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、《模拟电子技术基础》 5、《模拟电子技术基础实验》 6、《数字电子技术基础》 7、《数字电子技术基础实验》 二、专业课程 1、《计算机导论》 2、《离散数学》 3、《数据库系统原理 A》 4、《数据结构》 5、《计算机组成原理》 6、《微机原理与接口技术》 7、《操作系统》 8、《计算机网络》 9、《软件工程》 10、《算法设计与分析》 11、《计算机系统结构》 12、《编译原理》 13、《逻辑与计算机设计基础》 14、《EDA 技术及应用》 15、《科技论文写作》 三、个性化发展课程 1、《网络管理技术》 2、《网络系统集成技术》 3、《互联网软件基础》 4、《嵌入式系统》 5、《并行计算与多核编程》 6、《分布式计算》 7、《大数据存储技术》 8、《图形图像技术》 9、《计算机识别技术》 10、《人工智能》 11、《数据挖掘》 12、《项目管理与案例分析》 13、《单片机原理与应用》 14、《通信原理》 15、《信号与系统 A》 16、《机器学习》 四、实践环节 1、《毕业设计》 2、《认识实习》 3、《生产实习》 4、《工程实习》

《C 语言程序设计 A》 《数据结构与算法》 《计算机组成原理 E》 《计算机网络》 《操作系统原理》 《数据库原理与应用 E》 《智能科学与技术导论》 《电子技术基础》 《Python 程序设计》 《机器学习 E》 《智能算法基础与运用》 《智能终端开发》 《语音信号处理》 《自然语言处理》 《智能语音开发与应用》 《计算机视觉基础》 《计算机视觉处理技术》 《计算机视觉开发与应用》 《数据可视化》 《数字信号处理》 《Java 程序设计》 《单片机原理及应用》 《智能传感器技术》 《Linux 操作系统》 《智能科学与技术专业文献检索与论文写作》 《MATLAB 应用》 《Python 数据分析》 《嵌入式基础》 《微信小程序开发技术》 《神经网络与深度学习》 《数据挖掘》 《控制理论与信号系统》 《模式识别》 《算法设计与分析》 《智能系统建模与仿真》 《智能技术创新与专业前沿》 《最优化理论与方法》 《创新创业培养》 《机器人控制与开发》 《数据库系统工程师》

1 学科基础课平台必修课 《概率论与数理统计 B》 《机械设计基础 C》 《高等数学 A1》 《高等数学 A2》 《管理学 A》 《会计学基础 B》 《市场营销学 A》 《统计学 A》 《公共关系学》 《供应链与物流管理 A》 《计算机办公自动化 （中高级应用）》 《运筹学 A》 2 学科基础课平台选修课 《财务管理学 B》 《数据库原理与应用》 《数据库原理与应用课程设计》 《画法几何与工程制图》 《计算机网络 A》 《经济法 C》 《经济写作》 《市场调查与分析》 《微机原理及接口技术 B》 《系统工程学 C》 《预测与决策技术 B》 《质量工程 B》 《金工实习 B》 《微观经济学 B》 《宏观经济学 C》 《物流认知实习》 《管理心理学 A》 《物流工程专业导论》 3 专业课平台必修课 《仓储技术与库存管理》 《物流信息系统》 《物流信息系统课程设计》 《物流自动识别技术》 《现代物流信息技术》 《物流设备与应用技术》 《物流工程毕业设计（论文）》 《物流工程毕业实习》 《物流系统建模与仿真》 4 专业课平台选修课 《物流技术经济》 《交通运输学》 《港口物流理论与实务》 《生产运作管理》 《物流成本管理与控制》 适用对象：物流工程专业 《电子商务 C》 《物流专业英语》 《国际物流》 《物流国际标准术语与相关法规》 《物流工程专业社会调查》 《动态网页程序设计（ASPX）》 《人因工程学 A》 《物流系统规划与设计》 《物流系统综合模拟实验》 《数据挖掘与商务智能》 《ERP 沙盘模拟》

