ROS机器人毕业论文数量井喷-数据日期23年11月13日

背景

ROS机器人论文数量在近3年井喷发展，仅硕士论文知网数据库可查阅就已经达到2264篇，实际相关从业者远远远大于这个数值。

按日期排序，每页20篇，23年还未结束，检索本身也不一定完备，就超过200+。

相关从业人员急剧增加，机器人工程专业应用型本科毕业生只会越来越难。

个人了解的情况，由于硕士大幅度扩招，23年开始毕业硕士及以上人才在不久的将来就会突破百万大关，仅每年ROS机器人相关课题毕业的硕士就能够满足23-24年人才需求的70%以上。那么本科生唯二的优势包括：

年轻；
起薪低于硕士。

类型

不仅数量大幅度增加，论文主题多样性也越来越丰富。仅列出一小部分：

农业采摘：

[1]刘美东. 蓝莓智能采收控制系统与工作部件的设计及试验研究[D].吉林农业大学,2023.DOI:10.27163/d.cnki.gjlnu.2023.000085.

矿区搜救：

[1]周益. 矿用搜救机器人自主探索与避障技术研究[D].中国矿业大学,2023.DOI:10.27623/d.cnki.gzkyu.2023.002354.

工业分拣：

[1]张晋. 基于ROS和YOLOv5的工厂零件机械臂分拣系统设计与实现[D].浙江理工大学,2023.DOI:10.27786/d.cnki.gzjlg.2023.000896.

电站巡检：

[1]包永峰. 基于改进蚁群融合算法的变电站巡检机器人路径规划研究[D].天津理工大学,2023.DOI:10.27360/d.cnki.gtlgy.2023.000322.

井下作业：

[1]何伟伟. 井下移动机器人轨迹规划与跟踪方法研究[D].中国矿业大学,2023.DOI:10.27623/d.cnki.gzkyu.2023.000853.

高空爬壁：

[1]张椰. 基于多传感器融合的高空强磁爬壁机器人定位研究[D].福建工程学院,2023.DOI:10.27865/d.cnki.gfgxy.2023.000351.

农场挤奶：

[1]李硕. 七自由度挤奶机器人的设计与研究[D].安徽理工大学,2023.DOI:10.26918/d.cnki.ghngc.2023.000471.

多机协作：

[1]王进. 多机器人协同建图方法研究[D].中国矿业大学,2023.DOI:10.27623/d.cnki.gzkyu.2023.000313.

虫害识别：

[1]李铭田. 番茄病虫害识别机器人导航技术的研究与应用[D].延安大学,2023.DOI:10.27438/d.cnki.gyadu.2023.000129.

模具抛光：

[1]李行. 基于机器人的复杂模具曲面气囊抛光技术研究[D].长春工业大学,2023.DOI:10.27805/d.cnki.gccgy.2023.000983.

Micro-ROS：

[1]王子健. Micro-ROS的形式化建模与分析[D].华东师范大学,2023.DOI:10.27149/d.cnki.ghdsu.2023.000192.

快递小车：

[1]马嘉蔚. 基于ROS系统的社区内快递无人车设计与实现[D].华东师范大学,2023.DOI:10.27149/d.cnki.ghdsu.2023.000145.

场景建模：

[1]李乐. 面向非结构化任务场景的机器人目标识别及定位抓取研究[D].浙江大学,2023.DOI:10.27461/d.cnki.gzjdx.2023.000145.

