1、课程简介 《蔬菜栽培生理学》奠基于植物生理学,将植物生理学和蔬菜栽培学有机地结合起来, 成为二者之间的一门边缘学科。它的主要研究内容,着重于探讨并解决蔬菜栽培与蔬菜产 量形成有关的生理问题。 2、地位和任务 《蔬菜栽培生理学》是以植物生理为理论基础,同时与蔬菜栽培学紧密结合,它是植物 生理学与蔬菜栽培学相联结的一门分支科学。《蔬菜栽培生理学》以蔬菜植物为对象,研究 它们在产量形成过程中,光合作用、水分代谢、矿质营养、生长发育与分化等的生理规 律,研究产品器官发生和建成的生理机制,它是园艺学中的一门重要课程。 《蔬菜栽培生理学》学习的任务,是使蔬菜栽培技术措施符合蔬菜植物本身生理生态需 要,做到栽培管理合理化和科学化,成为蔬菜高产、优质和低耗的理论基础

《科技论文写作》 《高等数学 C》 《画法几何与阴影透视 2》 《建筑设计基础 1》 《建筑设计基础 2》 《计算机辅助设计》 《计算机辅助设计》上机 《建筑设计原理 1》 《建筑设计原理 2》 《建筑美术 1》 《建筑美术 2》 《建筑美术 3》 《建筑美术 4》 《模型制作基础》 《模型制作基础》实验 《建筑材料》 《建筑力学 1》 《建筑力学 2》 《建筑结构》 《建筑结构选型》 《建筑构造 1》 《建筑构造 2》 《外国建筑史》 《中国建筑史》 《建筑设计 1》 《建筑设计 2》 《建筑设计 3》 《建筑设计 4》 《建筑设计 5》 《建筑设计 6》 《小区规划设计》 《城市规划原理》 《建筑物理》 《建筑物理》实验 《专业英语》 《建筑经济与管理》 《建筑师业务》 《建筑设备》 《建筑施工图设计》 《建筑师设计作品分析》 《生态建筑》 《建筑外部空间评析》 《计算机三维表现》 《园林设计原理》 《室内设计原理》 《场地设计》 《建筑施工》 《建筑节能》 《建筑心理学》 《城市设计》 《美术写生实习》 《建筑快速设计》 《建筑测绘实习》 《建筑认识实习》 《建筑专题设计》 《建筑设计院实习》 《毕业设计》

专业必修课程 《植物生产类专业导论》 《微生物学》 《农业实验室安全教育》 《植物学 B》 《农业气象学 B》 《生物化学 B》 《植物生理学 A》 《遗传学 B》 《土壤肥料学》 《农学概论 A》 《植物保护生产实践》 《生物统计》 《普通植物病理学》 《普通昆虫学》 《农业植物病理学》 《农业昆虫学 A》 《植物化学保护》 专业综合实践环节 《植物学教学实习 B》 《农产品营销学》 《农业政策学》 《地理信息系统基础 B》 《农业生产机械化》 《双碳概论》 专业选修课程 《植保研究法》 《植物病毒学》 《杂草学》 《植物病害流行与预测预报》 《农螨学》 《农药生物测定》 《生物防治》 《植物免疫学》 《植物检疫学》 《昆虫生态与预测预报》 《资源昆虫开发与利用》 《农药分析与残留分析》 《植物保护专业外语》 《植保生物技术》 《Plant Microecology》Course Syllabus 《科技论文写作》 《植物保护研究进展》 《互联网+现代农业》

1、课程简介: 本门课程是农学、植保和园艺专业的专业基础课,是植物科学方面的基础理论知识。 它是农、林、园艺、园林等专业必选课程。本课程主要讲授在无菌条件下将离体的植物 器官、组织、细胞以及原生质体和花药,在人工控制的培养基上培养,使其生长,分化并形 成完整植株的技术与方法。它阐明了植物组织培养的基本理论、基本技术和基本方法。为农 学研究及生产实践提供必要的理论基础。 2、地位和任务: 组织培养是本世纪初开始,以植物生理学为基础发展起来的一项技术。这项技术已在 科学研究和生产上开辟了令人振奋的多个新领域。成为举世瞩目的生物技术之一。在发展和 应用这一技术上,各国都竟相投资,已在快速繁殖、祛除病毒、加速育种进程、次生代谢产 物生产和种质资源的保存等方面取得了巨大的经济效益、社会效益及生态效益。本门课程的 主要任务是引导和帮助学生熟悉组织培养的基本概念和原理,了解组织培养的基本研究方法 和技术,为掌握和运用这门技术及其他高科技知识奠定理论基础

1、课程简介:本门课程是农学、植保和园艺专业的专业基础课,是植物科学方面的基础理 论知识。它是农、林、园艺、园林等专业必选课程。本课程主要讲授在无菌条件下将离 体的植物器官、组织、细胞以及原生质体和花药,在人工控制的培养基上培养,使其生 长,分化并形成完整植株的技术与方法。它阐明了植物组织培养的基本理论、基本技术和 基本方法。为农学研究及生产实践提供必要的理论基础。 2、地位和任务:组织培养是本世纪初开始,以植物生理学为基础发展起来的一项技术。这 项技术已在科学研究和生产上开辟了令人振奋的多个新领域。成为举世瞩目的生物技术之 一。在发展和应用这一技术上,各国都竟相投资,已在快速繁殖、祛除病毒、加速育种进 程、次生代谢产物生产和种质资源的保存等方面取得了巨大的经济效益、社会效益及生态 效益。本门课程的主要任务是引导和帮助学生熟悉组织培养的基本概念和原理,了解组织 培养的基本研究方法和技术,为掌握和运用这门技术及其他高科技知识奠定理论基础

