电子信息专业学位博士研究生(含直博生)校企联合培养专项培养方案
授予学位类别:电子信息博士专业学位
专业学位类别代码名称:0854 电子信息
专业学位领域方向名称:
01 新一代电子信息技术(含量子技术等)
02 通信工程(含宽带网络、移动通信等)
03 集成电路工程
04 计算机技术
05 软件工程
06 控制工程
07 仪器仪表工程
08 光电信息工程
09 生物医学工程
10 人工智能
11 大数据技术与工程
12 网络与信息安全
制订单位:计算机学院、、大数据研究院、物理学院、国家卓越工程师学院、电子信息学院、自动化学院、湘雅基础医学院
培养方案版本号:2025版
一、专业概况
中南大学电子信息专业面向计算机技术、控制工程、通信工程、软件工程、人工智能、新一代电子信息技术、生物医学工程等相关领域培养工程技术人员和企业管理人员,依托计算机学院、自动化学院、物理学院、湘雅基础医学院、大数据研究院、商学院、电子信息学院和国家卓越工程师学院建设。
本专业学位点涵盖计算机科学与技术、控制科学与工程、电子科学与技术、信息与通信工程、数学等5个一级学科,其中主干学科计算机科学与技术、控制科学与工程学科在全国近一轮学科评估中获评A-类学科,数学是国家双一流建设学科。
本专业学位点师资力量雄厚,拥有中国工程院院士3人,全国模范教师1人,全国优秀教师1人,全国优秀科技工作者2人,国家级教学名师1人,各类国家级人才称号获得者9人,国家级青年人才称号获得者34人,各类省部级人才100余人。
本专业学位点拥有教育部“长江学者和创新团队发展计划”创新团队、医疗大数据应用技术国家工程研究中心(中南大学),医疗大数据分析理论与应用学科创新引智基地,教育部“移动医疗”重点实验室,湖南省“医学大数据协同创新中心”,“网络资源管理与可信评估服务”湖南省重点实验室,“金融货币识别与自主服务平台”湖南省工程技术研究中心,“声探测与信息对抗”湖南省国防科技重点实验室,“生物信息学”湖南省重点实验室以及湖南省人工智能与医学大数据国际科技创新合作基地,湖南省生物数据处理国际科技创新合作基地。依托国家自然科学基金创新研究群体、国家教学团队、111学科创新引智基地、教育部创新团队、教育部工程研究中心、湖南省重点实验室、湖南省工程研究中心、湖南省创新创业教育中心等学科平台,紧密结合国家重大需求,在有色冶金智能优化制造、电力电子系统控制、人工智能系统理论与技术、轨道交通信息与控制等领域取得了丰硕研究成果,在有色冶金自动化领域形成了鲜明研究特色和学术优势,先后取得4项国家科技进步二等奖、1项国家自然科学二等奖和1项国家技术发明二等奖。建有国家智能网联汽车(长沙)测试区、医疗大数据应用技术国家工程实验室、“先进控制与智能自动化”湖南省工程实验室、湖南省机器视觉与智慧医疗工程技术研究中心、中南大学-深兰科技人工智能研究院等平台。
办学定位:本学位点针对电子信息领域的国家战略需求,以计算机科学与技术、控制科学与工程、信息与通信工程、电子科学与技术、软件工程等多学科交叉协同为基本学术思想,以解决国家重大工程关键技术和培养高层次应用型人才为使命,在计算理论与算法、生物信息学、计算机视觉、流程工业智能优化制造、新一代人工智能、微电子学与固体电子学、电路与系统、电磁场与微波技术、通信工程、生物医学工程等方面,开展科学前沿探索与工程应用研究,培养具有良好思想政治觉悟和高度社会责任感,掌握电子信息领域坚实宽广理论基础、系统深入专门知识,具有国际视野和跨文化交流能力,能够把握电子信息领域产业和工程技术发展方向,解决复杂工程技术问题、进行技术创新以及规划和组织实施重大工程技术开发工作,引领、推动行业与企业工程技术创新的领军人才。
社会与区域发展需求:1)本学位点在网络计算与智能系统、医疗大数据、生物信息学、流程工业智能优化制造领域的研究方向与“中国制造2025”、工信部“智能制造发展规划”、“湖南省十五五规划”等国家与地方战略高度吻合。2)针对国家国防发展战略需求,在信息功能材料与器件、雷达信号处理、目标特征信号抑制、智能电子对抗系统集成设计与综合应用等方面形成了特色与优势,服务我国科技强军战略。
