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文库搜索结果(295)
《经济数学基础》课程教学资源:第二章 导数与微分——内容与学习方法介绍
文档格式:DOC 文档大小:52KB 文档页数:5
经济数学基础 第2章导数与微分 第一编微分学 第二章导数与微分 一、引入:议题:500万 改革初期,物价主管部门决定:高档香烟一次性提价30%南京某大城市烟草专卖局一算,按当时销售量乘以30%,整整征收500万!消息传开,政企部门的市府各局纷纷要求“有福同享”,但几经协商,均无结果最后,不得不由市长亲自出面调解
《经济数学基础》课程教学资源:第三章 导数的应用——内容与学习方法介绍
文档格式:DOC 文档大小:47.5KB 文档页数:4
经济数学基础 第三章导数的应用 第一编微分学 第3章导数的应用 一、课程引入:日本人“鬼”在哪里 1987年,福建某机械厂准备进口一套设备据查,当时有6个国家能够生产这种设备,价格在800万1200万美元之间厂长首先找到日商,打算开价800万,争取能1000万成交.岂知,第一次谈判,日商就同意800万,并表示可以立即签订合同.厂长心里直打鼓:“日本人这么好说话?
《经济数学基础》课程教学资源:第六章 定积分——内容与学习方法介绍
文档格式:DOC 文档大小:32KB 文档页数:3
经济数学基础 第6章定积分 第二编积分学 第6章定积分 一、引入:乞丐行乞 无论国内还是国外,人们在车站、码头都可以看到一个普遍现象:乞丐总是找那些似乎有钱的人行乞,而不理会那些衣着朴素的人.这是为什么?
《经济数学基础》课程教学资源:第五章 不定积分——内容与学习方法介绍
文档格式:DOC 文档大小:33.5KB 文档页数:3
经济数学基础 第5章不定积分 第二编积分学 第5章不定积分 一、引入:怎样估计一国经济实力 在当前世界经济不太景气的情况下,中国经济“一枝独秀”,持续保持7%左右的增长速度.于是,国际上出现“中国威胁论”,说中国会在2020年超过日本,2030年赶上美国,2050年超过美国
黑龙江八一农垦大学:《基础生物化学》课程教学资源(电子教案)作物植保教案
文档格式:DOC 文档大小:236.5KB 文档页数:23
课目 第一章绪论 第二章蛋白质化学 第一节蛋白质概述 目的要求 使学生掌握生物化学的研究内容学习方法。了解生物化学与其它生命科学之间的关系,生物化学的发展动态,并且瞻望21世纪生物化学发展的前景。唤起学生对本门课程的学习兴趣使学生掌握蛋白质的生物功能、元素组成、基本组成单位及分类重点难点
动物科学专业:《动物生物化学》课程教学资源(教案讲义)理论课教案
文档格式:DOC 文档大小:386KB 文档页数:33
第一章绪论 动物生物化学(animal biochemistry)的研究内容; 动物生物化学的研究进展; 生物化学在畜牧医中的应用; 与其他学科的关系; 生物化学的学习方法和要求。 第二章蛋白质的结构与功能 蛋白质的定义,(protein) 蛋白质在生命中的重要作用 小结1、生物化学的概念
《观赏植物学》课件讲义(共三章)
文档格式:DOC 文档大小:463KB 文档页数:117
观赏植物的定义:凡是有美丽的花朵、茎、叶、果实或树姿优美,可供观赏或装 饰使用者,都称之为观赏植物 观赏植物可布置公园,美化庭院,在各种庆典集会或社会交际时,也可以插花、 盆景、花蓝、花圈等,布置会场或作为礼物互相馈赠。 观赏植物学课程的学习方法
黑龙江八一农垦大学:《基础生物化学》课程教学资源(电子教案)专升本教案
文档格式:DOC 文档大小:201.5KB 文档页数:16
课目 第1次课 第一章绪论 第二章蛋白质化学 第一节蛋白质概述、 第二节氨基酸 目的要求 使学生掌握生物化学的研究内容学习方法。了解生物化学与其它生命科学之间的关系,生物化学的发展动态,并且瞻望21世纪生物化学发展的前景
基于环境语义信息的同步定位与地图构建方法综述
文档格式:PDF 文档大小:802.84KB 文档页数:15
同步定位与地图构建技术(SLAM)是当前机器人领域的重要研究热点,传统的SLAM技术虽然在实时性方面已经达到较高的水平,但在定位精度和鲁棒性等方面还存在较大缺陷,所构建的环境地图虽然一定程度上满足了机器人的定位需要,但不足以支撑机器人自主完成导航、避障等任务,交互性能不足。随着深度学习技术的发展,利用深度学习方法提取环境语义信息,并与SLAM技术结合,越来越受到学者的关注。本文综述了环境语义信息应用到同步定位与地图构建领域的最新研究进展,重点介绍和总结了语义信息与传统视觉SLAM在系统定位和地图构建方面结合的突出研究成果,并对传统视觉SLAM算法与语义SLAM算法做了深入的对比研究。最后,展望了语义SLAM研究的发展方向
《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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