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《高等数学 A》 《C 语言程序设计》 《C 语言程序设计》实验 《线性代数》 《概率论与数理统计 B》 《模拟电子技术基础 B》 《数字电子技术基础》 《模拟电子技术基础实验》 《数字电子技术基础实验》 《工程制图 C》 《信号与系统》 《信号与系统》实验 《普通物理学 B1》 《普通物理学 B2》 《普通物理实验》 《结构与物性》 《矢量场论与张量》 《电动力学 1》 《复变函数与积分变换》 《应用光学》 《热力学与统计物理 1》 《物理光学》 《量子力学 1》 《科技论文写作》 《固体物理学》 《激光原理与技术》 《光通讯原理与器件》 《光电子技术实验》 《半导体物理与器件》 《光电子技术基础》 《光学传感原理与技术》 《电动力学 2》 《计算物理》 《单片机原理及应用》 《光电信息概论》 《热力学与统计物理 2》 《量子力学 2》 《新型光学材料》 《材料结构表征及应用》 《现代半导体材料及器件技术》 《光学信息处理》 《金工实习 A》 《专业调研》 《认识实习》 《学年论文》 《毕业实习》
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新乡学院:数学与统计学院信息与计算科学专业《多媒体技术应用》课程教学大纲(2015)
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三维建模是许多研究与应用领域的关键技术。对三维建模技术中涉及的三维数据获取与建模方法进行了系统的介绍,重点对激光扫描系统、基于图像建模技术进行了说明与对比。阐述了三维建模技术的最新研究进展及应用。最后指出模型检索研究以及数字化手段存在的问题,对三维建模的研究进行了展望
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《科技论文写作》 《数学分析》 《高等代数与解析几何》 《概率论及数理统计 A》 《常微分方程》 《大学物理 C》 《物理实验 C》 《C/C++语言程序设计 B》 《C/C++语言程序设计 B》(实验) 《教师职业技能及训练》 《心理学》 《当代教育学》 《现代教育技术》 《复变函数 A》 《数值分析》 《初等数论》 《高等几何》 《实变函数与泛函分析》 《数学教学论》 《近世代数》 《拓扑学》 《数学微格教学》 《数学微格教学》(实训) 《中学数学解题研究》 《中学数学解题研究》(实训) 《数学课件制作》 《数学课件制作》(实验) 《数学思想方法》 《离散数学》 《数学史》 《数学分析专题研究》 《高等代数专题研究》 《教育心理学》 《教育科学研究方法》 《Matlab 与数学实验》 《教育体验》 《数学建模》 《教育见习》 《教育实习》
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1学科基础课平台必修课 《高等数学》 《线性代数》 《复变函数与积分变换》 《概率论与数理统计》 《大学物理》 《大学物理实验》 《画法几何与工程制图》 《金工实训》 《电工电子实训》 《电路原理》 《模拟电子技术》 《人体解剖学》 2学科基础课平台选修课 《生物医学工程专业导论》 《生物医学工程专业认识实习》课程 《有机化学》 《临床医学导论》理论 《文献检索》 《生理学》 《生命科学通论》 《电磁场理论》 《微机原理及接口技术》 《信号与系统》 《数字信号处理》 《生医信号仿真基础(MATLAB)》 《生物医学工程概论》 《生物力学基础》 《生物医学光学导论》 《生医电子 CAD 与仿真实习》 《核物理导论》 3专业课平台必修课 《生物医学传感器原理》 《生物医学传感器原理》 《生物医学信号处理》 《生物医学信号处理》 《医学图像处理》 《医学电子仪器原理》 《放射物理学》 《生医生产实习》 毕业设计(论文) 4专业课平台选修课 《生物医学传感器原理实验》 《生物医学工程》 《生医毕业实习》 《放射生物学》 《核医学仪器与方法》 《核医学仪器与方法实验》 《单片机原理及应用》 《生物医学工程专业英语》 《加速器原理》 《加速器原理》 《医学影像诊断学》 《DSP 技术及应用》 《DSP 技术及应用》 《CCD 传感器技术》 《EDA 技术及应用》 《医用放射源辐射安全与防护》 《医用放射源辐射安全与防护》 《蒙特卡罗方法》 《ARM 技术基础》 《ARM 技术基础》 《虚拟仪器技术及应用 B》 《核医学 B》 《辐射防护基础》 《电子技术综合设计实验》 《生物医学信号处理实验》 《嵌入式系统的软件设计》 《医学影像设备学》 《医学仪器综合设计》 《放射物理学综合设计》 《电子技术课程设计》 《单片机原理及应用》 《生物医用材料导论》 《生物医学的法律与伦理》 《医学装备管理学》
