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类型:参考资料 大小:2.17MB 下载/浏览:42/2104 评论:16 评分:6.9 积分:10
郑君里《信号与系统》答案(第二版),pdf格式,共九章。
类型:电子教案 大小:6.98MB 下载/浏览:35/3297 评论:14 评分:6.5 积分:10
第1章 数控技术概论.doc 【教学目标】通过本章节的理论教学:了解数控技术的发展过程及其发展趋势;掌握数控机床的组成、工作原理、分类及特点;数控机床的适用范围;了解常用数控系统。 【教学重点】数控机床的组成、工作原理、分类及特点 【教学难点】数控机床的组成、工作原理 【教学时数】理论4学时、实践2学时 【课程类型】理论与实践课程 【教学方法】讲授、挂图、实践 第2章 数控加工编程基础.doc 【教学目标】通过本章节的理论教学:掌握数控加工编程的基础知识,主要包括插补的基本知识、机床坐标系及工件坐标系、刀具补偿的概念、数控加工工艺分析、数控加工程序的格式及编程方法等。 【教学重点】插补、补偿、工艺分析及编程方法 【教学难点】刀具补偿的概念及加工工艺分析 【教学时数】理论6学时,实验4学时 【课程类型】理论与实践课程 【教学方法】讲授、挂图、理论联系实际 第3章 数控机床的操作.doc 【教学目标】通过本章节的理论教学:使学生熟悉数控机床的控制面板、操作方法及刀具补偿设置。 【教学重点】控制面板、操作方法及刀具补偿设置 【教学难点】操作方法及刀具补偿设置 【教学时数】理论6学时,实验4学时 【课程类型】理论与实践课程 【教学方法】讲授、仿真、现场教学、理论联系实际 第4章 数控编程常用指令.doc 【教学目标】通过本章节的教学:使学生掌握数控编程常用指令准备功能G代码,辅助功能M代码及主轴功能S、进给功能F、刀具功能T代码的使用格式,各代码所表述的意义以及在编程的过程中要注意的事项。 【教学重点】G代码、M代码、F、S、T功能代码的使用格式 【教学难点】G代码的使用格式及意义 【教学时数】理论10学时 【课程类型】理论课程 【教学方法】理论联系实际,讲、例、练三结合 第5章 数控车床编程.doc 第6章 数控铣床编程.doc 第7章 加工中心编程.doc
类型:教学课件 大小:37.7MB 下载/浏览:30/2474 评论:18 评分:8.7 积分:10
东大课件,张晖主讲,章节包括: 1、环境影响评价概论.ppt 2、环境评价基础知识.ppt 3、环境风险评价.ppt 4、水环境质量评价.ppt 5、大气环境质量评价.ppt 6、社会经济环境影响评价.ppt 7、公共政策的环境影响评价.ppt 8、环境影响评价-案例分析.ppt 9、环境影响评价概论.ppt 10、区域环境影响评价.ppt 11、染发剂.ppt 12、实例.ppt 13、指数计算.ppt
类型:试卷习题 大小:491.8KB 下载/浏览:46/5523 评论:11 评分:7.5 积分:10
朱明华版仪器分析(第三版)课后习题答案,共11章。
类型:电子教案 大小:7.82MB 下载/浏览:28/3183 评论:13 评分:7.2 积分:10
清华大学matlab在数字信号处理中的应用(第2版): 第1章 MATLAB R2006a 基础.ppt 第2章 图形用户界面设计基础.ppt 第3章 数字信号处理基础.ppt 第4章 数字信号变换技术.ppt 第5章 窗函数.ppt 第6章 IIR数字滤波器的设计.ppt 第7章 FIR数字滤波器的设计.ppt 第8章 功率谱估计.ppt 第9章 小波分析在信号处理中的应用.ppt 第10章 信号处理的图形用户界面工具.ppt
类型:教学课件 大小:39.18MB 下载/浏览:1/1006 评论:1 评分:6 积分:10
资源内容丰富。
类型:试卷习题 大小:738.93KB 下载/浏览:16/1537 评论:10 评分:7.3 积分:10
浙江大学考研专业自动控制历年真题解析(1995-2005),仅供参考,附题解,包括:数学模型、状态空间方法、杂辑、根轨迹、频域分析、采样控制系统、时域分析。
类型:电子教案 大小:1.85MB 下载/浏览:14/2039 评论:7 评分:8 积分:10
关于国际商务交流: 总揽:商务沟通的概念、原理与策略 起点:自我沟通与人际沟通 难点:群体沟通 重点:组织内与组织外沟通 有效沟通.ppt 沟通的起点-自我沟通.ppt 人际沟通.ppt 说的技巧-如何引导沟通对象.ppt 非语言沟通.ppt 会议管理.ppt 面谈和面试.ppt 倾听.ppt 有效沟通第一讲.ppt 怎样把握谈判成功的技巧?.ppt
类型:试卷习题 大小:165.76KB 下载/浏览:60/2172 评论:15 评分:6.1 积分:10
包括绪论和七个章节复习题,附参考答案。
关键字:马哲习题
类型:教学课件 大小:2.84MB 下载/浏览:38/6003 评论:10 评分:6.9 积分:10
模式识别教材: 1、导论 2、Bayes决策理论 3、概率密度估计 4、线性判别函数 5、神经网络 6、统计学习理论 7、SVM 8、正则化网络 9、特征空间 10、非监督学习与聚类 11、应用举例
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