二、研究方向
1、控制工程(Control Engineering)
面向制造业、轨道交通、航空航天等行业的国家重大需求,瞄准国际学术前沿,开展基础理论和应用研究。研究工业过程控制与智能制造,包括复杂工业过程建模与优化控制、工业大数据分析与处理、知识自动化系统、数字冶金与虚拟实现、工业数字孪生系统等。研究先进检测技术与自动化装置,包括智能光电测量技术、新型光学成像技术、先进光器件、柔性传感技术信息处理与分析、智能感知技术应用、先进检测仪器研制及自动化装置等。研究轨道快速精密检测技术与装备、高速列车信息系统故障诊断与智能运维、轨道列车信号处理与安全监控、高速铁路运行控制与动态调度。研究信息探测与空天智能,包括雷达生命探测及搜救装备、飞行器智能任务规划与轨迹优化、集群智能协同、制导与控制一体化等研究。
2、计算机技术(Computer Technology)
研究网络计算与智能系统,包括电子信息领域的计算技术、计算理论与算法、生物信息学、计算机视觉与医学影像处理。开展以透明计算、移动云计算、雾计算和边缘计算为代表的新型网络计算模式基础理论研究和应用实践。研究最优化方法求解工程应用中的各种组合优化问题。研究后基因组时代的海量生物数据分析和处理方法。在计算机视觉、图形图像处理、数字医疗可视化分析、医疗大数据处理、智慧医疗、机器学习等领域开展研究。
3、人工智能(Artificial Intelligence)
围绕新一代人工智能的前沿问题,研究自然交互环境的言语感知与计算、面向媒体智能感知的自主学习;研究联想记忆模型与知识演化方法、复杂数据和任务的混合增强智能学习方法等;研究群体智能结构理论、组织方法、通用计算范式与模型;研究不确定性推理决策、分布式机器学习、深度强化学习等理论与高效模型;研究类脑感知、类脑记忆机制与计算融合、类脑复杂系统等理论与方法。
软件工程(Software Engineering)
通过综合运用软件工程、计算机技术以及其他学科的理论与方法,研究面向领域的服务计算模型与方法;围绕软件智能化开发与应用的关键问题,研究基于AI的智能软件开发过程、开发方法与开发框架与模型;与交叉学科相融合,研究面向生物信息以及医疗大数据的云计算与大数据分析方法,研究面向医疗诊断信息的医疗图像处理模型与方法;围绕云-边-端移动网络,研究隐私保护数据发布协议以及安全移动计算方法。
新一代电子信息技术(New Generation Electronic Information Technology)
研究新一代的电子信息技术,包括电路与系统、电磁场与微波技术、微电子学与固体电子学等方向。开展以隐形武器装备、微波探测技术、智能传感器、微流控生物芯片、多功能卷对卷电子印刷设备为代表的新一代电子信息技术基础理论研究和应用实践。聚焦智能仪器与嵌入式系统,研究光、电、声等信息的采集、传输与处理,包括传感器电子学、传感与检测技术、非线性电路与系统、专用集成电路系统设计等;聚焦电磁兼容与探测技术,研究新型电调谐微波材料与器件,微波集成电路工艺与器件,新型雷达系统与探测技术;聚焦柔性印刷电子、信息光电子学、微电子器件与应用,开展印刷材料墨水化、印刷器件优化和集成,太阳能电池、场效应晶体管、光电探测器、自旋器件等方面的基础研究和技术开发。
6、通信工程(Communication Engineering)
研究无线通信与移动计算、智能感知与边缘计算技术。研究智能感知与信息处理技术,包括探地雷达、手势雷达、软件无线电、雷达通信一体化、MIMO天线、液态天线、视频编码与图像理解技术。研究轨道交通网络通信技术,包括5G车联网、智能交通与新能源,交通大数据分析、高速铁路网络通信建模、网络通信拓扑优化、多网集成与融合、高速列车高效安全通信策略、列车网络化系统、控制与信息安全。研究量子计算与信息安全技术,包括量子线路设计、量子算法设计与分析、量子机器学习、量子密码学、量子匿名通信、量子密钥分发。
7、生物医学工程(Biomedical Engineering)
