一、学科平台课程 1、《高级语言程序设计》 2、《电路原理》 3、《电路原理实验》 4、《模拟电子技术基础》 5、《模拟电子技术基础实验》 6、《数字电子技术基础》 7、《数字电子技术基础实验》 二、专业课程 1、《计算机导论》 2、《离散数学》 3、《数据库系统原理 A》 4、《数据结构》 5、《计算机组成原理》 6、《微机原理与接口技术》 7、《操作系统》 8、《计算机网络》 9、《软件工程》 10、《算法设计与分析》 11、《计算机系统结构》 12、《编译原理》 13、《逻辑与计算机设计基础》 14、《EDA 技术及应用》 15、《科技论文写作》 三、个性化发展课程 1、《网络管理技术》 2、《网络系统集成技术》 3、《互联网软件基础》 4、《嵌入式系统》 5、《并行计算与多核编程》 6、《分布式计算》 7、《大数据存储技术》 8、《图形图像技术》 9、《计算机识别技术》 10、《人工智能》 11、《数据挖掘》 12、《项目管理与案例分析》 13、《单片机原理与应用》 14、《通信原理》 15、《信号与系统 A》 16、《机器学习》 四、实践环节 1、《毕业设计》 2、《认识实习》 3、《生产实习》 4、《工程实习》

《智慧农业专业导论》 《高等数学I》 《普通化学 I 》 《普通化学实验Ⅰ》 《高等数学Ⅱ》 《普通化学实验 I》 《有机化学 IV》 《大学物理 VI》 《仪器分析》 《植物学（含分类）》 《土壤肥料学》 《基础生物化学》 《植物生理学》 《遗传学》 《生物统计与试验设计》 《基础微生物学》 《数字图像处理》 《机器学习》 《农业生态学》 《植物生物技术导论》 《分子生物学导论》 《作物栽培学》 《作物育种学》 《数据库系统原理》 《农业信息技术》 《农业遥感学》 《现代农业机械》 《大数据处理与分析》 《传感器原理与应用》 《农业软件开发》 《植物保护通论》 《农业标准化》 《农业资源学》 《农业经济学》 《单片机原理及应用》 《安卓应用开发》 《人工智能与模式识别》 《神经网络与深度学习》 《智慧农场规划与设计》 《物联网工程》 《农业无人机遥感》 《农科英语阅读与写作》 《World Agriculture》 《作物田间表型获取与分析》实验 《毕业设计（论文）》 《创新基础》 《创新思维训练》 《科创指导和训练》 《创新精神与实践》 《创新创业领导力》

针对漏钢时结晶器铜板温度呈现出的“时间滞后”和“空间倒置”等典型特征，本文通过引入动态时间弯曲(DTW)和机器学习中的密度聚类(DBSCAN)方法，提取、汇集并区分结晶器温度的典型变化模式，在此基础上开发出一种新型的漏钢预报方法。借助动态时间弯曲度量不同拉速、钢种或工艺操作条件下结晶器热电偶温度的相似性，并运用密度聚类方法聚集和分离正常工况、黏结漏钢状况下的温度样本，在此基础上检测和预报结晶器漏钢。结果证实，相较于传统的逻辑判断和人工神经元网络预报结晶器漏钢的方法，基于聚类的漏钢预报方法无需人为设置阈值或参数，能够依据漏钢历史样本中温度变化的共性规律，提取并融合热电偶温度在时间、空间上典型的变化特征，准确区分和预报结晶器漏钢，具有较好的自适应性和鲁棒性

谷歌的人工智能系统（AlphaGo）在围棋领域取得了一系列成功，使得深度强化学习得到越来越多的关注。深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决策能力。而自然语言处理过程中有着数量巨大的词汇或者语句需要表征，并且在对话系统、机器翻译和图像描述等文本生成任务中存在大量难以建模的决策问题。这使得深度强化学习在自然语言处理的文本生成任务中能够发挥重要的作用，帮助改进现有的模型结构或者训练机制，并且已经取得了很多显著的成果。为此，本文系统阐述深度强化学习应用在不同的文本生成任务中的一些主要方法，梳理其发展的轨迹，分析算法特点。最后，展望深度强化学习与自然语言处理任务融合的前景和挑战

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

第一章　人造与天生 第二章　蜂群思维 第三章　有心智的机器 第四章　组装复杂性 第五章　共同进化 第六章　自然之流变 第七章　控制的兴起 第八章　封闭系统 第九章　“冒出”的生态圈 第十章　工业生态学 第十一章　网络经济学 第十二章　电子货币 第十三章　上帝的游戏 第十四章　在形式的图书馆中 第十五章　人工进化 第十六章　控制的未来 第十七章　开放的宇宙 第十八章　有组织的变化之架构 第十九章　后达尔文主义 第二十章　沉睡的蝴蝶 第二十一章　水往高处流 第二十二章　预言机 第二十三章　整体、空洞，以及空间 第二十四章　九律

本章涉及工业机器人技术的三个重要内容，即轨迹规划和机器人语言以及机器人离线编程系统。轨迹规划是指根据作业任务要求，确定轨迹参数并实时计算和生成运动轨迹。它是工业机器人控制的依据，所有控制的目的都在于精确实现所规划的运动，机器人具有可编程功能，因此需要用户和机器人之间的接口。为了提高编程效率，出现了机器人编程语言，它以一种通用的方式解决了人一机通讯问题;机器人离线编程系统是利用计算机图形学，建立机器人编程环境，从而可以脱离机器人工作现场进行编程的系统。由于不占用机动时间，提高了设备利用率。而且由于离线编程本身就是CAD/CAM一体化的组成部分，有时可以直接利用CAD数据库的信息，大大减少了编程时间，提高了编程水平