《数学分析》课程教学大纲 《高等代数》课程教学大纲 《空间解析几何》课程课程教学大纲 《常微分方程》课程教学大纲 《复变函数》课程教学大纲 《数值分析》课程教学大纲 《实变函数》课程教学大纲 《概率论与数理统计》课程教学大纲 《运筹学》课程教学大纲 《数学建模》课程教学大纲 《高等几何》课程教学大纲 《初等数论》课程教学大纲 《组合数学》课程教学大纲 《模糊数学》课程教学大纲 《高等代数选讲》课程教学大纲 《数学分析选讲》课程教学大纲 《基础数学实验》课程教学大纲 《R 语言数据分析与挖掘实践》课程教学大纲 《数理方程》课程教学大纲 《数学思想方法》课程教学大纲 《课件制作》课程教学大纲 《数学史》课程教学大纲 《初等数学研究》课程教学大纲 《数学教育经典阅读》课程教学大纲 《数学课标解读与教材研习》课程教学大纲 《数学课程改革与热点问题专题讨论》课程教学大纲 《数学课堂教学案例研究》课程教学大纲 《数学课堂教学技能微格训练》课程教学大纲 《数学课程与教学论》课程教学大纲

建立快速有效的针对大规模文本数据的聚类分析方法是当前数据挖掘研究和应用领域中的一个热点问题.为了同时保证聚类效果和提高聚类效率，提出基于\互为最小相似度文本对\搜索的文本聚类算法及分布式并行计算模型.首先利用向量空间模型提出一种文本相似度计算方法；其次，基于\互为最小相似度文本对\搜索选择二分簇中心，提出通过一次划分实现簇质心寻优的二分K-means聚类算法；最后，基于MapReduce框架设计面向云计算应用的大规模文本并行聚类模型.在Hadoop平台上运用真实文本数据的实验表明：提出的聚类算法与原始二分K-means相比，在获得相当聚类效果的同时，具有明显效率优势；并行聚类模型在不同数据规模和计算节点数目上具有良好的扩展性

《最优化方法》 《高级计算机系统结构》 《高级人工智能》 《自然语言处理》 《高级算法设计与分析》 《软件系统与工程》 《网络与信息安全》 《大数据处理技术》 《嵌入式系统及应用》 《数据挖掘理论与方法》 《现代密码学》 《机器学习》 《智能制造技术及应用》 《区块链与隐私计算》 《AI 驱动的材料与化学》 《计算机视觉》 《人工智能原理与应用》 《计算成像技术》 《AI for Vision and Imaging》 《学科前沿讲座 A》 《文献阅读与学术写作》 《网络空间安全概论》 《密码学理论与应用》 《网络空间安全前沿技术研讨》 《信息隐藏技术》 《信息安全管理与评估》 《网络攻防对抗技术》 《深度学习与大数据分析》 《大数据安全与隐私保护》 《专业英语》 《网络信息内容安全技术》 《专业实践》 《学科前沿讲座 B》 《人工智能工程应用及安全》

《C 语言程序设计 C》 《数据结构与算法》 《计算机组成原理 C》课程纲要 《数据库原理与应用 A》 《计算机网络》 《Python 基础与应用》 《数据采集与管理》 《大数据技术原理与应用》 《Java 程序设计》 《数据可视化》 《大数据运维》 《统计数据分析方法》 《机器学习 B》 《数据分析与挖掘技术》 《数据仓库（Hive）》 《大数据实时计算》 《专业英语 B》 《数学建模》 《人工智能基础 A》 《数据导入与预处理应用》 《数据科学与大数据专业文献检索与论文写作》 《创新思维培养与创业管理》 《Scala 技术与应用》 《数据科学导论》 《大数据与云计算》 《混合现实技术》 《分布式计算》 《区块链原理与技术》 《NoSQL 数据库技术》 《多模态信息处理》 《数据隐私与安全》 《多元统计分析与 R 语言建模》 《服务科学与服务工程概论》 《数据库系统工程师》 《知识图谱》 《Scala 程序设计》 《数据科学与大数据技术导论》 《大数据专业文献检索与论文写作》 《统计分析》 《数据采集与网络爬虫》 《计算机组成原理 D》课程纲要 《数据分析师认证》 《网络前端开发》 《非结构化数据存储与分析》 《信息安全前沿技术》 《项目管理》 《软件工程》 《算法设计与分析》 《运筹学》 《虚拟化技术》 《C 语言程序设计》 《操作系统原理（Linux）》 《数据库原理与应用 E》 《操作系统原理》 《深度学习》 《Hive 查询分析》 《流计算》 《文献检索与论文写作》 《数据资产登记》