生物医学工程在分子、组织、器官等层面研究与控制生物体的机能变化规律,综合工程学、物理学、化学、生物学和医学的理论与方法,研究新型生物材料、医学检测技术、医疗器械和智能医学诊断,以辅助解决医学问题、保障人类健康、提高生命质量为目的的边缘交叉学科,具体研究内容主要围绕人类健康相关的疾病预防、诊断、治疗、康复等领域。
三、培养目标
专项试点工程类博士专业学位研究生(以下简称工程博士研究生)培养电子信息领域聚焦国家重大战略需求、支撑产业链安全,从事科学研究、技术开发和工程应用等方面的、具有创新能力的高级专门人才:
中国学生:拥护中国共产党的领导,拥护社会主义制度,热爱祖国,掌握辩证唯物主义和历史唯物主义的基本原理;具有良好的科研作风、科学道德和合作精神,品行优良,身心健康;有严谨求实的科学态度与作风。国际学生:了解中国国情和中华文化,尊重中国风俗习惯,具备良好的法治观念和道德意识,致力于推动中外文化友好交流,“知华、友华、助华”,具有良好的科研作风、科学道德和合作精神,品行优良,身心健康,有严谨求实的科学态度与作风。
具有坚实宽厚的电子信息基础理论;对所从事的研究方向及相关领域具有系统深入的专门知识,掌握电子信息领域的研究发展趋势,熟练掌握相关的实验技术及计算机技术,对本专业的某一方面有深入的研究并有独创性的研究成果。
掌握一门或以上外国语,能熟练地阅读本专业的外文资料及撰写科研报告和论文,能用外语熟练地进行学术交流。
四、学制和学习年限
按照《中南大学研究生学籍管理规定》执行。博士研究生的学制为4年(本科毕业直接攻读博士生5年),全日制博士研究生最长学习年限为7年,非全日制博士研究生最长学习年限为8年。最长学习年限计算截止日期为当年8月31日。
五、培养方式
采取课程学习、专业实践、毕业设计或学位论文相结合的培养方式,实行学校和企业联合指导。培养环节按照“2+3”方式安排,前2年在学校完成课程学习和科研训练等环节,后3年在企业完成专业实践和学位论文工作。
学校与企业共同承担培养工作,依托企业与学校已联合申报并立项的重大工程技术项目、来自企业工程技术需求的“揭榜挂帅”项目或企业正在承担的国家重大科技专项、重大装备工程重大基础研究等项目开展联合培养。
采取校企导师组指导制度,学校、企业组建专家委员会遴选双导师。导师团队实行分工合作制,学校导师负责对工程博士生的理论基础和专门知识学习的指导,企业导师负责工程博士生的工程实践能力、项目组织能力的培养,校企导师团队共同负责工程博士生培养方案制定、研究方向和课题选择,研究计划和方案确定,与工程博士生一起,共同组织研究课题的实施和科研攻关。
定期聘请国外大学的教授来华讲学,开拓国际交流与合作渠道,打通与相关国外企业进行短期企业研修的通道,提高工程博士生的国际工程能力。工程博士的培养过程含学术交流、博士生资格考试、学位论文开题报告等培养环节,通过这些培养环节进行考核筛选,不合格者予以重新考核或淘汰。
六、课程设置与学分
(一)博士生课程设置与学分
1.学分
课程类别 |
中国学生 |
课程类别 |
国际学生 |
公共学位课 |
4 |
公共学位课 |
7 |
专业基础课 |
0 |
专业基础课 |
0 |
专业核心课 |
2 |
专业核心课 |
2 |
选修课 |
4 |
选修课 |
4 |
学科交叉课 |
学科交叉课 |
培养环节 |
11 |
培养环节 |
11 |
补修课 |
4 |
补修课 |
4 |
总学分 |
21 |
总学分 |
24 |
学分说明 |
(1)补修课:硕士阶段专业课主干课程,跨学科考取者必选,补修课不记入总学分,但需有考核成绩;(2)本专业学位的选修课可以在学校(相关学院)所开设的所有研究生课程中选择,也可以从校企合作课程中选择;(3)校企合作课程是企业专家根据项目需求开设的课程,开设地点可在学校或企业,该课程算选修课学分。 |
2.课程设置
课程类别 |
课程编号 |
课程(环节)名称 |
学时 |
学分 |
开课学期 |
说明 |
公共学位课 |
01030501A01 |
中国马克思主义与当代 |
32 |
2 |
秋季 |
必修(中国学生) |
99000003A01 |
工程伦理 |
32 |
2 |
