《VISUAL BASIC 程序设计》 《VISUAL BASIC 程序设计》实验 《高等数学 B》 《线性代数 A》 《概率论与数理统计 B》 《管理学 A》 《经济法 A》 《微观经济学 A》 《宏观经济学 A》 《会计学 A》 《财务管理 A》 《市场营销学 A》 《管理信息系统 A》 《学科前沿专题》 《管理思想史》 《经济伦理学》 《运筹学》 《组织行为学》 《管理沟通》 《管理英语》 《管理数据分析》 《ERP 实务》 《运营管理》 《人力资源管理》 《企业战略管理》 《质量管理》 《物流与供应链管理》 《技术经济学》 《国际企业管理》 《中小企业管理》 《创业管理》 《预测与决策》 《项目管理》 《创新管理》 《人力资源招聘与培训》 《绩效管理》 《薪酬管理》 《公司治理》 《企业投资与融资》 《企业诊断》 《公司法》 《劳动法》 《国际商法》 《认识实习》 《基础实训》 《专业实训》 《业务实习》 《学年论文》 《综合实训》 《毕业实习》 《毕业论文》

《高等数学 B》 《线性代数 B》 《概率论与数理统计 B》 《Visual Basic 程序设计》 《Visual Basic 程序设计》实验 《管理学 A》 《微观经济学》 《宏观经济学》 《统计学 B》 《会计学》 《财务管理》 《市场营销学》 《人力资源管理概论》 《经济法 B》 《旅游学》 《旅游公关礼仪》 《饭店业导论》 《旅游心理学》 《旅游经济学》 《旅游资源学》 《旅游法规》 《旅游规划与开发》 《旅行社管理》 《旅游管理信息系统》 《旅游管理信息系统》实验 《旅游服务学》 《旅游服务学》实训 《旅游研究方法》 《旅游英语口语》 《旅游专业英语》 《餐饮管理》 《前厅与客房管理》 《饭店工程与物业管理》 《饭店质量管理》 《酒水经营与管理》 《酒水经营与管理》实训 《休闲学》 《旅游策划原理与实务》 《旅游景区开发与管理》 《旅游地理学》 《会展与事件旅游策划》 《食品营养与卫生》 《烹饪学基础》 《导游基础与实务》 《旅游美学》 《旅游文化学》 《中国休闲度假旅游研究》 《旅游市场调查与预测》 《生态旅游》 《旅游基础日语 I》 《旅游基础日语 II》 《旅游安全管理》 《旅游人类学》 《会展旅游概论》 《旅游环境保护概论》 《人际沟通》 《项目管理》 《学年论文》 《认识实习》 《生产实习》 《毕业论文》

一、学科平台课程 1《管理学 B》 2《会计学 B》 3《财务管理 A》 4《市场营销学》 5《旅游研究方法》 6《旅游应用统计》 7《经济学原理》 8《旅游法》 二、专业课程 1《酒店公关礼仪》 2《酒店商务英语》 3《酒店服务技能》 4《酒店品牌建设与管理》 5《酒店人力资源管理》 6《酒店管理信息系统》 7《旅游学概论》 8《旅游接待业》 9《旅游消费者行为》 10《旅游目的地管理》 11《酒店管理概论》 12《酒店餐饮管理》 13《酒店前厅与客房管理》 三、个性发展课程 1《酒店工程与物业管理》 2《酒店经营管理实务》 3《酒店服务质量管理》 4《酒店服务心理学》 5《酒店康乐管理》 6《酒水知识与酒吧管理》 7《食品营养卫生》 8《茶艺与茶道》 9《酒店管理英文文献选读》 10《酒店专业英语》 11《旅游日语》 12《旅游日语》 13《人际沟通》 14《组织行为学》 15《旅游企业战略管理》 16《旅行社管理》 17《休闲学》 18《旅游美学》 19《导游基础与实务》 20《会展概论》 21《酒店督导管理》 22《网络营销与策划》 23《旅游电子商务》 24《旅游市场调查与预测》 25《收益管理》 26《休闲项目与活动策划》 27《酒店运营管理》 28《酒店客户管理》 四、实践环节 1《毕业论文》 2《生产实习》 3《认识实习》 4《学年论文》

