），直至安全系统，如UniNAC、DLP等，只要存在安全漏洞便可以威胁全局安全。信息安全是指信息系统（包括硬件、软件、数据、人、物理环境及其基础设施）受到保护，不受偶然的或者恶意的原因而遭到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，信息服务不中断，最终实现业务连续性。
信息安全学科可分为狭义安全与广义安全两个层次，狭义的安全是建立在以密码论为基础的计算机安全领域，早期中国信息安全专业通常以此为基准，辅以计算机技术、通信网络技术与编程等方面的内容；广义的信息安全是一门综合性学科，从传统的计算机安全到信息安全，不但是名称的变更也是对安全发展的延伸，安全不再是单纯的技术问题，而是将管理、技术、法律等问题相结合的产物。本专业培养能够从事计算机、通信、电子商务、电子政务、电子金融等领域的信息安全高级专门人才。
11. 网络安全是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不因偶然的或者恶意的原因而遭受到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。
12. 智能电网就是电网的智能化（智电电力），也被称为“电网2.0”，它是建立在集成的、高速双向通信网络的基础上，通过先进的传感和测量技术、先进的设备技术、先进的控制方法以及先进的决策支持系统技术的应用，实现电网的可靠、安全、经济、高效、环境友好和使用安全的目标，其主要特征包括自愈、激励和保护用户、抵御攻击、提供满足21世纪用户需求的电能质量、容许各种不同发电形式的接入、启动电力市场以及资产的优化高效运行。
13. 智能交通系统(Intelligent Transportation System，简称ITS)是未来交通系统的发展方向，它是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。
14.人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 [1] 2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
15.区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。 [1]
区块链（Blockchain），是比特币的一个重要概念，它本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。 [2]
比特币白皮书英文原版 [3] 其实并未出现 blockchain 一词，而是使用的 chain of blocks。最早的比特币白皮书中文翻译版 [4] 中，将 chain of blocks 翻译成了区块链。这是“区块链”这一中文词最早的出现时间。