1 计算机类学科基础必修 离散数学 程序设计基础 I 程序设计基础 II Java 框架编程 操作系统原理 计算机网络 计算机组成原理 数据库原理 海洋空间信息工程概论 数据结构与算法 2 计算机类学科专业必修 数据分析原理与技术 数据可视化原理与应用 软件工程 高级程序设计 25 课程 实习（实践） 海洋大数据技术与工程应用 大数据原理与技术 数据挖掘 大数据处理技术 海洋遥感影像分析 空间建模与分析 空间数据获取技术基础 软件工程导论 软件开发与创新 数字信号处理 微机原理与接口技术 数据科学导论 算法设计与分析 人工智能 软件项目管理 软件需求分析 软件架构与设计模式 软件测试与质量保证 编译原理 海洋空间信息管理与服务 3 计算机类专业选修 计算机系统结构 数学建模 数值计算方法 数字图像处理 逻辑与计算机设计基础 智能计算及应用 物联网概论 Linux 操作系统 现代操作系统 WEB 程序设计 Python 程序设计 单片机原理与应用 虚拟现实 信息安全概论 移动开发技术 编程艺术 生物大数据 海洋信息技术与应用 4 计算机类实践课 数据科学综合 JAVA 框架编程 计算机综合实践与案例 专业大型综合实验 综合实习 中级综合开发实践 软件工程综合实习（实践） 毕业论文（设计） 5 信息与计算科学专业学科基础必修 高等代数 I 高等代数 II 空间解析几何 数学分析 I 数学分析 II 概率论与数理统计 A 常微分方程 6 信息与计算科学专业学科专业必修 复变函数 运筹学 数值分析 7 信息与计算科学专业专业选修 应用随机过程 最优化方法 微分方程数值解 应用回归分析 计算智能 8 信息与计算科学专业实践课 专业技能实践实习（实践） 数学实验 数学建模实习（实践） 毕业设计（论文） 综合实习实习（实践）

为提高热轧换规格首块钢头部卷取温度命中率，采用数据挖掘技术，从历史带钢冷却数据中推断出与实际带钢相匹配的卷取温度模型水冷换热学习系数，并将其应用于模型预设定计算。首先，对冷却特征参数进行识别，按照相对型、绝对型、相等型和策略型四种方式进行定义，并对实际带钢与历史带钢的各项冷却特征参数进行相似距离计算。当历史带钢的总相似距离满足要求时，将其聚类为实际带钢的相似卷，并考虑各相似卷的时间影响，计算相似权重值；随后，基于相似带钢的头部和尾部信息，建立由卷取温度预报误差、偏离学习系数回归值惩罚项和偏离默认值惩罚项等构成的目标函数以及相应的约束条件，采用梯度下降法求解该二次规划问题，通过三次优化逐步计算出学习系数参考值和表征学习系数与带钢速度及目标卷取温度呈双线性关系的两个参数；最后，根据实际带钢的穿带速度、目标卷取温度等冷却条件计算冷却设定所需的学习系数。现场应用表明：基于十万块历史带钢冷却数据驱动的模型参数即时自适应设定算法可增强卷取温度模型对带钢头部冷却的预设定能力，学习系数即时自适应设定能力随着内存中保存的历史带钢冷却数据的多样性和检索出的相似卷数量的增加而提升