秋季 |
必修 |
10000003A01 |
中国概况 |
32 |
2 |
春秋季 |
必修(国际学生) |
11000003A01 |
汉语Ⅰ |
64 |
3 |
春秋季 |
专业核心课 |
220085403B03 |
微电子学理论 |
32 |
2 |
秋季 |
选修2学分 |
22085403B02 |
系统建模与仿真 |
32 |
2 |
秋季 |
45080902B01 |
系统建模与仿真(电子信息学院) |
32 |
2 |
春季 |
45080902B2X |
随机信号与随机过程 |
32 |
2 |
春季 |
46081101B1X |
复杂过程控制技术及应用 |
32 |
2 |
秋季 |
46081101B2X |
智能优化及其应用 |
32 |
2 |
秋季 |
46081101C1X |
先进机器人学 |
32 |
2 |
秋季 |
47081203B04 |
机器学习理论与应用 |
32 |
2 |
秋季 |
47081203C02 |
大数据处理 |
32 |
2 |
春秋季 |
47081203D07 |
生物信息计算 |
32 |
2 |
秋季 |
56071001D1X |
微生物冶金前沿与进展 |
32 |
2 |
秋季 |
65085403C05 |
生物医学数学基础 |
32 |
2 |
秋季 |
学科交叉课 |
22080902C3X |
混沌保密通信系统 |
32 |
2 |
秋季 |
选修 |
37080202D07 |
新能源汽车技术与性能仿真分析 |
32 |
2 |
春季 |
55083702B2X |
安全科学原理 |
32 |
2 |
秋季 |
82100203E1X |
急救与心理技能 |
32 |
2 |
春秋季 |
选修课 |
11050202A01 |
学术交流英语I |
48 |
3 |
春秋季 |
22070203D04 |
柔性印刷电子学 |
32 |
2 |
秋季 |
46081101C03 |
电力电子系统建模与控制 |
32 |
2 |
秋季 |
46081101D03 |
无人系统任务规划与决策 |
32 |
2 |
秋季 |
46081101D2X |
大数据处理与分析技术 |
32 |
2 |
秋季 |
46081103C01 |
现代检测技术 |
32 |
2 |
秋季 |
47081201B01 |
计算机科学与技术前沿 |
16 |
1 |
春季 |
47081201D01 |
大数据前沿理论与方法 |
16 |
1 |
春季 |
47081202B04 |
数据科学与工程 |
32 |
2 |
秋季 |
47081203D06 |
可视计算 |
32 |
2 |
春季 |
47081203D08 |
具身智能 |
32 |
2 |
秋季 |
47081203D09 |
大模型前沿理论与技术 |
32 |
2 |
春季 |
65085403C04 |
现代医学仪器 |
32 |
2 |
秋季 |
65085403D4X |
组织工程前沿 |
32 |
2 |
秋季 |
36990103C01Q |
产业经济学 |
32 |
2 |
春秋季 |
所有方向均可选修 |
36990103C02Q |
工程管理学 |
32 |
2 |
春季 |
46085402D01 |
自主无人系统及应用 |
16 |
1 |
秋季 |
校企合作课程,选修 |
补修课 |
99000003B01 |
论文写作与学术道德 |
32 |
2 |
春秋季 |
硕士阶段未修则必修 |
培养环节 |
99000003F05 |
博士生资格考试 |
|
1 |
春秋季 |
必修 |
99000003F06 |
开题报告 |
|
1 |
春秋季 |
必修 |
99000003F07 |
中期考核 |
|
1 |
春秋季 |
必修 |
99000003F11 |
专业实践 |
|
3 |
春秋季 |
必修 |
99000003F02 |
学术交流(博士生) |
|
4 |
春秋季 |
必修 |
99000003F08 |
社会实践 |
|
1 |
