以下是一些软件工程考研相对容易上岸的学校推荐：
山东大学
大连理工大学
华东师范大学
华南师范大学
东北大学
东南大学
重庆邮电大学
南京航空航天大学
南京工业大学
湖南科技大学
陕西科技大学
上海大学的性价比比较高
哈尔滨工业大学
苏州大学
天津大学
这些学校在不同年份和不同评价标准下的录取难度可能有所不同，但总体来说，它们在软件工程专业的考研难度相对较低，上岸的可能性较大。建议根据个人实际情况和目标选择合适的学校进行报考。
软件工程考研科目通常包括以下几部分： 公共课 ： 英语一或英语二 ：英语一难度较高，适用于学硕考生；英语二难度略低，适用于专硕考生，满分均为100分，也是全国统考科目。 数学一或数学二 ：数学一包括高数、线性代数、概率论，满分为150分；数学二包括高数（不含三重积分等）和线性代数，满分为150分。具体考数学一还是数学二取决于报考院校的要求。 专业课 ： 计算机专业基础综合
人工智能考研复试通常包括以下几个方面的考察： 上机考试 ： 时长 ：一般为90分钟或180分钟。 内容 ：主要考察考生的编程能力和算法实现能力，通常使用C语言或数据结构相关题目。 面试考试 ： 时长 ：一般为20分钟。 内容 ： 外语测试 ：包括口语、短文阅读与理解和英语答题，主要考察考生的英语表达能力。 专业素质与能力测试 ：考察计算机基础和人工智能基础知识，如数据结构与算法
408考研的分数 通常介于200至300分之间 ，具体分数取决于报考的学校和专业。对于计算机专业的考生，分数通常在340至380分之间，而350分以上的考生则有很大机会被录取。然而，也有可能出现一些特殊情况，例如某些年份或某些学校的分数线可能会有所不同。 对于目标是一本学校且希望捡漏上岸的同学，建议将总分目标设定在280分左右。而对于目标是一本学校且希望有较高录取概率的考生
考研408 不是 统一判卷。具体判卷过程如下： 命题 ：408考研是由教育部组织统一命题的全国统考科目，这意味着所有报考该科目的考生面对的是同一套试题。 试卷寄回与评卷 ：考试结束后，各个省份将答卷寄回给招生办，并由专家组进行评卷。评卷过程是不同省份、不同科目之间独立的，因此并不存在全国统一判卷这一说法。 评卷方法 ：评卷过程中会采用科学的方法，如双盲评卷、交叉评卷等
408考研官方指定教材包括以下几本： 数据结构 ： 教材 ：《数据结构（C 语言版）》（严蔚敏､吴伟民编著） 计算机组成原理 ： 教材 ：《计算机组成原理》（唐朔飞编著） 其他版本 ：《计算机组成与设计：硬件/软件接口》David A. Patterson 操作系统 ： 教材 ：《操作系统》（汤小丹等编著） 其他版本 ：《计算机操作系统（修订版）》汤子瀛 计算机网络 ： 教材
408考研大纲参考书目概览 准备参加计算机科学专业基础综合（408）考研的学子们，需要广泛而深入地掌握数据结构、计算机组成原理、操作系统和计算机网络四大领域的核心知识。以下是根据最新考研资讯和权威性资料整理的参考书目清单。 数据结构 教材 : 《数据结构》严蔚敏，清华大学出版社 辅助资料 : 《算法与数据结构考研试题精析（第二版）》机械工业出版社 《数据结构（C语言版）》严蔚敏
可以 软件工程考研既可以是学术型硕士（学硕），也可以是专业型硕士（专硕） 。学硕注重理论研究和学术深度，而专硕更侧重于实践能力和工程应用。根据中国研究生招生信息网的信息，软件工程专业的培养目标是面向国家软件发展战略、社会信息化建设需要、企事业单位对软件工程技术人才的需求，培养高层次工程性、研究型、实际应用型、具有国际化视野的复合型人才。这表明软件工程专业在研究生教育中既有学硕也有专硕的培养方向
新疆大学软件工程2025年考研科目包括： 思想政治理论 （101） 英语（一） （201） 数学（一） （301） 计算机学科专业基础（408） 建议考生在备考时关注新疆大学发布的最新招生简章和考试大纲，因为专业课考试内容和要求可能会因此有所调整
高档次 深思考人工智能（iDeepWise）是一家专注于类脑人工智能与深度学习核心科技的AI公司。其核心团队由来自中国科学院、清华大学等顶尖学府的AI科学家和领域专家组成，拥有强大的技术实力和创新能力。深思考的技术优势在于“多模态深度语义理解引擎（iDeepwise.ai）”，能够同时理解文本、视觉图像等多模态非结构化数据背后的深度语义。 该公司在智能汽车、智能手机、智能家居
化学专业考研可以跨考人工智能 ，但需要具备一定的计算机和数学基础，并制定系统的复习计划。以下是一些关键点： 兴趣和职业规划 ：首先，你需要明确自己的兴趣和职业规划。如果你对人工智能方向感兴趣，并且有相关的职业目标，那么跨考人工智能是一个值得考虑的选择。 基础知识和技能 ：虽然化学专业与人工智能看似无关，但实际上，化学专业的人才在逻辑思维、数据分析等方面有一定的优势。然而
大数据专业考人工智能不算跨考。 数据科学与大数据技术属于计算机类专业，而人工智能也属于计算机大类下的一个分支领域，二者在学科基础、知识体系等方面有诸多相通之处，比如都涉及到编程语言（如Python等）、数据结构、算法等基础课程。 大数据专业与人工智能之间的关系 大数据专业与人工智能之间的关系主要体现在以下三个方面： 所属大类领域 ：大数据专业属于电子与信息大类，而人工智能则属于计算机类专业
医学检验技术专业可以跨考人工智能。但需注意，部分院校或专业可能有特定要求，如本科专业背景、相关课程学习等，建议提前了解目标院校的招生政策和考试科目。 医学检验技术专业的本科背景要求 医学检验技术专业的本科生需要具备多方面的基础知识和技能，这些知识和技能不仅在传统医学检验领域至关重要，也与人工智能领域有着紧密的联系。以下是具体介绍： 基础理论知识 掌握扎实的自然科学
软件工程专业通常会学习人工智能相关课程，但并非所有学校都将其设为必修课。 部分高校的软件工程专业会将人工智能作为选修课程供学生选择，如线性模型、统计学习、机器学习算法等。而一些学校则可能未开设人工智能相关课程，学生需自行选修或通过其他途径学习。 软件工程专业中人工智能课程设置情况 在软件工程专业中，不同高校对人工智能课程的设置情况各不相同。以下是一些高校的具体设置： 山东大学
软件工程不是人工智能的子领域。 软件工程是研究和应用如何以系统性、规范化、可定量的过程化方法去开发和维护软件，以及如何把经过时间考验而证明正确的管理技术和当前能够得到的最好的技术方法结合起来。它的目标是设计、开发和维护高质量的软件系统。 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学习、深度学习
软件工程专业可以保研人工智能方向。 软件工程与人工智能有紧密联系，很多软件工程专业的导师从事人工智能相关研究，且未来软件创新多围绕人工智能展开。只要学生在本科期间努力学习专业知识、提升成绩排名、积极参与科研实践活动并取得成果，就有机会保研到人工智能方向。 软件工程专业与人工智能方向的关系 软件工程专业与人工智能方向之间存在着紧密且多维度的关系，具体体现在以下几个方面：