电子信息工程专业 《电子信息工程导论》 《数据结构与算法》 《微处理器与接口技术》 《信号与系统》 《嵌入式信息系统》 《Linux 操作系统》 《虚拟仪器》 《FPGA 设计与应用》 《专业英语》 《电磁场与电磁波》 《高频电子线路》 《信息论与编码》 《数字信号处理》 《Linux 操作系统课程设计》 《电子电路系统综合实践》 《智能硬件系统开发综合实践》 《信号处理综合实践》 《计算机通信网络》 《计算机通信网络实训》 《通信原理》 《数字图像处理》 《专业实习》 《数字图像处理综合实践》 《片上电子信息系统》 《智能语音识别与处理》 《移动互联网开发与应用》 《短距无线通信与异构组网》 《云计算与虚拟化技术》 《数据挖掘与分析》 《智能语音识别与处理实践》 《WEB 应用开发》 《片上电子信息系统课程设计》 《专业自主实践课-开放实验类》 《专业自主实践课-创新创业类》 《专业自主实践课-科研项目类》 《光纤通信实训》 《专业自主实践课-学科竞赛类》 《毕业设计》 通信工程专业(卓越计划） 《通信工程专业导论》 《MATLAB 及其应用》 《软件设计基础》 《通信工程专业认识实习》 《软件设计基础课程设计》 《云数据管理技术》 《单片机应用技术》 《网络编程技术》 《嵌入式系统及应用》 《微波技术》 《云平台搭建与设计》 《移动通信系统原理与网络优化》 《移动互联网游戏创意设计》 《移动应用开发实践》 《通信行业规范与职业规划》 《现代传输系统调测实践》 《移动互联网产品测试实践》 《集成电路基础》 《搜索引擎技术》 《软件定义网络》 《移动互联网应用开发实训》 《融合通信应用实训》 《企业工程实习》 《天线与电波传播》 《光纤通信》 《智能工业及其应用技术》 物联网工程专业 《物联网工程导论》 《计算机硬件基础》 《传感器原理及应用》 《物联网工程专业认识与实践》 《操作系统》 《RFID 原理及应用》 《物联网感知综合实践》 《信号与系统课程设计》 《JAVA 程序设计》 《数据库系统基础》 《自动控制基础》 《传感网原理及应用》 《嵌入式系统开发实训》 《网络系统集成》 《数据处理与智能决策》 《物联网数据处理综合实践》 《大数据与云计算》 《M2M 技术》 《位置信息处理技术》 《虚拟仪器测控应用技术》 《物联网工程设计与实施》 《物联网安全技术》

计算机科学与技术专业 《计算机导论》 《程序设计基础(C 语言)》 《离散数学(1)》 《面向对象技术(C++)》 《面向对象技术（JAVA）》 《程序设计实践(C++)》 《程序设计实践(JAVA)》 《IT 工程师职业道德与素养》 《人机交互设计》 《PYTHON 编程》 《专业发展概论》 《数据结构(C)》 《数据结构(JAVA)》 《数据结构(C)（英文）》 《开源软件开发技术》 《离散数学(2)》 《C++程序设计》 《JAVA 程序设计》 《计算机组成原理》 《数据库原理与应用》 《算法设计与分析》 《计算机网络》 《LINUX 系统实践》 《人工智能》 《高级 JAVA 程序设计》 《专业英语》 《数字媒体艺术与技术》 《数据结构综合设计(C)》 《数据结构综合设计(JAVA)》 《科研开发类项目实践(1)》 《软件工程》 《操作系统》 《汇编语言与微机接口技术》 《WEB 应用系统实践》 《CPU 设计》 《移动应用系统》 《数字系统 EDA 技术》 《云计算导论》 《现代密码学》 《CUDA 并行编程》 《多媒体技术》 《嵌入式操作系统》 《中文信息处理》 《计算机图形学》 《科研开发类项目实践(2)》 《信息安全》 《编译原理》 《计算机体系结构》 《嵌入式系统》 《信息检索与搜索引擎》 《数据挖掘技术》 《计算机视觉》 《企业级计算基础》 《科研开发类项目实践(3)》 《大数据技术实践》 《单片机原理及应用》 《ORACLE 数据库》 《计算机系统项目综合实践》 《专业实习》 《企业工作实践》 《计算机新技术讲座》 《并行计算》 《大学生科技创新训练项目》 《毕业设计》 软件工程专业 《面向对象技术(JAVA)》 《数据结构(C)(英文)》 《模型驱动程序设计方法学》 《JAVA WEB 技术》 《XML 与 WEB 前端开发技术》 《移动应用开发实践》 《交互式软件系统设计》 《UML 及其应用》 《非关系型数据处理技术》 《软件测试实践》 《软件测试技术》 《高级软件工程》 《软件项目管理》 《软件开发实践》 《软件设计模式》 《软件项目综合实践》 网络工程专业(卓越计划) 《网络应用开发技术》 《数据通信基础》 《汇编语言》 《无线网络技术》 《路由与交换技术》 《网络管理》 《计算机组成原理综合实践》 《网络管理综合实践》 《网络应用系

