一、学科平台课程 1《电路原理》 2《电路原理实验》 3《模拟电子技术基础》 4《模拟电子技术基础实验》 5《数字电子技术基础》 6《数字电子技术基础实验》 二、专业课程 1《C 语言程序设计》 2《信号与系统 B》 3《微机原理与接口技术 B》 4《微机原理与接口技术实验》 5《电机原理及拖动基础》 6《检测技术与仪表》 7《自动控制原理 A》 8《电力电子技术》 9《过程控制》 10《过程控制专题实验》 11《运动控制》 12《运动控制专题实验》 13《电气控制技术》 14《电气控制技术实验》 三、个性化发展课程 1《控制系统仿真》 2《控制系统仿真实验》 3《现代控制理论》 4《计算机控制技术》 5《计算机控制技术实验》 6《嵌入式系统原理与应用 B》 7《嵌入式系统原理与应用 B 实验》 8《单片机技术及应用》 9《EDA 技术及应用》 10《EDA 技术及应用设计》 11《科技论文写作》 12《专业英语》 13《电气识图与 AUTOCAD 设计》 14《工控组态软件及应用》 15《工业控制网络与通信》 16《系统建模与辨识》 17《系统工程导论》 18《人工智能》 19《机器学习与模式识别》 20《智能传感器网络及应用》 21《智能控制理论及应用》 22《机器人控制技术及应用》 四、实践环节课程 1《高级语言编程综合训练》 2《电子工艺实习》 3《电子技术课程设计》 4《工程技术基础实训》 5《单片机课程设计》 6《嵌入式系统综合设计》 7《控制系统综合实训》 8《自动化工程实践》 9《毕业设计》

目 录 1学科基础平台必修课 《数学分析》 《高等代数与解析几何》 《概率论与数理统计 A》 《概率论与数理统计》 《大学物理 A1》 《大学物理 A2》 2．学科基础平台选修课 《物理实验》 《数学规划基础》 《信息与计算科学专业导论》 《统计学》 《统计学实验》课程实验 《离散数学》 《C++程序设计 A》 《C++程序设计实验 A》 3．专业课平台必修课 《数值分析 A》 《数值分析》 《数值分析 A 实验》 《数学建模》 《数学建模实践》 《数据库原理 A》 《数据结构与算法分析》 《信计专业毕业实习》 《信息与计算科学专业毕业设计（论文）》 4专业课平台选修课 《常微分方程》 《多元统计分析》 《数学物理方程》 《实变函数与泛函分析》 《复变函数与积分变换》 《组合与图论》 《运筹学》 《运筹学基础及应用》 《数值最优化》 《微分方程数值解》 《控制理论基础》 《Oracle 高级数据库开发设计》 《大数据与深度学习》 《Python 程序设计》 《R 语言》 《算法分析与设计》 《操作系统》 《计算机网络原理Ⅰ》 《Java 程序设计》 《Java 程序设计实训》 《ASPNET 程序设计》 《web 前端开发》 《web 前端开发》程序设计 《软件开发实践》

机器学习是计算机科学的重要分支领域，本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章，大致分为3个部分：第1部分（第1~3章）介绍机器学习的基础知识：第2部分（第4~10章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习)：第3部分（第11~16章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索

高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关，由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显，需要进行长期监测，因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测，且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography，PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法，通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律，对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究，利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号，在Alexnet的基础上，用一维卷积代替二维卷积，提出一种1D-CNN结构，由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成，并在1D-CNN中添加了批量归一化层（Batch normalization layer），保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况，采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明，该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵，可以看出，Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠，存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况，因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言，对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期，本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中，仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略，在更大数据量的基础上进行实验