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北京化工大学:《过程装备制造工艺》课程教学资源(PPT课件讲稿)第一讲 第1章 绪论(负责人:蔡纪宁、主讲:李双喜)、第2章 机械加工工艺规程设计(2.1-2.2.4)
文档格式:PPT 文档大小:14.27MB 文档页数:65
何谓过程装备? 何谓制造工艺? 1.1 课程介绍 1.2 研究对象与任务 1.3 主要特点和学习方法 所研究的主要对象是什么? 为什么要学这门课程?★ 学这门课程的目的?★ 本课程的主要特点是什么? ★ 如何学好这门课程? 学习本课程的重点和难点? 2.1 基本概念 2.2 工件的安装 2.2.1 安装的概念 2.2.2 工件的安装方式 2.2.3 工件六点定位原则 2.2.4 工件六点定位讨论
北京大学:《邓小平理论和“三个代表”重要思想概论》课程资源(PPT课件)学习目的和学习方法
文档格式:PPT 文档大小:337.5KB 文档页数:73
一、为何开设邓小平理论和“三个代表”重要思想概论课? 二、怎样开设邓小平理论和“三个代表”重要思想概论课? 三、怎样学习邓小平理论和“三个代表”重要思想概论课?
《高等有机化学》课程教学资源(PPT课件讲稿)学习方法介绍
文档格式:PPT 文档大小:99KB 文档页数:10
有机化学是化学专业四大基础课之一,因此 ,对化学专业学生的培养,非常注重他们有机化 学基础知识的认识水平,促使形成有机化学学科 的思维方式。高等有机化学又是在基础有机化学 的基础上,对有机化学反应的认识在理论水平上 有更深入的理解,以利于提高我们在实际应用中 灵活应用的能力。如果我们学习有机化学仅仅是 死记硬背几个有机化学反应式的话,那将在做一 件毫无意义的事情,决不是我们学习高等有机化 学的目的
《经济数学基础》课程教学资源:第四章 多元函数的微分——内容与学习方法介绍
文档格式:DOC 文档大小:63KB 文档页数:3
经济数学基础 第4章多元函数的微分 这个结论来自多元函数微分学的拉格朗日乘数法.犹如一顿饭吃得如何往往取决于多样菜及其吃法一样,经济变量往往取决于多种因素,属于多元函数.要研究这种多元函数的变化规律及最优问题,就得学习多元函数微分学
中国人民解放军陆军军医大学(第三军医大学):《人体解剖学——局部解剖学》课程教学资源(PPT课件)02 绪论、运动系总论 General introduction of human anatomy
文档格式:PPT 文档大小:23.71MB 文档页数:86
教学目的: 了解:解剖学的定义、发展史。 掌握:人体分部与器官系统、学习方法、常用术语。运动系统的组成和结构特点。 教学重点: 1.解剖术语; 2.骨的构造; 3.关节基本结构,运动形式。 教学难点: 1.解剖学的方位术语;2.关节运动形式的实践。 总论内容: 1.人体解剖学的定义和地位 2.人体解剖学的发展概况与分科 3.人体的分部与器官系统 4.学习人体解剖学的基本观点和方法 5.描述人体器官和结构的常用解剖学术语 6.人体器官和结构的变异与畸形
中国科学技术大学:《物理化学》课程教学资源(课件讲稿)第0章 绪论 Introduction、第1章 热学基础知识和气体 Fundamentals of Thermal Physics & Gas(授课教师:路军岭、汪文栋)
文档格式:PDF 文档大小:1MB 文档页数:64
§0.1 物理化学的建立与发展 §0.2 物理化学的研究目的和内容 §0.3 物理化学的研究方法 §0.4 物理化学课程特点及学习方法 §1.1 热学基础知识 §1.2 理想气体 §1.3 气体分子动理论简介
山西农业大学:《农业昆虫学》课程教学资源(PPT课件讲稿)农业昆虫学绪论
文档格式:PPT 文档大小:283KB 文档页数:22
农业昆虫学的意义、内容和任务 我国农业昆虫学发展历史及取得的成就 我国的植物保护方针——预防为主、综合防治 未来害虫防治展望 学习方法
华南理工大学:《大学生心理健康教育》专题教学资源(PPT课件讲稿)专题三 赢在起跑线上
文档格式:PPT 文档大小:5.43MB 文档页数:105
大学生学习心理与心理健康 一、学习的概念以及大学生学习的特点 二、大学生常见的学习心理问题及自我调适 三、大学生学习方法与学习能力的培养 大学生的职业生涯规划与心理健康
上海中医药大学:《中药鉴定学》课程教学资源(PPT课件讲稿)绪论
文档格式:PPT 文档大小:207.5KB 文档页数:59
中药的命名 中药鉴定学的发展史 古代本草著作 近代鉴定工作 中药的资源 利用、保护、开发 道地药材、GAP的建立 中药的采收、产地加工 中药的鉴定 依据、程序、方法 课程特点及学习方法
基于QBC主动学习方法建立电信客户信用风险等级评估模型
文档格式:PDF 文档大小:468.41KB 文档页数:5
电信客户信用风险等级评估是对电信客户的信用风险进行等级分类.针对建立客户信用风险等级分类模型时,大量带有类标注数据难以获得的问题,提出了基于主动学习的分类器建模方法,并对基于QBC(委员会投票选择)的主动学习算法进行改进以提高分类器的预测精度.通过对实际电信客户数据进行信用风险等级建模实验,结果表明:应用新算法,分类器使用了较少的带类标签样本数据,达到了与被动学习相同的精度,大大降低了信用专家评估数据的工作量
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