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理论课程教学大纲 平面设计课程教学大纲 教育技术学导论课程教学大纲 计算机网络课程教学大纲 多媒体画面艺术设计课程教学大纲 摄影技术课程教学大纲 教育传播学课程教学大纲 现代远程教育课程教学大纲 C 语言程序设计课程教学大纲 教育技术学专业英语课程教学大纲 Java 语言程序设计课程教学大纲 虚拟现实交互技术课程教学大纲 教育视频设计与制作课程教学大纲 三维建模与动画课程教学大纲 教学系统设计课程教学大纲 学习科学与技术课程教学大纲 教育技术学研究方法课程教学大纲 信息技术课程教学论课程教学大纲 学科课程标准与教材分析课程教学大纲 影视后期处理课程教学大纲 前端开发技术课程教学大纲 教育技术学前沿讲座课程教学大纲 VR/AR 项目开发课程教学大纲 文献检索与科技写作课程教学大纲 数据库应用技术课程教学大纲 图形设计课程教学大纲 Python 程序设计课程教学大纲 教育大数据与学习分析课程教学大纲 中外教育史课程教学大纲 教师专业发展与评价课程教学大纲 设计思维与创新教育课程教学大纲 教育技术学经典著作选读课程教学大纲 中小学创客教育课程教学大纲 IT 行业创新创业专题课程教学大纲 实践课程教学大纲 教育见习大纲 教学技能训练 1 教学实习大纲 教学技能训练 2 教学实习大纲 教学技能训练 3 教学实习大纲 微格教学实习大纲 教育实习大纲 摄影、摄像拍摄与编辑教学实习大纲 课程设计与微课制作教学实习大纲 虚拟现实项目开发教学大纲 教育软件与资源开发教学实习(实训)大纲 专业劳动实践(实训)大纲 企业实训(实训)大纲 生产实习(实训)大纲 毕业论文实习(实训)大纲
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第六章 国际贸易术语 第一节 国际贸易术语的含义和分类 第二节 主要贸易术语 第三节 其他贸易术语 第七章 国际货物买卖合同的基本条款 第一节 品名、品质、数量与包装条款 第二节 装运条款 第三节 保险条款 第四节 价格条款 第五节 支付条款 第六节 商品检验、索赔、不可抗力与仲裁条款 第八章 进出口合同的商订与履行 第一节 出口贸易的程序及内容 第二节 进口贸易的程序及内容 第九章 国际贸易方式 第一节 经销与代理 第二节 寄售、展卖与拍卖 第三节 投标与招标 第四节 对销贸易 第五节 加工贸易
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通过本课程的学习,使学生建立线性离散系统控制理论的基本概念,掌握线性离散系统分析和设计的一般规律。使学生能够利用脉冲传递函数对离散系统的稳定性、稳态误差、动态性能进行分析,实现对离散系统的设计。本课程还要求学生掌握非线性控制系统的基本内容,掌握非线性控制系统的特点,非线性特性的线性化,非线性特性对系统的影响,利用相平面法及描述函数法对非线性系统进行分析。本课程的学习将为后续课程的学习打好基础,也为学生以后从事实际工作和科研奠定一定的理论基础。教学重点、难点:1、线性离散系统控制理论的基本概念,信号的离散化与信号保持器,Z变换定理。2、闭环脉冲传递函数的求取,系统动、静态特性的分析。3、离散系统的设计(串联模拟校正,最少拍系统的设计)。4、非线性控制系统的特点,非线性特性的线性化,非线性特性对系统的影响。5、非线性系统的描述函数分析;6、相轨迹的绘制与分析。奇点及奇线的分析与确定,自激振荡存在性及自振参数的确定
文档格式:PDF 文档大小:385.18KB 文档页数:5
全尾砂膏体作为一种塑性流体,其内部结构的形貌特征与浆体流动性能紧密相关,研究剪切过程中微观结构的演化特征,对于分析膏体管道输送及制备工艺中的流动行为具有十分重要的意义.本文借助扫描电镜技术,拍摄了不同搅拌时间的膏体微观结构图像.综合应用计算机图像处理技术和分形理论,估算了膏体微结构的分形盒维数,提出以结构系数λ作为微结构形貌特征的表征指标,建立了搅拌过程中微结构时间演化过程的数学模型.某铅锌尾矿膏体相关实验的结果表明:其结构系数λ随搅拌时间急剧减小,并逐渐趋于平缓,最终达到某一平衡状态.通过对实验数据的拟合,得到其演化模型相关的破坏系数及恢复系数,分别为0.171及0.491
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近年来,无人机入侵的事件经常发生,无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜,在人群密集的地方容易引发安全事故,所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案,但大多成本高昂,实施困难。在5G背景下,针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法,基于深度学习的算法进行无人机目标检测,进而识别无人机,并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机,YOLOv3算法是YOLO(You only look once,一次到位)系列的第三代版本,属于one-stage目标检测算法这一类,在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID(Proportion integration differentiation,比例积分微分)算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机,再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标,从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集,并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注,数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练,训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率,在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度,可实现实时追踪
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