食品科学与工程专业 食品科学与工程专业必修 《电工技术基础》 《机械设计基础》 《食品科学与工程导论》 《生物化学 B》 《生物化学实验 B》 《食品化学》 《食品化学实验》 《仪器分析》 《仪器分析实验》 《食品工程原理》 《食品工程原理实验》 《微生物学》 《微生物学实验》 《食品营养学》 《食品分析》 《食品分析实验》 《食品安全学》 《食品安全学实验》 《食品机械与设备》 《食品工厂设计》 《食品工艺学》 食品科学与工程专业选修 限选模块 《食品原料学》 《水产经济动植物学》 《水产食品学》 《水产资源利用学》 《水产品加工与利用实验》 《食品冷冻工艺学》 《食品工程测试》 《食品物性学》 《功能性食品》 《智能制造概论》 《智能包装技术》 《热工基础》 《食品产业体系概论》 《食品冷冻冷藏原理与技术》 《食品物流学》 《营养与健康》 《食品资源循环与利用》 《文献检索与利用》 《制冷工艺设计》 《数据可视化分析》 《食品包装学》 《食品试验设计与统计分析》 《食品感官评定》 《食品感官评定实验》 《食品添加剂》 《食品新产品开发》 《现代生物检测技术》 《发酵工程》 《专业外语》 《大数据技术原理及应用》 《生物信息学》 食品科学与工程专业实践实训 《机械设计基础课程设计》 《专业 PBL 训练与前沿讲座》 《金工实习》 《认识实习》 《创新与科研实践》 《食品工程原理课程设计》 食品工厂设计课程设计 《毕业实习实践》 《毕业论文（设计）》 《生产实习》 《食品加工综合实验》

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随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路

§1 数据库系统概述 §4 数据库系统的组成 §2 数据模型 §3 DBS的结构 §1 关系模型的基本概念 §2 RDBS的数据操纵语言：关系代数 §3 RDBS的数据操纵语言：关系演算语言 §1 SQL概述 §2 SQL数据定义功能 §3 SQL数据操纵功能 §4 视图 §5 SQL数据控制功能 §6 嵌入式SQL §1 关系系统 §2 关系系统的查询优化 §1 数据库设计概述 §2 需求分析 §3 概念结构设计 §4 逻辑结构设计 §5 物理结构设计 §6 数据库的实施和维护 §1 事务的基本概念 §2 故障的种类 §3 恢复的实现技术 §4 恢复策略 §1 并发控制概述 §2 封锁（Locking） §3 封锁协议 §5 并发调度的可串行性 §6 两段锁协议 §7 封锁的粒度 §1 数据库安全性控制 §2 统计数据库安全性 §1 完整性约束条件 §2 完整性控制 §3 SQL的完整性实现

1.1 计算机概述 1.1.1 计算机的概念 1.1.2 计算机的发展 1.1.3 计算机的分类 1.1.4 计算机的应用 1.1.5 微型计算机 1.2 计算机中的数据 1.2.1 数制与进位计数制 1.2.2 二进制数的运算 1.2.3 数制转换 1.2.4 数据在计算机中的表示 1.3 信息编码技术 1.3.1 信息与数据 ＊1.3.2 数值数据编码 1.3.3 西文字符编码 1.3.4 中文及图形信息编码 1.4 微机系统的组成及工作原理 1.4.1 微机系统的基本组成 1.4.2 硬件系统的组成 1.4.3 软件系统的组成 1.4.4 微机的总线结构与总线接口 1.4.5 微型计算机的指令系统 1.4.6 微机的主要性能指标 1.5 计算机安全与病毒 1.5.1 计算机安全操作 1.5.2 计算机病毒 1.5.3 常用防病毒软件 1.6 多媒体计算机 1.6.1 媒体与多媒体 1.6.2 多媒体计算机系统 1.6.3 多媒体关键技术 1.6.4 多媒体技术的发展及应用

1.2井下人员定位系统 KJ73型井下人员定位系统采用目前最先进的2.4G无线扩频通讯技术 ,具有很强的抗干扰能力和高速数据传输速率,彻底解决了远距离、大 流量、超低功耗、高速移动标识体的识别和数据传输难题。本系统属 KJ73型煤矿安全生产监控系统的子系统,与安全监控系统共用平台,无 须重复布线,通过增设KJ73-F(A)型读卡分站和KJF202型动态目标识别 器,人员携带KGE103人员标识卡即可实现矿井人员跟踪定位及考勤管 理,清楚掌握每个井下人员的位置及活动轨迹,为事故抢险提供科学依 据。系统可实现矿井人员跟踪定位及考勤管理,掌握每个井下人员的位 置及活动轨迹,为事故抢险提供科学依据

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

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