《无机化学 A》1 《无机化学实验》6 《分析化学》8 《分析化学实验》 11 《有机化学 B》13 《有机化学实验 A》20 《仪器分析》23 《仪器分析实验》27 《物理化学 A》课程教学大纲29 《物理化学实验 A》34 《电工与电子技术》37 《电工与电子技术实验》42 《工程制图 B1》44 《化工原理 1》48 《化工原理 2》52 《化工原理实验》55 《化工设备机械基础》57 《化工制图及 CAD》62 《化工仪表及自动化》65 《化工专业英语》68 《化学反应工程》70 《化工过程分析与合成》73 《化工热力学》76 《化工设计》80 《化学工程与工艺专业实验》83 《化工传递过程原理》86 《化工分离工程》90 《催化原理》93 《化工工艺学》97 《高分子化学与材料》101 《精细化工概论》105 《化工安全工程》109 《化学化工文献检索》 113 《计算机在化工中的应用》 116 《现代企业管理概论》 119 《市场营销学》122 《金工实习 B》127 《认识实习》129 《化工原理课程设计 1》131 《化工原理课程设计 2》133 《化工设备课程设计》135 《化工设计课程设计》137 《生产实习》139 《毕业论文（设计）》141

一 学科平台课程 《化学实验室安全技术》 二 专业课程 《今日化学》 无机化学 A 《无机化学实验》 《分析化学》 《分析化学实验》 《有机化学》 《有机化学实验》 《物理化学》 《物理化学实验》 《结构化学》 《仪器分析》 《仪器分析实验》 《化学合成与表征实验》 《化学综合实验》 《化学工程基础》 《化学工程基础实验》 三 个性化发展课程 《高等无机化学》 《高等有机化学》 《有机合成》 《有机波谱分析》 《胶体与表面化学》 《杂环化学》 《文献检索和科技论文写作》 《计算机在化学中的应用》 计算机在化学中的应用 《生物化学》 《化学专业英语》 《材料化学》 《药物化学》 《精细化工概论》 《环境化学》 《量子化学基础》 《催化原理》 《金属有机化学》 《高分子化学》 《材料现代分析方法》 《食品分析》 《药物分析》 《聚合物表征与测试》 《化学前沿进展》 四 实践环节 《创业实践与管理》 《毕业论文（设计）》 《认识实习》 《生产实习》 《化学专业研究性设计实验》

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

学类核心课 化学实验室安全技术 化学类专业导论（研讨课） 无机化学(1) (2) 有机化学(1) (2) 分析化学(1) 分析化学(2) 物理化学(1) (2) 基础化学操作实验 基础无机化学实验 基础有机化学实验(1) (2) 基础分析化学实验(1) (2) 基础物理化学实验(1) 基础物理化学实验(2) 专业核心课 结构化学 材料物理化学 高分子化学与涂料 电化学动力学 金属腐蚀及防护理论 应用化学专业实验 化学工程基础 化学工程基础实验 专业选修课 电化学测量 应用化学前沿 现代表面工程与技术 化学电源 防锈与缓蚀剂技术 材料研究方法 应用化学专业英语 计算机在化工中的应用 环境科学与工程导论 集中实践环节 化工基础课程设计 毕业实习 认识实习 毕业设计（论文）151

专业必修课程 《农业气象学 C》 《木材学》 《树木学》 《农业实验室安全教育》 《植物学 B》 《植物生理学 A》 《林学专业导论》 《生物统计》 《土壤学 B》 《遗传学 B》 《测量学》 《生物化学 B》 《森林生态学》 《森林计测学》 《荒漠化防治工程学》 《森林保护学》 《林木育种学》 《森林培育学》 《森林经理学》 专业综合实践 《植物学教学实习 B》 《林学专业毕业论文》 《林学专业生产实习》 《土壤学综合实习》 《林学专业综合教学实习》实习大纲 《农业气象学教学实习》 《测量学教学实习》 《森林经营作业设计》 专业选修课程 《经济林栽培学》 《森林公园管理》 《智慧林业》 《林学专业外语》 《林业生态工程学》 《森林旅游学》 《城市林业》 《现代林业生物技术》 《科技论文写作》 《林业经济管理学》 《3S 技术导论》 《地理信息系统技术应用》 《林业有害生物控制》 《森林资源资产评估》 《景观生态学》 《双碳概论》 《花卉学》 《计算机辅助设计》 《市场营销学》 《国土绿化与生态修复》 《园林绿地规划设计》 《林果机械化》