一、学科平台课程 1《管理学 B》 2《会计学 B》 3《财务管理 A》 4《市场营销学》 5《经济学原理》 6《旅游研究方法》 7《旅游应用统计》 8《旅游法》 二、专业课程 1《旅游专业英语》 2《休闲学》 3《旅游资源学》 4《旅游管理信息系统》 5《旅游策划原理与实务》 6《旅游企业人力资源管理》 7《旅游景区开发与管理》 8《旅游学概论》 9《旅游消费者行为》 10《旅游接待业》 11《旅游目的地管理》 12《旅游经济学》 13《旅游规划与开发》 14《旅行社管理》 三、个性化发展课程 1《会展概论》 2《会展管理》 3《会展营销》 4《节庆活动策划》 5《休闲项目与活动策划》 6《遗产旅游导论》 7《生态旅游导论》 8《乡村旅游概论》 9《旅游商品开发与设计》 10《人际沟通》 11《食品营养与卫生》 12《酒水与酒吧管理》 13《主题公园管理》 14《导游基础与实务》 15《旅游公关礼仪》 16《收益管理》 17《旅游英语口语》 18《旅游日语》 19《旅游日语》 20《中国旅游主要客源国概况》 21《跨文化交流》 22《旅游管理英文文献选读》 23《旅游文化学》 24《大国旅游》 25《旅游学科前沿》 26《旅游美学》 27《城市游憩学》 28《智慧旅游与电子商务》 四、实践环节 1《毕业论文（设计）》 2《生产实习》 3《认识实习》 4《学年论文》

课程简介 本课程为农学门类农学专业本科生的专业课。主要讲授作物栽培学总论,着重作物栽培 的理论基础,作物的生长发育和产量形成规律及其环境的关系,进行合理调控,制定高产、 优质、低耗的栽培技术体系。各论主要以小麦、水稻、玉米、大豆等作物的生长发育和产量 形成规律及其环境的关系,突出重点兼顾全面。课堂采用启发式,重点讲授教材的要点、重 点和难点,并介绍作物栽培的最新科技动向。要求学生掌握主要作物高产栽培的理论基础与 技术,即掌握在一定的生态条件下,充分利用当地光、热、水、土壤等自然资源和所投入的 生产资料,获取作物最优品质、最佳产量和最高效益的栽培理论与技术

农业工程类教学质量国家标准 林业工程类教学质量国家标准 环境科学与工程类教学质量国家标准 生物医学工程类教学质量国家标准 食品科学与工程类教学质量国家标准 建筑类教学质量国家标准 安全科学与工程类教学质量国家标准 生物工程类教学质量国家标准 公安技术类教学质量国家标准 植物生产类教学质量国家标准 自然保护与环境生态类教学质量国家标准 动物生产类教学质量国家标准 动物医学类教学质量国家标准 林学类教学质量国家标准 水产类教学质量国家标准 草学类教学质量国家标准 基础医学类教学质量国家标准 临床医学类教学质量国家标准 口腔医学类教学质量国家标准 公共卫生与预防医学类教学质量国家标准 中医学类教学质量国家标准 中西医结合类教学质量国家标准 药学类教学质量国家标准 中药学类教学质量国家标准 法医学类教学质量国家标准 医学技术类教学质量国家标准 护理学类教学质量国家标准 管理科学与工程类教学质量国家标准 工商管理类教学质量国家标准 农业经济管理类教学质量国家标准 公共管理类教学质量国家标准 图书情报与档案管理类教学质量国家标准 物流管理与工程类教学质量国家标准 工业工程类教学质量国家标准 电子商务类教学质量国家标准 旅游管理类教学质量国家标准 艺术学理论类教学质量国家标准 音乐与舞蹈学类教学质量国家标准 美术学类教学质量国家标准 设计学类教学质量国家标准 动画、数字媒体艺术、数字媒体技术专业教学质量国家标准

课程简介:植物病害流行与预测是研究植物群体中病害在环境影响下发生发展的规 律、病害预测和病害管理的综合科学。本课程共分四个单元。第一单元(包括第一章)概 括叙述了《植病流行与预测》的基本概念、发展过程及其地位和任务。第二单元(包括第 二、三、章)以生态系统学的观点,探讨病害的常发状态、流行状态和流行类型;从遗传 学观点,讨论病害流行的遗传基础;以系统学的观点,分析流行系统的组分、结构和功能 以及系统动态的描述方法。第三单元(包括第四、五、六章)分别讨论了侵染链和侵染概 率,病害流行的时间动态和空间动态。第四单元(包括第七、八、九章)介绍了系统分析 和电算模拟的技术,讨论了病害预测和损失估计及病害系统管理中的几个问题

油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心，面向油气行业生产需求，构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池，通过数据清洗与融合提升数据质量，整合物理模拟与数据挖掘等手段，实现服务功能模块化，并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析，表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作，挖掘石油工业数据的巨大潜能，实现降本增效，建设全新的智能油气工业生态圈，完成产业升级