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上海水产大学:《渔业导论》课程教学课件(PPT讲稿)科技发展对海洋渔业的影响
文档格式:PPT 文档大小:3.83MB 文档页数:58
课程目的:了解科技发展对渔业的影响 了解渔业涉及的学科领域,扩大知识面 了解在可持续发展中,科学技术的作用
动物科学专业:《家畜饲养学》课程教学资源(教学大纲)
文档格式:DOC 文档大小:67KB 文档页数:9
一、编写说明 1.本大纲是根据动物科技学院动物科学系本科教学计划的基本要求而编写。 2.家畜饲养学是一门基础理论知识性强,实践应用价值高的学科。是在生理生化学习 基础上,通过讲授与实验教学环节,使学生正确认识动物营养的基本原理;掌握营养价值 的评定方法,了解各种饲料;掌握动物营养需要的研究方法及需要特点,掌握日粮配合的 方法及配合饲料的一般知识,并通过实验教学是使学生掌握饲料分析的基本技能。为学习 饲养各论打下坚实基础
动物科学专业:《动物医学专业》课程教学资源_外语 The Specialized English in Animal Science and Veterinary Medicine
文档格式:DOC 文档大小:28.5KB 文档页数:2
本门专业英语课程是指适合大学动物医学专业学生,介绍和讲解有关动物医学方面的 特别英语。其基本内容是与动物医学专业有关基础课、专业基础课和专业课的英文文章 涉及解剖学、组织胚胎学、动物生物化学、动物生理学、兽医产科学和繁殖学、兽医传染 病学和免疫学。同时本门课程也重点讲述英文摘要的翻译以及如何将中文摘要翻译成英 文。本门课的主要学习目的是了解动物医学的概念,知识和内容的英文表达,提高专业英 语水平:掌握中文摘要翻译成英文的技巧
动物科学专业:《养牛学》课程教学大纲
文档格式:DOC 文档大小:67.5KB 文档页数:7
养牛学是畜牧专业的一门专业课,其前期的专业基础是家畜遗传学,育种学、 生物统计,饲养学、繁殖学等。学习本门课的目的主要是应用这些基础理论知识和 先进技术来培育和改良牛的品种,提高牛的繁殖率、成活率和生产效率,以适应我 国国民经济高速发展,优化我国农业产业结构的需要
动物科学专业:《养牛学》课程教学大纲
文档格式:DOC 文档大小:68.5KB 文档页数:7
养牛学是畜牧专业的一门专业课,其前期的专业基础是家畜遗传学,育种学、 生物统计,饲养学、繁殖学等。学习本门课的目的主要是应用这些基础理论知识和 先进技术来培育和改良牛的品种,提高牛的繁殖率、成活率和生产效率,以适应我 国国民经济高速发展,优化我国农业产业结构的需要
动物科学专业:《家禽生产学》课程教学资源(教学大纲)
文档格式:DOC 文档大小:60.5KB 文档页数:8
(一)课程的性质和任务 家禽学是畜牧学的专业课,它是研究家禽的生物学和经济学的特征遗传育种,饲养管 理和产品处理加工等理论与生产过程的科学它的任务在于不断的总结国内,外家禽的生产实 践的经验和运用其他有关科学的先进成果指导和促进家禽业的发展使学生基本掌握从事家 禽生产,科研所必需的基本理论,基本操作技能及必要的基本知识
动物科学专业:《养牛生产》课程教学大纲(草业专业本科)
文档格式:DOC 文档大小:67.5KB 文档页数:7
养牛学是畜牧专业的一门专业课,其前期的专业基础是家畜遗传学,育种学、 生物统计,饲养学、繁殖学等。学习本门课的目的主要是应用这些基础理论知识和 先进技术来培育和改良牛的品种,提高牛的繁殖率、成活率和生产效率,以适应我 国国民经济高速发展,优化我国农业产业结构的需要
科学出版社:欧姆社学习漫画《漫画分子生物学》书籍PDF电子版(日)武村政春(共五章,非彩色版)
文档格式:PDF 文档大小:43.71MB 文档页数:239
你所了解的细胞、蛋白质和DNA是什么样子的呢?在这个微小的世界里却埋藏着生物体所有的秘密。《漫画分子生物学》是世界上最简单的分子生物学教科书,它通过漫画式的情景说明,让你边看故事边学知识,每读完一篇就能理解一个概念,每篇末还附有文字说明,只要阅读一下这些有趣的漫画故事,你将能在最短的时间内成为分子生物学方面的达人!
动物科学专业:《饲料生产学》课程教学大纲
文档格式:DOC 文档大小:55KB 文档页数:9
1.本教学大纲是根据我院动物科学专业本科教学计划要求,并参考了几所其他院校同样课 程的教学大纲编写和制定的。 2.根据我校对动物科学专业注重理论基础和实际操作技能的定位,又因属于选修课程,所 以分配了30学时的理论课程,0学时的实验课,并在讲授内容方面重点突出一些基础和实际应 用方面的知识
《机器学习》课程教学资源:《机器学习》参考书籍PDF电子版(清华大学出版社,著:周志华)
文档格式:PDF 文档大小:37.53MB 文档页数:434
机器学习是计算机科学的重要分支领域,本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章,大致分为3个部分:第1部分(第1~3章)介绍机器学习的基础知识:第2部分(第4~10章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习):第3部分(第11~16章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等每章都附有习题并介绍了相关阅读材料,以便有兴趣的读者进一步钻研探索
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