一、 学科平台课程 1 《高级语言程序设计》 二、 专业课程 1 《计算机导论》 2 《离散数学》 3 《电子技术》 4 《电子技术实验》 5 《计算机组成原理》 6 《数据结构》 7 《数据库系统原理 A》 8 《软件工程概论》 9 《操作系统》 10《算法设计与分析》 11《计算机网络》 12《软件质量保证与测试》 13《软件项目管理与案例分析》 14《人机交互技术》 15《软件系统分析与设计》 16《软件过程与管理》 17《软件体系结构》 三、 个性化发展课程 1 《可视化项目开发技术》 2 《Web 开发技术》 3 《嵌入式系统原理与应用 A》 4 《移动平台应用开发》 5 《数据挖掘》 6 《Python 程序设计》 7 《人工智能》 8 《深度学习》 9 《大数据处理基础》 10《企业信息化系统分析》 11《三维动画原理与开发技术》 12《编译原理》 13《科技论文写作》 14《工程经济学》 15《前沿知识研讨》 16《职业能力拓展》 17《企业级开发技术》 四、 实践环节 1 《认识实习》 2 《小型软件项目综合课程设计》 3 《软件项目实践》 4 《生产实习》 5 《毕业实习》 6 《毕业设计》

一、学科平台课程 1《高级语言程序设计》 2《电路原理》 3《电路原理实验》 4《复变函数 B》 5《模拟电子技术基础》 6《模拟电子技术基础实验》 7《数字电子技术基础》 8《数字电子技术基础实验》 二、专业课程 1《专业计算机基础上机实验》 2《信号与系统 A》 3《信号与系统实验》 4《微机原理与接口技术》 5《微机原理与接口技术实验》 6《数字信号处理》 7《数字信号处理实验》 8《通信原理》 9《通信原理实验》 10《EDA 技术及应用》 11《EDA 技术及应用设计》 12《电磁场与电磁波 B》 13《计算机仿真》 14《计算机仿真实验》 15《单片机原理与应用》 16《单片机原理与应用实验》 17《自动控制原理 C》 18《信息论与编码》 19《通信电子线路》 20《通信电子线路实验》 21《随机信号检测和处理》 22《电子线路计算机辅助设计》 23《电子系统设计》 24《DSP 原理及应用》 25《DSP 原理及应用实验》 26《数据通信与计算机网络》 三、个性化发展课程 1《数据库系统原理》 2《嵌入式系统设计》 3《嵌入式系统设计实验》 4《机器学习》 5《数字语音处理》 6《数字图像处理》 7《深度学习》 8《数据挖掘》 9《现代信号处理技术》 10《移动通信技术》 11《无线自组网》 12《传感器与信号检测》 四、实践环节 1《高级语言编程课程设计》 2《工程训练 C》 3《电子工艺实习》 4《电子技术课程设计》 5《EDA 技术课程设计》 6《单片机系统课程设计》 7《专业实习》 8《毕业设计》