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实在太多了，就列举到这里。

分析

论文品牌名校效应显著。

在所有论文题目左上角会标注来源：

名校论文通常而言在同类论文中拥有较高 的下载量和引用量，大量论文阅读后整体水平名校论文显著优于普通院校。

人工智能：

为何名校学生毕业论文质量显著优于普通院校？

AI：

名校学生毕业论文质量显著优于普通院校的原因可能有多种，以下是一些可能的解释：

师资力量：名校通常拥有更优秀的师资力量，包括具有更高学术水平和更丰富研究经验的教授、副教授等。这些老师能够为学生提供更专业的指导和更深入的建议，帮助学生在毕业论文方面取得更好的成绩。
学术氛围：名校往往具有更浓厚的学术氛围，学生能够在这样的环境中受到更多的熏陶和影响，更注重学术规范和学术精神。同时，名校也经常举办各种学术活动和讲座，学生能够接触到更多的学术前沿和研究成果，从而有更广阔的视野和更深入的思考。
科研条件：名校通常拥有更好的科研条件，包括更充足的科研经费、更先进的实验设备等。学生能够利用这些条件开展更深入的研究，得到更有价值的研究成果，从而提升毕业论文的质量。
学生素质：名校的学生通常具有更高的综合素质和学术能力，他们在入学前就经过了严格的选拔和筛选，拥有更扎实的知识基础和更优秀的学习能力。这些学生在毕业论文方面也能够投入更多的精力和时间，从而取得更好的成绩。

需要注意的是，这些因素可能相互作用，共同影响名校学生毕业论文的质量。

如果应用人工智能助手进行学生论文评比和招聘，普通学校毕业生相比名校如何获取机会，假定人工智能不考虑关系户？

AI：

如果应用人工智能助手进行学生论文评比和招聘，普通学校毕业生相比名校毕业生获取机会的关键在于以下几点：

论文质量：首先，普通学校毕业生需要注重论文的质量。他们可以通过充分调研、深入思考和严谨论证，提升论文的学术水平和实用性。论文质量是评判学生综合能力和专业水平的重要依据，因此，普通学校毕业生有望在高质量的论文中获得机会。
个人能力和技能：除了论文质量外，普通学校毕业生还需要注重个人能力和技能的培养。他们可以在大学期间积极参加各类实践活动、学术竞赛和社团组织，提升自己的领导力、团队合作能力和沟通能力等方面的能力。这些能力和技能对于招聘者而言同样重要，因此，普通学校毕业生有机会通过展示自己的能力和技能获得招聘者的青睐。
拓展人脉和资源：普通学校毕业生还可以积极拓展人脉和资源，参加各类行业会议、学术研讨会和招聘活动等，与专业人士建立联系和交流。通过这些人脉和资源，他们可以了解更多招聘信息和机会，提升自己的曝光度和知名度，进而增加获得机会的可能性。

总之，虽然名校毕业生在某些方面可能具有优势，但普通学校毕业生同样有机会通过注重论文质量、个人能力和技能的培养，以及拓展人脉和资源等方式，获得人工智能助手的认可和招聘者的青睐。关键在于个人的努力和准备程度，以及积极面对挑战和竞争的态度。

依据上述回复，要求普通学校毕业生相对优秀，甚至比参与的名校生更加优秀才有机会，但是这不太符合常识，请给出切实有效的方式，或者直接告知名校生和普通学校毕业生进入社会后的差异性。

AI：

非常抱歉，我的回复可能给您带来了困惑。您提到的观点很正确，要求普通学校毕业生在各个方面都比参与的名校生更加优秀才有机会，这并不符合常识，因为名校生通常具有更多的优势和资源。但是，我们仍然可以探讨一些切实有效的方式，帮助普通学校毕业生提升竞争力，以及了解名校生和普通学校毕业生进入社会后可能存在的差异性。

对于普通学校毕业生，以下是一些建议，帮助他们提升竞争力：

发掘个人特长和独特之处：每个人都有自己的特长和独特之处，普通学校毕业生可以通过发掘自己的优势，展示与众不同的个人特点，吸引招聘者的注意。
实践经验和社会项目：参与实践经验和社会项目可以提升普通学校毕业生的竞争力。积极寻找实习机会、志愿服务或参与开源项目等，能够展示他们的实践能力和责任心。
推荐信和人脉支持：普通学校毕业生可以积极寻求老师、导师或行业人士的推荐信和支持。推荐信可以突出他们的能力和潜力，人脉支持则可以提供更多就业机会和推荐机会。

名校生和普通学校毕业生进入社会后可能存在以下差异性：

就业机会和待遇：名校生往往更容易受到顶级企业和机构的关注和青睐，他们可能获得更多的就业机会和更高的待遇。
人脉和资源：名校生通常拥有更广泛和更优质的人脉和资源，他们的校友网络可能更强大，能够提供更多职业发展和合作机会。
社会认知度：名校的品牌效应可能会使名校生在就业市场上更受欢迎，招聘者可能更倾向于选择名校背景的学生。