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(一)理论课程 1《微机原理及接口技术》 2《数字信号处理》 3《数字图像处理》(理论) 4《通信网络安全》 5《通信新技术》 6《专业英语》 7《EDA 技术》课程理论教学大纲 8《单片机原理》课程理论教学大纲 9《电气制图及 CAD》 10《无线通信》 11《光通信技术》理论 12《电路原理 A》 13《模拟电子电路 A》 14《数字电子电路》 15《文献检索》 16《电磁场与电磁波》 17《射频电路设计与仿真》 18《算法与数据结构》 19《通信工程导论》 20《通信电子电路》 21《信号与系统》 22《通信原理》(理论) 23《DSP 技术及应用》 24《信息论与编码》 25《移动应用软件开发》 26《全球卫星导航系统》 27《移动互联网技术》 28《物联网与云计算》 29《软件工程》 30《人工智能导论》(理论) 31《传感器原理与应用》(理论) 32《ASPNET 程序设计》 33《嵌入式系统原理与设计》(理论) 34《工程项目管理与经济决策》 35《交换原理》 36《移动通信》 37《电波与天线》 38《Matlab 通信系统仿真》 39《Python 程序设计》理论 40《计算机网络技术》(理论) (二)实验课程 41《微机原理及接口技术》 42《计算机网络技术》(实验) 43《数字信号处理》 44《数字图像处理》(实验) 45《EDA 技术》课程 46《单片机原理》课程 47《无线通信》 48《光通信技术》实验 49《通信电子电路》 50《电子技术基础实验》 51《电路原理实验》 52《信号与系统》 53《通信原理实验》 54《全球卫星导航系统》 55《人工智能导论》(实验) 56《传感器原理与应用》 57《嵌入式系统原理与设计》(实验) 58《移动通信》 59《Python 程序设计》实验 (三)实践课程 60《电工电子实习》 61《印制板微机辅助设计》 62《毕业实习》 63《专业认知实习(1)》 64《通信系统综合实训》 65《毕业设计(论文)》 66《C 语言程序概念实训》教学大纲 67《EDA 课程设计》课程设计教学大纲 68《移动通信》课程设计教学大纲 69《交换原理》课程设计教学大纲 70《光通信技术课程设计》
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《硅微机械传感器》 《科研方法论》 《嵌入式系统设计》 《有限元方法及应用》 《专业英语》 《FPGA 设计及应用》 《半导体器件物理》 《电子技术基础及应用》 《固体物理学》 《集成电路 EDA》 《集成电路设计及应用》 《检测技术与系统设计》 《纳米材料与器件》 《声学基础》 《微电子工艺原理与仿真》 《文献阅读与学术写作》 《现代数字信号处理》 《移动互联网应用及开发》 《薄膜材料及技术》 《VLSI 数字集成电路基础》 《半导体光电子学》 《材料表征与检测》 《电子功能材料与元器件》 《集成电路版图设计》 《拉曼光谱学》 《微波器件与电路》 《半导体器件建模与仿真实训》 《传感器设计实训》 《高等模拟集成电路分析与设计》 《工程项目及创新实践》 《集成电路工程设计实训》 《数模混合信号集成电路设计实训》 《微电子器件》 《压电学》 《智能传感器系统设计》 《MEMS 传感器》 《传感器技术及应用》 《水声换能器及阵列技术》 《代数学》 《多元统计分析》 《泛函分析》 《非参数统计》 《高等概率论》 《高等数理统计学》 《孤子与可积系统》 《矩阵理论及其应用》 《科学计算》 《偏微分方程》 《人工智能理论》 《数值逼近》 《数值代数》 《算法分析与程序设计》 《微分方程数值解》 《微分几何》 《现代密码学》 《现代统计计算方法》 《最优化理论与方法》 《高等工程数学 A》 《高等工程数学 B》
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2.4高阶导数及其应用 2.4.1高阶导数的概念 2.4.2二阶导数的意义
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《科技论文写作》 《高等数学 A》 《线性代数 B》 《概率论与数理统计 B》 《大学物理 B》 《物理实验 B》 《C 语言程序设计》 《C 语言程序设计》实验 《无机化学 B》 《无机化学实验》 《有机化学C》 《有机化学实验 B》 《物理化学 B》 《物理化学实验 A》 《工程制图 B1》 《工程制图 B2》 《工程材料》 《工程力学 A1》 《工程力学 A2》 《工程力学 A2》实验 《机械设计基础 A》 《电工与电子技术》 《电工与电子技术》实验 《化工原理 1》 《化工原理 2》 《化工原理实验》 《工程热力学》 《工程流体力学》 《微机原理及应用》实验 《粉体力学》 《科技文献检索》 《过程设备设计》 《过程流体机械》 《过程装备控制技术》 《过程装备与控制工程专业实验》 《过程机械故障诊断》 《过程设备安全工程》 《设备腐蚀与防护》 《断裂力学与缺陷评定》 《可编程控制器原理及应用》 《化工仪表与自动化》 《现代企业管理概论》 《过程装备管理工程》 《过程装备成套技术》 《化工设计专用软件应用》 《化工计算》 《计算机在化工中的应用》 《VB 实用编程技术》 《化工技术经济学》 《市场调研》 《电子商务》 《市场营销学》 《生物工程技术》 《环保与生化设备》 《生物制药工程》 《环境生物技术》 《生物分离技术》 《环境科学概论》 《精细化工概论》教学大钢 《认识实习》 《生产实习》 《化工原理课程设计》 《机械设计课程设计》 《化工设备课程设计》 《过程装置课程设计》
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一、明确基于特征、案例维归约与技术归约的区别。 二、解释数据挖掘过程的预处理阶段中进行数据归约的优点。 三、应用相应的统计方法,理解特征选择和特征 构成的基本原则。 四、理解特征等级主成分分析方法。 五、区别基于增量和平均样本的案例中的技术
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