厦门大学健康大数据与智能医学考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》:厦大医学院健康大数据与智能医学考研复习技巧与经验

博主:fm5i0dxdb2j0考研资深辅导 2024年11月16日 05:35:43
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太原市(迎泽区,万柏林区,杏花岭区,小店区,尖草坪区。)








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南京市(鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、浦口区、区、江宁区、溧水区、高淳区)  成都市(锡山区,惠山区,新区,滨湖区,北塘区,南长区,崇安区。)








常州市(天宁区、钟楼区、新北区、武进区)








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常熟市(方塔管理区、虹桥管理区、琴湖管理区、兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。)宿迁(宿豫区、宿城区、湖滨新区、洋河新区。)








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昆山市 (玉山镇、巴城镇、周市镇、陆家镇、花桥镇(花桥经济开发区)、张浦镇、千灯镇。)








太仓市(城厢镇、金浪镇、沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇;)








镇江市 (京口区、润州区、丹徒区。)








张家港市(杨舍镇,塘桥镇,金港镇,锦丰镇,乐余镇,凤凰镇,南丰镇,大新镇)








扬州市(广陵区、邗江区、江都区.宝应县)








宁波市(海曙区、江东区、江北区、北仑区、镇海区,慈溪,余姚 )








温州市(鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区)








嘉兴市(南湖区、秀洲区,桐乡。)








绍兴市(越城区、柯桥区、上虞区)








金华市(金东区,义乌)








舟山市(定海区、普陀区)








台州市(椒江区、黄岩区、路桥区)








湖州市 (吴兴区,织里,南浔区)








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厦门大学健康大数据与智能医学考研经验与复习技巧

考研政治方面:

最初我对政治感到十分畏惧,尽管这门科目需要个人的努力记忆,但我发现辅导班老师的解题策略至关重要。他们会指导如何避开题目的陷阱,并教你面对难题时该如何应对。在考试中,我应用了老师的方法,收获了良好的成效。从7月份起我跟随辅导班的进度,但实际上9月份我才开始真正投入学习。我没有购买大纲解析,因其内容深奥且对我来说难以理解,我认为对于像我这样的政治新手,理解和消化知识是关键。于是,我选择了《肖秀荣精讲精练》这本书,虽然它非常厚实,但通读一遍后,我对知识点有了清晰的理解。为了提高选择题的解答能力,我还做了《肖秀荣1000题》。当然,后期肖四和肖八的复习也是必不可少的,尤其是肖四,几乎人人都会背诵。今年虽有人认为肖四被反押题了,但我坚信背诵肖四仍然有效,我仅专注于背诵肖四。此外,我还利用辅导班提供的参考资料和试卷进行辅助学习。总的来说,反复阅读是王道,做得越多,对题目的感觉就越敏锐。

考研数学方面:

有效的数学复习首要的一环是清晰地规划出一到两个月内的学习目标。其实,无论是复习英文还是专业课程,这种预先规划都是必要的。我会先列出近期需要复习的主题,随后坚决执行这个计划。在我个人的复习过程中,一旦设定了计划,我便会全力以赴去实现,如果时间紧张,我会调整自己的日程,例如缩短用餐和休息的时间。现在让我分享一下我的数学复习步骤。在正式开始之前,我先挑选了一些历年较简单的真题来做,由于大学一年级时我对数学还算扎实,很多知识点都有印象,少数遗忘的部分我就翻阅教材查找。这些不太复杂的真题让我做完后感到较为轻松,不仅初步认识了考研数学的要求,更关键的是,它激发了我的自信,让我相信只要我专心致志地复习,深入理解数学教材,拿高分并非遥不可及的梦想。于是,我紧接着制定了短期复习计划,并购买了完整的十五年真题集,设定三小时的限时来模拟考试,完成后自我批改。对于做错的题目,或是虽然答对但过程疑惑或知识空白的部分,我都深究其源,细致理解,做好总结和笔记的补充。

考研英语方面:

从八月末起,我开始了英语一的阅读练习,每日投入2至3篇文章,完成之后会对比解析以理解文意,并摘录生词。这样的过程一直持续到十月份,我才终于完成了所有英语一的阅读题目。接着,我转向英语二的阅读部分,由于其题目数量有限,所以我调整为每天两篇,同样遵循解题、核对答案、理解文章、记忆词汇的步骤。错误多并不必过于担忧,关键是要真正理解文章的意思。偶尔会出现一些难以确定答案的题目,不同参考资料可能会给出A或B两种答案,但这类情况非常少见,无需过多纠结。我大约对英语二的真题进行了三次刷题,第三次时模拟考试时间限制,使用答题卡来完整做一套试卷。词汇积累至关重要,但每个人记忆单词的方式各异。我发现使用单词书对我效果一般,于是选择了网上下载的一份无序的单词列表,只有英文单词和中文释义。在遮挡中文释义的情况下浏览单词,标记出“不太熟悉”和“完全陌生”的,然后重点复习这些部分。随着词汇量的增加,阅读能力自然而然也就提升了。

考研专业课方面:

计算机学科专业基础综合涵盖的知识点广泛,主要包括数据结构、计算机网络、操作系统和计算机组成原理四大部分。这四门课程各有其独特的重要性,对健康大数据和智能医学领域,理解和掌握这些基础知识尤为重要。

1. 数据结构:这是编程的基础,主要涉及线性表、栈、队列、树、图等基本概念以及排序和查找算法。我建议凭编写代码来加深理解,例如实现各种排序算法,这不仅能帮助你理解算法的工作机制,也能提高编程能力。

2. 计算机网络:重点在于TCP/IP五层模型的理解和应用,包括各层的主要协议如HTTP、TCP、IP等。这部分凭做真题和模拟题,了解常见考点,并结合实际应用场景去记忆。

3. 操作系统:核心知识点有进程管理、内存管理、文件系统和I/O管理。理解操作系统如何调度资源,处理并发和同步问题,是理解和解决实际问题的关键。

4. 计算机组成原理:这部分需理解CPU的工作原理,指令集体系结构,存储器层次结构等。建议结合硬件知识,凭绘制逻辑图来辅助记忆。

学习方法上,我强烈推荐“理解+实践”的方式。理论知识要深入理解,不能只停留在记忆层面;,凭编程练习或实验来将理论转化为实际操作。历年真题和模拟题的训练也必不可少,它们帮助你熟悉考试的出题风格,找出自有的薄弱环节并进行针对性复习。

我还利用在线论坛和学习社区,如Stack Overflow、CSDN等,积极寻求和提供解答,这样既能在解决问题中深化理解,又能锻炼自己解决问题的能力。定期回顾和整理笔记也是保持知识系统化的好方法。

The End