然而，我们也要明确一点，学校的名气并不是决定一个人职业成功的唯一因素。普通学校毕业生同样可以通过自己的努力和才能，在职业生涯中取得出色的成就。重要的是保持积极的心态，努力提升自己的能力和竞争力，同时善于抓住机遇并展示自己的价值。

以下是一个简单的C++代码示例，用于根据简历中的学校信息区分不同学校的毕业生。该示例假设简历中包含一个名为"school"的字段，用于存储学校名称。请注意，这只是一个基本的示例，实际的简历解析和分类可能需要更复杂的逻辑和算法。

cpp

cpp 复制代码

#include <iostream>  
#include <string>  
#include <unordered_map>  
  
// 定义一个简单的结构体表示简历  
struct Resume {  
    std::string name;  
    std::string school;  
    // 其他简历信息...  
};  
  
int main() {  
    // 假设我们有一些简历  
    Resume resume1 = {"张三", "北京大学"};  
    Resume resume2 = {"李四", "清华大学"};  
    Resume resume3 = {"王五", "普通大学"};  
    Resume resume4 = {"赵六", "另一个普通大学"};  
  
    // 将名校存储在一个哈希集合中，以便快速查找  
    std::unordered_set<std::string> famousSchools = {"北京大学", "清华大学"};  
  
    // 根据学校区分简历  
    std::cout << "名校毕业生:" << std::endl;  
    std::cout << "-----------------" << std::endl;  
    for (const auto& resume : {resume1, resume2}) {  
        if (famousSchools.find(resume.school) != famousSchools.end()) {  
            std::cout << resume.name << " - " << resume.school << std::endl;  
        }  
    }  
  
    std::cout << std::endl;  
  
    std::cout << "普通学校毕业生:" << std::endl;  
    std::cout << "-----------------" << std::endl;  
    for (const auto& resume : {resume3, resume4}) {  
        if (famousSchools.find(resume.school) == famousSchools.end()) {  
            std::cout << resume.name << " - " << resume.school << std::endl;  
        }  
    }  
  
    return 0;  
}

|---|----------------------------------------------------------------------|
| | #include <iostream> |
| | #include <string> |
| | #include <unordered_map> |
| | |
| | // 定义一个简单的结构体表示简历 |
| | struct Resume { |
| | std::string name; |
| | std::string school; |
| | // 其他简历信息... |
| | }; |
| | |
| | int main() { |
| | // 假设我们有一些简历 |
| | Resume resume1 = {"张三", "北京大学"}; |
| | Resume resume2 = {"李四", "清华大学"}; |
| | Resume resume3 = {"王五", "普通大学"}; |
| | Resume resume4 = {"赵六", "另一个普通大学"}; |
| | |
| | // 将名校存储在一个哈希集合中，以便快速查找 |
| | std::unordered_set<std::string> famousSchools = {"北京大学", "清华大学"}; |
| | |
| | // 根据学校区分简历 |
| | std::cout << "名校毕业生:" << std::endl; |
| | std::cout << "-----------------" << std::endl; |
| | for (const auto& resume : {resume1, resume2}) { |
| | if (famousSchools.find(resume.school) != famousSchools.end()) { |
| | std::cout << resume.name << " - " << resume.school << std::endl; |
| | } |
| | } |
| | |
| | std::cout << std::endl; |
| | |
| | std::cout << "普通学校毕业生:" << std::endl; |
| | std::cout << "-----------------" << std::endl; |
| | for (const auto& resume : {resume3, resume4}) { |
| | if (famousSchools.find(resume.school) == famousSchools.end()) { |
| | std::cout << resume.name << " - " << resume.school << std::endl; |
| | } |
| | } |
| | |
| | return 0; |
| | } |

在上述代码中，我们使用了一个无序集合（std::unordered_set）来存储名校的名称，以便进行快速查找。然后，我们遍历简历的列表，并根据学校名称是否存在于名校集合中来区分名校毕业生和普通学校毕业生。最后，我们将结果打印到控制台。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的处理和分类逻辑。