春秋季 |
必修 |
99000003F13 |
实验室安全与环保教育 |
|
0 |
- |
必修,不计学时学分 |
(二)直博生课程设置与学分
1.学分
课程类别 |
中国学生 |
课程类别 |
国际学生 |
公共学位课 |
10 |
公共学位课 |
7 |
专业基础课 |
4 |
专业基础课 |
4 |
专业核心课 |
8 |
专业核心课 |
8 |
选修课 |
4 |
选修课 |
4 |
学科交叉课 |
学科交叉课 |
培养环节 |
10 |
培养环节 |
10 |
补修课 |
0 |
补修课 |
0 |
总学分 |
36 |
总学分 |
33 |
学分说明 |
(1)补修课:硕士阶段专业课主干课程,跨学科考取者必选,补修课不记入总学分,但需有考核成绩;(2)本专业学位的选修课可以在学校(相关学院)所开设的所有研究生课程中选择,也可在校企合作课程中选择;(3)校企合作课程是企业专家根据项目需求开设的课程,开设地点可选择在学校或企业,该课程算选修课学分;(4)对于研究生在慕课网(如MOOC中国、慕课网、中国大学MOOC、学堂在线等)所修的专业课程,由本人提供学习证书原件,由所在二级培养单位主管院长审核并认定为对应培养方案内的相应课程,到研究生院培养与管理办公室登记成绩。 |
2.课程设置
课程类别 |
课程编号 |
课程(环节)名称 |
学时 |
学分 |
开课学期 |
说明 |
公共学位课 |
01030501A01 |
中国马克思主义与当代 |
32 |
2 |
秋季 |
中国学生必修 |
01030502A01 |
中国特色社会主义理论与实践研究 |
32 |
2 |
春秋季 |
01030502A03 |
自然辩证法概论 |
16 |
1 |
春秋季 |
11050202A01 |
学术交流英语I |
48 |
3 |
春秋季 |
99000003A01 |
工程伦理 |
32 |
2 |
秋季 |
必修 |
10000003A01 |
中国概况 |
32 |
2 |
春秋季 |
国际学生必修 |
11000003A01 |
汉语Ⅰ |
64 |
3 |
春秋季 |
学科基础课 |
99000003B01 |
论文写作与学术道德 |
32 |
2 |
春秋季 |
必修 |
21070103A01 |
高等工程数学 |
48 |
3 |
春秋季 |
必修1门 |
21070103A02 |
矩阵论 |
48 |
3 |
春秋季 |
21070103A03 |
应用统计 |
48 |
3 |
春秋季 |
21070103A04 |
数值分析 |
48 |
3 |
秋季 |
65085403C05 |
生物医学数学基础 |
32 |
2 |
秋季 |
学科核心课 |
220085403B03 |
微电子学理论 |
32 |
2 |
秋季 |
新一代电子信息技术、通信工程(022),选修8学分 |
22085403B02 |
系统建模与仿真 |
32 |
2 |
秋季 |
22085403C02 |
超大规模硅基集成电路制造技术 |
32 |
2 |
春季 |
45080902B01 |
系统建模与仿真(电子信息学院) |
32 |
2 |
春季 |
45080902B2X |
随机信号与随机过程 |
32 |
2 |
春季 |
45080902C01 |
混沌保密通信系统(电子信息学院) |
32 |
2 |
秋季 |
45080902C02 |
现代无线与移动通信技术 |
32 |
2 |
春季 |
45080902C03 |
微电子学理论(电子信息学院) |
32 |
2 |
秋季 |
45080902D1X |
光电子学 |
32 |
2 |
春季 |
46081101B1X |
复杂过程控制技术及应用 |
32 |
2 |
秋季 |
控制工程、人工智能(046),选修8学分 |
46081101B2X |
智能优化及其应用 |
32 |
2 |
秋季 |
46081101C1X |
先进机器人学 |
32 |
2 |
秋季 |
46081102B02 |
运筹学理论及其应用 |
32 |
2 |
