1 推理定义及形式 2 推理定律与推理规则 3 构造证明法

微淘推广 直通车推广 钻石展位推广 淘宝客推广 任务训练

知识点 1.中国特色社会主义的开创 知识点 2.中国特色社会主义的四个自信 知识点 3.习近平新时代中国特色社会主义思想的内涵 知识点 4.中国特色社会主义新时代的内涵 知识点 5.我国社会主要矛盾的转化 知识点 6.我国仍处于并将长期处于社会主义初级阶段 知识点 7.中国共产党的初心和使命 知识点 8.实现中华民族伟大复兴的中国梦 知识点 9.新时代的战略安排 知识点 10.中国特色社会主义经济体制 知识点 11.中国特色社会主义经济制度 知识点 12.推动形成全面开放新格局 知识点 13.中国特色社会主义政治制度 知识点 14.中国特色社会主义政治发展道路 知识点 15.全面依法治国 知识点 16.巩固和发展社会主义意识形态 知识点 17.培育和践行社会主义核心价值观 知识点 18.推动社会主义文化繁荣兴盛 知识点 19.在发展中保障和改善民生 知识点 20.加强和创新社会治理 知识点 21.坚持总体国家安全观 知识点 22.建设社会主义生态文明的提出 知识点 23.坚持人与自然和谐共生 知识点 24.建设美丽中国 知识点 25.坚持和平发展道路 知识点 26.推动构建新型国际关系 知识点 27.推动构建人类命运共同体 知识点 28.坚持党对一切工作的领导 知识点 29.新时代党的建设的总要求 知识点 30.全面从严治党

一、农业推广概述 二、国外农业推广体系状况、启示及发展趋势 三、农业推广的理论与框架

所谓统计推断就是根据抽样分布率和概率理论,由样本结果(统计数)来推断 总体特征(参数)。试验实践中所获得的资料,通常都是样本的结果;而我们希望了 解的却是抽得样本的总体。 统计推断:统计假设测验 参数估计 统计假设测验是根据某种实际需要对未知的或不完全知道的统计总体提出一些 假设,然后由样本的实际结果,经过一定的计算,做出在概率意义上应当接受哪种 假设的测验

正态总体的均值和方差的推断 应用: 检验工业过程均值以确定过程是否处于控制之 下。 通过读取方差计算实验室仪器测量的精度。 预测区间和容忍区间是从一个总体中进行预测 估计的方法。 使用中心极限定理(CLT),在大样本情况下, 正态总体的均值的推断过程可以扩展到非正态 总体的均值推断上

毛泽东思想 第一章 毛泽东思想及其历史地位 第一节 毛泽东思想的形成和发展 第二节 毛泽东思想的主要内容和活的灵魂 第三节 毛泽东思想的历史地位 第二章 新民主主义革命理论 第一节 新民主主义革命理论形成的依据 第二节 新民主主义革命的总路线和基本纲领 第三节 新民主主义革命的道路和基本经验 第三章 社会主义改造理论 第一节 从新民主主义到社会主义的转变 第二节 社会主义改造道路和历史经验 第三节 社会主义制度在中国的确立 第四章 社会主义建设道路初步探索的理论成果 第一节 初步探索的重要理论成果 第二节 初步探索的意义和经验教训 邓小平理论、“三个代表”重要思想、科学发展观 第五章 邓小平理论 第一节 邓小平理论的形成 第二节 邓小平理论的基本问题和主要内容 第三节 邓小平理论的历史地位 第六章 “三个代表”重要思想 第一节 “三个代表”重要思想的形成 第二节 “三个代表”重要思想的核心观点和主要内容 第三节 “三个代表”重要思想的历史地位 第七章 科学发展观 第一节 科学发展观的形成 第二节 科学发展观的科学内涵和主要内容 第三节 科学发展观的历史地位 习近平新时代中国特色社会主义思想 第八章 习近平新时代中国特色社会主义思想及其历史地位 第一节 中国特色社会主义进入新时代 第二节 习近平新时代中国特色社会主义思想的主要内容 第三节 习近平新时代中国特色社会主义思想的历史地位 第九章 坚持和发展中国特色社会主义的总任务 第一节 实现中华民族伟大复兴的中国梦 第二节 建成社会主义现代化强国的战略安排 第十章 “五位一体”总体布局 第一节 建设现代化经济体系 第二节 发展社会主义民主政治 第三节 推动社会主义文化繁荣兴盛 第四节 坚持在发展中保障和改善民生 第五节 建设美丽中国 第十一章 “四个全面”战略布局 第一节 全面建成小康社会 第二节 全面深化改革 第三节 全面依法治国 第四节 全面从严治党 第十二章 全面推进国防和军队现代化 第一节 坚持走中国特色强军之路 第二节 推动军民融合深度发展 第十三章 中国特色大国外交 第一节 坚持和平发展道路 第二节 推动构建人类命运共同体 第十四章 坚持和加强党的领导 第一节 实现中华民族伟大复兴关键在党 第二节 坚持党对一切工作的领导 结束语 坚定“四个自信”放飞青春梦想

5．1 否定型等值式 5．2 量词分配等值式 5．3 范式 5．4 基本的推理公式 5.5 推理演算 5．6 谓词逻辑的归结推理法

第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 支持向量机 第八节 MATLAB的应用实例

第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 支持向量机 第八节 MATLAB的应用实例