1学科基础课平台必修课 《高等数学 B1》 《高等数学 B2》 《线性代数》 《概率论与数理统计 B》 《管理学 A》 《微观经济学 B》 《统计学 A》 《基础会计学 B》 《市场营销学 A》 《电子商务专业导论》 2 学科基础课平台选修课 《经济法 C》 《组织行为学》B 《计算机办公自动化》 《运筹学 B》 《市场调查与分析》 《财务管理学 B》 《创业管理》 《信息检索与利用》 《战略管理 B》 《营销策划》 《管理研究方法》 3 专业课平台必修课 《数据库原理与应用 A》 《面向对象程序设计》 《电子商务概论》 《电子商务网站建设》 《电子商务网站建设》课程考试 《电商毕业实习》 电商专业毕业设计 1（论文） 电商专业毕业设计 2（论文） 4 专业课平台选修课 《平面图像处理》 《网页设计与制作》 《网页设计与制作》考试 《网页设计与制作》课程实训 《电子商务运营管理》 《电子商务支付与安全》 《数据挖掘与商务智能》 《操作系统》 《操作系统》课程考试 《信息系统开发环境与工具》 《信息经济学》 《电子商务系统分析与设计》 《电子商务案例分析》 《管理信息系统》 《移动开发技术》 《软件工程》 《电子商务法律》 《网络客户服务与管理》 《跨境电子商务》 《电子商务专业英语》 《电商认知调查》实习 电子商务专业学年论文 《数据结构》 《商业数据分析》实训 《电子商务沙盘实训》 《创新创业创意实训》实习大纲

电气工程及其自动化专业 《电气工程专业导论》 《专业引领实战训练》 《工程电磁场》 《工程技术创新导论》 《电机学》 《专业开放实验》 《电力电子技术》 《单片机原理及应用》 《电气工程 Matlab 建模与仿真》 《自动控制原理》 《电气测量技术》 《电磁兼容技术》 《电气控制与 PLC 技术》 《电力系统分析》 《电力拖动自动控制系统》 《太阳能发电技术》 《DSP 原理及应用》 《电源技术及应用》 《太阳能光伏发电工程设计》 《电力电子技术综合设计(1)》 《电力电子技术综合设计(2)》 《毕业实习》 《创新创业竞赛实战》 《专业综合训练(1)(2)》 《供配电技术》 《风力发电技术》 《专业英语》 《电机节能技术》 《智能电网与微电网技术》 《工业计算机网络与通信》 《电力拖动自动控制系统课程设计》 《供配电系统综合课程设计》 《毕业设计》 智能科学与技术专业 《智能科学与技术导论》 《计算机软件基础》 《信号与系统基础》 《智能系统建模与仿真》 《脑与认知科学概论》 《数字信号处理》 《微控制器技术》 《专业综合实战训练(1)》 《控制理论》 《人工智能基础》 《神经网络》 《模糊控制》 《图像处理与模式识别》 《机器智能综合实验》 《移动操作系统》 《嵌入式系统》 《数据库新技术》 《无线自组织网络》 《飞行器控制导论》 《专业综合实战训练(2)》 《智能传感与检测技术》 《机器人学》 《数字控制系统》 《机器人控制课程设计》 《信息论与编码》 《数据挖掘与处理》 《专业英语阅读》 《控制系统设计方法》 《智能机器人》 《机器学习》 《智能系统与工程课程设计》 《科技创新与方法论》 《移动机器人导航技术》 自动化专业高精尖项目(双培计划) 《惯性导航技术》 《物联网系统基础与应用》 《系统辨识》 《集散控制系统》 《先进控制理论》 《楼宇自动化》 《应用自适应控制》 电气工程及其自动化专业轨道牵引电气化方向(双培计划) 智能科学与技术专业机器人大脑方向(双培计划) 《生产实习》 其他专业 机械设计制造及其自动化专业 《微机原理及应用》 新能源科学与工程专业 机械电子工程专业 《人工智能》