秋季 |
46081102B03 |
光学检测技术 |
32 |
2 |
秋季 |
46081102B4X |
人工智能与模式识别 |
32 |
2 |
春秋季 |
46081102D09 |
先进机器人建模与控制 |
32 |
2 |
春季 |
46081102E1X |
智能自主无人系统 |
32 |
2 |
秋季 |
47081202B01 |
高级计算机网络 |
32 |
2 |
春季 |
计计算机技术、人工智能、软件工程、大数据技术与工程、网络与信息安全(047、018)选修8学分 |
47081202B07 |
前沿信息技术专题 |
32 |
2 |
秋季 |
47081202C51 |
软件架构与分析 |
32 |
2 |
秋季 |
47081203B04 |
机器学习理论与应用 |
32 |
2 |
秋季 |
47081203C02 |
大数据处理 |
32 |
2 |
春秋季 |
47081203D07 |
生物信息计算 |
32 |
2 |
秋季 |
45081002B01 |
现代数字信号处理(电子信息学院) |
32 |
2 |
春季 |
人工智能、大数据技术与工程、网络与信息安全、通信工程(045),选修8学分 |
45081002B02 |
通信信号分析 |
32 |
2 |
秋季 |
46081102B05 |
现代数字信号处理 |
32 |
2 |
春季 |
47081202B07 |
前沿信息技术专题 |
32 |
2 |
秋季 |
47081203B04 |
机器学习理论与应用 |
32 |
2 |
秋季 |
47081203C02 |
大数据处理 |
32 |
2 |
春秋季 |
56071001D1X |
微生物冶金前沿与进展 |
32 |
2 |
秋季 |
生物医学工程,选修8学分 |
65085402C07 |
生物模式识别与机器学习 |
32 |
2 |
春季 |
65085403B04 |
生物信息学概论 |
32 |
2 |
秋季 |
65085403C03 |
生物传感与纳米技术 |
32 |
2 |
秋季 |
65085403C06 |
医学影像新技术 |
32 |
2 |
秋季 |
选修课 |
22070203D04 |
柔性印刷电子学 |
32 |
2 |
秋季 |
新一代电子信息技术、通信工程(022),至少选修1门,与学科交叉课一起至少选修2门 |
22080903D04 |
电磁兼容技术 |
32 |
2 |
春季 |
22085403C02 |
超大规模硅基集成电路制造技术 |
32 |
2 |
春季 |
45080902D01 |
电磁兼容技术(电子信息学院) |
32 |
2 |
春季 |
45080902D02 |
超大规模硅基集成电路制造技术(电子信息学院) |
32 |
2 |
秋季 |
45081002B03 |
应用信息论基础 |
32 |
2 |
秋季 |
46081102D06 |
基于FPGA的片上系统设计技术 |
32 |
2 |
春季 |
控制工程、人工智能(046),至少选修1门,与学科交叉课一起至少选修2门 |
46081102D11 |
智能监测与诊断(中英) |
32 |
2 |
春季 |
46081102D3X |
工业互联网与数字孪生 |
32 |
2 |
秋季 |
46081102D4X |
工业大数据处理与分析 |
32 |
2 |
春秋季 |
47081002D02 |
自然语言处理 |
32 |
2 |
春季 |
计算机技术、人工智能、软件工程(047),至少选修1门,与学科交叉课一起至少选修2门 |
47081202B05 |
现代操作系统 |
32 |
2 |
秋季 |
47081202B06 |
高级分布式系统 |
32 |
2 |
春秋季 |
47081202D52 |
软件度量与质量 |
32 |
2 |
春季 |
47081202D53 |
大型软件开发技术与实践 |
32 |
2 |
春季 |
47081203C03 |
高级人工智能 |
32 |
2 |
秋季 |
47081203D08 |