基于单片机的手机无线充电器设计 全方位分区控制智能照明系统的设计实现 防挂载电流智能断电插排 公交客流统计系统设计 电磁辐射检测仪的设计与实现 呼吸暂停综合症早期发现仪的开发与研制 智能多功能台灯 可远程交互的二次重合闸微机装置的设计与实现 基于彩信的智能防盗报警系统 便携式电感测量仪 高密度电法编号检测仪 基于三角测量的三维扫描和激光测距装置 基于 STC12C5A60S2 单片机的声源定位系统设计 光伏发电并网孤岛检测技术 光纤检波器电磁阻尼的研制与仿真 基于 SG3525 Buck 型的 DC-DC 直流变换器设计 基于 nRF24L01 的无线多点温湿度检测系统设计 ＸＹＺ轴步进电机三维运动控制系统 基于 NRF905 的无线温室环境检测系统设计 基于 GSM 无线通讯的宿舍智能安全报警系统 一种射频宽带放大器的设计 办公室计算机显示器的电磁辐射测量报警系统 基于对消法的高精度数控陷波器的设计

ASP.NET简介 ASP.NET是ASP的下一代版本,然而 ASPNET又并非从ASP30自然演化而来,在许 多方面, ASPNET与ASP有着本质的不同。 ASP NET完全基于模块与组件,具有更好的可 扩展性与可定制性,数据处理方面更是引入了许多激动人心的新技术,正是这些具有革新意 义的新特性,让 ASPNET远远超越了ASP,同时也提供给web开发人员更好的灵活性,有 效缩短了web应用程序的开发周期 ASP NET与 Windows2000 Server/Advanced Server的完 美组合,为中小型乃至企业级的web商业模型提供了一个更为稳定,高效,安全的运行环 境

《高等数学 F1》 《高等数学 F2》 《大学物理 E》 《无机化学 1》 《无机化学实验 1》 《现代化学导论》 《无机化学 2》 《无机化学实验 2》 《分析化学》 《分析化学实验》 《有机化学 1》 《有机化学实验 1》 《物理化学 1》 《物理化学实验 1》 《有机化学 2》 《有机化学实验 2》 《物理化学 2》 《物理化学实验 2》 《专业英语和文献检索》 《化工原理 1》 《化工原理 2》 《化工原理实验》 《化工原理课程设计》 《计算机辅助化工设计》 《化学反应工程》 《化工制图》 《化工专业实验》 《仪器分析》 《仪器分析实验》 《有机合成设计及实验》 《波谱分析》 《催化剂与催化作用》 《高分子科学导论》 《功能材料》 《化工安全概论》 《应用化学实验 1》 《应用化学实验 2A》 《染料与助剂》 《绿色化学》 《工业分析化学》 《现代分析测试技术》 《高分子材料测试技术》 《应用化学实验 2B》 《药物分析》 《环境分析化学》 《认识实习》 《生产实习》 《毕业设计（论文）及答辩》

在21世纪全球信息电子化、网络化迅速发展的大环境下,无论是从大趋 势上看,还是从自身商业利益和学习工作角度考虑,建立内部管理信息系统 和与外界通讯是当务之急的任务。同时带宽的扩大和各类网络技术的发展, 网络的应用越来越广。在学习、科研、教学等方面对网络的需求量、带宽大 小、稳定性、安全性提出了非常髙的要求,目前,大学作为信息人才的培养 以及信息流通、再生的桥头堡,在互联网浪潮中扮演举足轻重的角色。校园 网已成为一个学校必备的信息基础设备,其规模和应用水平已成为衡量学校 教学与科研综合实力的一个重要标志。在此形势下,我们对中南林学院进行 校园网的优化组网,以达到综合教学科研的目的

在输电场景中，吊车等大型机械的运作会威胁到输电线路的安全。针对此问题，从训练数据、网络结构和算法超参数的角度进行研究，设计了一种新的端到端的输电线路威胁检测网络结构TATLNet，其中包括可疑区域生成网络VRGNet和威胁判别网络VTCNet，VRGNet与VTCNet共享部分卷积网络以实现特征共享，并利用模型压缩的方式压缩模型体积，提升检测效率，从计算机视觉和系统工程的角度对入侵输电场景的大型机械进行精确预警。针对训练数据偏少的问题，利用多种数据增强技术相结合的方式对数据集进行扩充。通过充分的试验对本方法的多个超参数进行探究，综合检测准确率和推理速度来研究其最优配置。研究结果表明，随着网格数目的增加，准确率也随之增加，而召回率有先增加后降低的趋势，检测效率则随着网格的增加迅速降低。综合检测准确率与推理速度，确定9×9为最优网格划分方案；随着输入图像尺寸的增加，检测准确率稳步上升而检测效率逐渐下降，综合检测准确率和效率，选择480×480像素作为最终的图像输入尺寸。输入实验以及现场部署表明，相对于其他的轻量级目标检测算法，该方法对输电现场入侵的吊车等大型机械的检测具有更优秀的准确性和效率，满足实际应用的需要