1学科基础课平台必修课 《高等数学 B1》 《高等数学 B2》 《线性代数》 《概率论与数理统计 B》 《管理学 A》 《统计学 A》 《统计学 A》课程考试 《基础会计学 B》 《市场营销学 A》 《信息管理与信息系统专业导论》 2学科基础课平台选修课 《经济法 C》 《组织行为学》B 《计算机办公自动化》 《运筹学 B》 《市场调查与分析》 《财务管理学 B》 《创业管理》 《战略管理 B》 《系统工程学 C》 《管理研究方法》 3 专业课平台必修课 《数据库原理与应用 A》 《面向对象程序设计》 《电子商务概论》 《信息系统开发环境与工具》 《信息资源组织与管理》 《管理信息系统》 《信息专业实习》 《信管毕业实习》 信息管理与信息系统专业毕业设计（论文） 4 专业课平台选修课 《平面图像处理》 《网页设计与制作》 《网页设计与制作》考试 《网页设计与制作》课程实训 《信息经济学》 《操作系统》 《操作系统》课程考试 《信息检索与利用》 电子商务支付与安全 《数据挖掘与商务智能》 《信息服务与用户》 《软件工程》 《信息分析与预测》 《移动开发技术》 《信息系统项目管理》 《信息资源知识产权》 《电子政务》 《决策支持系统》 《信管专业英语》 《信管专业认知调查》 《信息管理与信息系统》 《数据结构》 《商业数据分析》 《创新创业创意实训》

1、学科基础课平台必修课 《概率论与数理统计 B》 《高等数学 B1》 《高等数学 B2》 《线性代数》 《市场营销学 A》 《管理统计与 SPSS 应用》 《市场营销专业导论》 《管理学 A》 《基础会计学 B》 《微观经济学 B》 《宏观经济学 C》 ２、 学科基础课平台选修课 《经济写作》 《ERP 沙盘模拟》 《财务管理学 B》 《公共关系学》 《计算机办公自动化 (中高级应用)》 《数据库原理与应用 B》 《管理信息系统》 《国际商法 B》 《跨境电子商务》 《计量经济学 B》 《管理研究方法》 《管理沟通》 《企业伦理学基础》 《网页设计与制作》 《创新创业创意实训》实习大纲 《领导科学与艺术》 《运筹学 B》 《组织行为学 B》 《组织行为学》B 3、专业课平台必修课 《市场调查与分析》 《消费者行为学》 《国际市场营销学》 《数据挖掘与商务智能》 《营销专业英语》 《营销策划》 《营销策划实习》 《供应链与物流管理 A》 《营销认知实习》 《营销专业实习》 《营销毕业设计（论文）1、2》 《营销毕业实习》 4、专业课平台选修课 《产品摄影》 《产品创新与研发设计》 《产品创新与研发》 《电子商务与网络营销 A》 《电子商务网站建设》 《客户关系管理》 《营销渠道管理》 《品牌管理》 《销售管理》 《服务市场营销学》 《广告学》 《广告学》实习 《零售管理》 《商务谈判》 《商务谈判》实践 《营销专题讲座》 《定价管理》 《现代医院营销》 《创业营销》

《数字电子技术》 《数值分析》 《学科概论》 《程序设计语言 C/C++》 《离散数学》 《数据结构》 《汇编语言程序设计》 《操作系统原理》 《计算机组成原理》 《数据通信原理》 《计算机网络原理》 《网络互连技术》 《数据库系统原理》 《交换原理与技术》 《计算机接口技术》 《面向对象程序设计 Java》 《计算机网络安全技术》 《网络管理》 《接入网技术》 《Web 编程与设计》 《计算机网络系统分析》 《网络工程师概论》 《Linux 操作系统》 《嵌入式系统基础》 《移动应用开发技术》 《云计算概论》 《计算机多媒体技术》 《物联网技术与应用》 《TCP/IP 协议》 《计算机局域网》 《无线通信技术》 《无线传感网技术》 《网站架构与电子商务》 《计算机组网技术》 《网络综合布线技术》 《信息工程管理》 《项目管理》 《数据仓库与数据挖掘》 《电子商务概论》 《科技文献检索》

针对现今煤岩图像识别方法的缺乏与不足,为了挖掘新的煤岩图像识别方法以及更好地处理高维煤岩图像数据,提出了基于最大池化稀疏编码的煤岩识别方法.本方法在提取煤岩图像特征时加入了池化操作,在分类识别时采用了集成分类器,即多个弱分类器组成一个强分类器.实验结果表明:最大池化稀疏编码的特征提取方式能简单有效表达煤岩图像的纹理特征,大大增强煤岩图像的可区分性,获得较高的识别率,并且具有良好的识别稳定性.研究结果可为煤岩界面的自动识别提供新的思路和方法

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