具身智能 |
32 |
2 |
秋季 |
47081203D09 |
大模型前沿理论与技术 |
32 |
2 |
春季 |
45081002D01 |
量子计算与通信 |
32 |
2 |
秋季 |
人工智能、大数据技术与工程、网络与信息安全(045)、通信工程选修 |
45081002D01 |
量子计算与通信 |
32 |
2 |
秋季 |
45081002D02 |
智能雷达探测技术 |
32 |
2 |
秋季 |
47081002D02 |
自然语言处理 |
32 |
2 |
春季 |
47081202B06 |
高级分布式系统 |
32 |
2 |
春秋季 |
65085403C04 |
现代医学仪器 |
32 |
2 |
秋季 |
生物医学工程,至少选修1门,与学科交叉课一起至少选修2门 |
65085403D4X |
组织工程前沿 |
32 |
2 |
秋季 |
学科交叉课 |
22080902C3X |
混沌保密通信系统 |
32 |
2 |
秋季 |
选修 |
37080202D07 |
新能源汽车技术与性能仿真分析 |
32 |
2 |
春季 |
55083702B2X |
安全科学原理 |
32 |
2 |
秋季 |
82100203E1X |
急救与心理技能 |
32 |
2 |
春秋季 |
培养环节 |
99000003F05 |
博士生资格考试 |
|
1 |
春秋季 |
必修 |
99000003F06 |
开题报告 |
|
1 |
春秋季 |
必修 |
99000003F07 |
中期考核 |
|
1 |
春秋季 |
必修 |
99000003F01 |
学术交流(直博生) |
|
6 |
春秋季 |
必修 |
99000003F08 |
社会实践 |
|
1 |
春秋季 |
必修 |
99000003F13 |
实验室安全与环保教育 |
|
0 |
- |
必修,不计学时学分 |
七、学术交流
“学术交流”是所有博士生的必修环节,需修满4学分(直博生6学分)。通过开展多渠道、多形式、多元化的学术研讨和学术交流活动,营造浓厚的学术及文化氛围,引领前沿、激发兴趣、拓展知识跨度和学术视野。具体内容与考核办法详见所在二级学院《关于培养方案中学术交流考核的实施细则》。
八、博士生资格考试
攻读博士学位研究生必须在规定时间内完成培养方案规定的课程学分,并进行工程实践后,选题报告之前进行博士生资格考试,以取得进入博士学位论文工作的资格。博士生资格考试在入学后第三学期进行。考试按一级学科进行,采用笔试和口试相结合的方式,考核和考试内容包括:
政治思想品德、行为道德和科研态度方面;
个人培养计划的执行情况和课程学习成绩;
基础理论、专业知识、现代科学技术方面的知识和技能;
对所在学科和所从事研究领域的国内外最新研究动态与进展、前沿课题、主要研究方法和手段等方面的了解情况;
所具备的科研素质、创新精神和发展潜力。
具体按照《中南大学研究生培养环节工作管理办法》执行。
九、开题报告
开题报告在博士研究生入学后第3学期(直博生为第4学期)完成。毕业设计或学位论文选题应以企业与学校已联合申报并立项的重大工程技术项目、企业工程技术需求“揭榜挂帅”项目或企业正在承担的国家重大科技专项、重大装备工程重大基础研究等项目中的关键问题作为研究课题,与实现企业技术进步和推动产业升级紧密结合,应具有明确的工程技术背景与应用价值,应具有理论深度和先进性,并具有较大的技术难度和工作量,突出工程博士学位论文的创新性与解决国家或企业重大专项技术研究难题的特色。
开题报告的内容包括选题来源与选题意义,与选题相关的国内外相关技术研究、项目设计实施或产品研发的最新进展,主要研究内容,拟采取的技术路线、项目实施方案、可行性分析,预期成果以及工作进度安排等。
由企业提出并经学校确认,可直接将专业实践项目作为毕业设计或学位论文的题目,取消开题环节。
十、中期考核
中期考核是博士生的必修环节。根据《中南大学研究生培养环节工作管理办法》执行。
