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我是某大学信息科学专业的硕士毕业生，目前计划在新疆师范大学继续攻读博士学位。以下是我的个人自述和研究计划。
我本科学习计算机科学与技术专业，之后进入某科技公司工作，负责软件开发和维护。在工作中，我深刻体会了技术的重要性和进一步提升的必要性，因此决定攻读硕士学位。在硕士研究生阶段，我主要研究了基于人工智能技术的数据分析与处理，取得了一定的成果。然而，我深知自己的不足之处，即对于技术领域的深层次研究还需不断提升，因此决定继续攻读博士学位。
此外，我也积极参与校内外的科技竞赛与活动，曾获得多项奖项，包括全国大学生信息安全竞赛一等奖、省级软件开发大赛铜奖等。
我的研究计划主要围绕数据挖掘与智能算法在工业制造领域的应用展开。以往的制造业大多建立在疏松的生产计划和产能安排上，这种方式无法充分发挥工业企业在生产资源配置和管理方面的优势，且存在着生产成本过高、各个生产节点不协调等问题。因此，如何提升生产效率、加强生产管理监督等问题已经成为当前工业制造业面临的重要问题。
数据挖掘与智能算法的应用可以帮助企业实现更有效率、更节省成本的生产方式，同时也使得各个生产节点之间的协调更加精准，大大提升了制造业企业的整体竞争力。因此，加强在该领域的研究和探索，可以使我国制造业在国际市场上更具优势。
我计划在博士阶段主要从以下几个方面进行研究：
针对工业生产过程中的工序耗时、物料配送时间、机器故障等随机事件，采用数据挖掘和智能算法对生产过程中的各个制造节点进行调度，提高生产效率和生产过程的协调性。
研究基于物联网技术的智能供应链系统，实现对原材料、生产过程、成品等全过程数据的实时监控和管理，以及数据分析和挖掘，从而能够对生产过程进行实时优化和节约资源成本。
针对物流配送中的动态路径规划和智能算法，研究构建基于车辆调度、路径规划、物流配送等技术的物流配送优化系统，使配送路线更为合理，减少成本，提高效率。
基于制造资源网络，研究协同制造的智能实现，实现制造分布式计算、协同制造、动态调度、资源池等技术的应用。通过制造业领域数据挖掘技术，实现智能制造大数据平台的创建，推动制造业的智能协同。
该研究方案不仅提高了工业制造的效率，极大地降低了成本，提升了生产力和质量，还能有效地加强工业制造的管理和协调，从而使得企业更具有竞争力。预计该研究成果可在智能制造、智能物流等应用领域推广，被更多企业采纳并落地应用。
总体而言，我的研究计划旨在通过数据挖掘技术和智能算法研究，实现工业制造领域的高效、智能、协同化目标，更好地推动制造业的发展，提高国内企业的核心竞争力，也为我国制造业的进一步发展提供经验和借鉴。
总结：以上是我在新疆师范大学博士申请中提出的个人自述和研究计划。我坚信自己的能力和决心，一定能在该领域取得突破性成果，并为我国工业制造业的发展做出贡献。
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