在博士研究生入学后第5学期,学校组织对博士生在政治思想表现、课程学习成绩、科研业绩等方面进行一次较为全面总结、评定和考核,考核结果作为对博士生进行筛选的依据,对考核不合格者将根据研究生学籍管理规定进行学籍处理。
十一、专业实践
专业实践是工程博士研究生培养的必修环节,是培养研究生熟悉相关工程领域工艺、流程、标准、相关技术和职业规范等的有效途径,是研究生结合工程实际开展毕业设计或学位论文选题的重要阶段,也是申请学位的必要条件。
专业实践全过程由企业负责,实践项目由企业提出并经学校确认,范围包括(不限于)在研合作项目、“揭榜挂帅”需求项目以及企业自研项目。校企双方应为研究生开展专业实践提供实验室、仪器设备和图书文献等资源保障。研究生须在导师组指导下,面向联合培养项目协议中的工程技术研发任务,参与或承担1-2 个具有工程性、实践性和应用性的工程攻关项目,具体内容和工作计划由导师组结合学生实际情况,指导学生制定《专业实践计划》。专业实践应体现所解决工程问题的成效,包括工程技术的难易程度和工作量。
专业实践实行工学交替模式,研究生在企业专业实践期间,根据需要也可返校与学校导师、同学交流研讨实践项目进展,查阅图书文献,利用学校科研平台、仪器设备进行补充研究等,校企同城的可利用周末返校,校企不同城的每学期可返校2周左右,差旅费用由企业承担。
专业实践结束后须撰写《专业实践总结报告》,须有专业实践单位的考核评价意见以及导师组的审核意见,重点审核学生完成专业实践计划任务情况、取得的专业实践成效等。
研究生在提交实践计划并撰写实践总结报告后,经实践部门有关负责人、导师、所在二级单位考核通过后获得相应的学分。
十二、社会实践
社会实践是博士生的必修环节。根据《中南大学研究生社会实践学分管理办法》执行。可以根据情况讲授课程部分内容、协助指导硕士生,工作量为50学时,或者参加“三下乡”活动(0.5个月以上)等,计1个学分。
十三、学年总结与考核
在每学年结束前,学校组织研究生对一学年来的政治思想表现、课程学习、培养环节、科研和实践业绩等方面进行一次全面总结、评定和考核,考核结果作为评优和筛选依据,对不合格者根据研究生学籍管理规定进行相应学籍处理。
十四、学位工作
(一)在学期间创新性成果要求
严格按照《中南大学电子信息博士、硕士专业学位授予标准》、学位管理相关文件、专业及二级培养单位实施细则的要求执行。
(二)学位论文或实践成果要求
严格按照《中南大学学位授予工作实施细则(试行)》、《中南大学电子信息博士、硕士专业学位授予标准》、《中南大学研究生学位论文撰写规范》、《中南大学研究生学位论文查重与检测管理办法》及专业、二级培养单位实施细则的要求执行。
(三)学位论文或实践成果评审、答辩与学位授予
预答辩是进一步提升毕业设计或学位论文质量和水平的重要环节。工程博士预答辩专家不少于3名,其中企业专家不少于1名。通过预答辩后,方可申请正式评阅。
工程博士毕业设计或学位论文须由5 位相关专业领域具有工程博士研究生指导资格或具有高级职称的专家评阅,其中企业专家不少于3名。
毕业设计或学位论文答辩由学校和合作企业双方联合组织专家开展,答辩委员会须至少由5位相关专业领域具有工程博士研究生指导资格或具有高级职称的专家组成,其中企业专家不少于3名。
其他相关事项严格按照《中南大学学位授予工作实施细则(试行)》、《中南大学研究生学位论文与学位实践成果答辩管理办法(试行)》、《中南大学研究生学位论文与学位实践成果评审管理办法(试行)》等文件要求执行。
十五、毕业工作
根据《中南大学研究生毕业与学位授予分离实施办法》,对未达到学位授予要求的,可申请毕业答辩。毕业要求如下:
(一)创新性成果要求
严格按照《中南大学电子信息专业工程博士、硕士毕业标准》及毕业管理相关文件的要求执行。
(二)毕业要求
严格按照《中南大学电子信息专业工程博士、硕士毕业标准》及毕业管理相关文件的要求执行。
(三)毕业答辩要求
毕业答辩程序参照学位答辩程序执行,其他事宜遵照《中南大学研究生毕业与学位授予分离实施办法》执行。
附:修订专家名单
李敏、黄家玮、黄科科、孙佳、王宽松、陈先来、汪洋洁、邓联文、陈爱良、刘芳洋、张士庚、张永敏、邝砾、匡湖林、桂宁、王森章、孙佳、陈羽