一、学科平台课程 1《管理学 A》 2《会计学 A》 3《财务管理 A》 4《市场营销学》 5《微观经济学》 6《宏观经济学》 7《经济法》 8《统计学》 9《管理信息系统》 二、专业课程 1《管理数据分析》 2《管理沟通》 3《运筹学》 4《组织行为学》 5《工商导论》 6《运营管理》 7《人力资源管理》 8《战略管理》 9《质量管理》 10《技术经济学》 11《公司治理》 12《物流与供应链管理》 三、个性化发展课程 1《创业学》 2《企业经营实训》 3《工商管理学科前沿专题》 4《预测与决策》 5《证券投资学》 6《ERP 实务》 7《项目管理》 8《国际商法》 9《商务英语（管理类）》 10《大数据与商务智能》 11《电子商务》 12《培训与人力资源开发》 13《人力资源战略与规划》 14《国际企业管理》 15《数据化运营》 16《国际贸易实务》 17《企业伦理学》 18《风险管理》 19《绩效管理》 20《公司法》 21《劳动法》 22《企业管理决策模拟》 23《人力资源管理仿真模拟》 24《领导学》 25《技术创新管理》 四、实践环节 1《认识实习》 2《社会调查》 3《业务实习》 4《学年论文》 5《毕业实习》 6《毕业论文》

1. 市场营销学的产生与发展——一场市场经济的社会主义革命 2. 顾客需求与购买过程分析——子非鱼。焉知鱼之乐？ 3. 产品组合策略——拿什么奉献给你，我的顾客？ 4. 定价策略——“流血大降价”是要感动消费者吗？ 5. 分销渠道策略——从牧童遥指杏花村到选控渠道创市场 6. 促销策略——赔本赚吆喝也会让人烦！ 7. 营销组合与战略整合——要让策略配套；别让对策打架 8. 营销环境分析——谋事在人，成事在天 9. 市场调查与预测——未战而庙算者胜，多算胜少算 10. 市场细分与目标市场战略——商海围猎，逐鹿还是射雕 11. 营销发展战略——沉舟侧畔千帆过，病树前头万木春

《有机化学》 《画法几何》 《环境工程制图Ⅱ》 《环境学导论》 《环境地学基础》 《环境规划》 《物理化学》 《测量学》 《环境信息系统》 《环境水文学》 《环境生态学》 《环境与健康》 《环境化学》 《环境经济学》 《科技论文写作》 《环境社会学》 《环境工程学Ⅰ》 《环境工程学Ⅱ》 《环境管理与法学》 《环境影响评价》 《环境伦理学》 《专业英语》 《环境工程设计》 《环境监理》 《环境生物学》 《仪器分析》 《清洁生产技术与审核》 《环境毒理学》 《循环经济与生态产业园》 《环境风险评价》 《环境修复原理》 《环境工程微生物学》 《流域污染控制与管理》 《水环境修复技术》 《土壤污染及修复技术》 《农村环境整治与生态修复》 《污染场地调查评价与修复》 《环境监测》 《恢复生态学》 《流域生态保护与修复》 《环境遥感原理与应用》 《生态监测与评价》 《土地复垦与生态重建》 《水土保持工程学》 《环境景观设计》 《无人机在环境中的应用》 《环境工程施工技术》 《环境数据库》 《环境信息系统分析与设计》 《环境系统工程》 《环境数学建模》 《生态环境规划》 《环境统计分析》 《程序设计》 《信息分析与预测》 《环境在线监测技术》

考虑道路坡度对整车驱动需求的影响,针对插电式混合动力汽车,提出基于道路坡度信息的插电式混合动力汽车能量管理策略,进行车载导航系统在整车能量管理策略中应用的初步探究.根据车载导航系统提供的道路信息,建立坡道行驶电量消耗预估模型,分别对行程中电量消耗阶段和电量维持阶段动力电池的荷电指数进行规划,提出行车预充电时刻规划准则,使车辆在坡道行驶前动力电池的荷电指数达到预定值,保证车辆在坡道行驶时不会因动力电池亏电造成动力不足或过放电有损动力电池的使用寿命,并在上坡行驶结束后动力电池的荷电指数下降到临界值,有利于充分吸收制动回收的电能.利用MATLAB/Simulink仿真平台,对提出的能量管理策略进行仿真验证.本文所提出的基于坡道预测的能量管理策略能够避免动力电池的过放电,确保车辆上坡行驶过程电量充足

历史进入20世纪90年代以后,随着科学技术的进步和生产力的发展,顾客(Customer)消费水平不断提 高,企业之间的增加。3”是用户需求多样性与市场变化不确定性的根源,同时也是促进企业 个市场需求的不确定性大大 on)日益加剧,加上政治、经济、社会环境的巨大变化( Change),使得整 不断提高自身竞争能力的外在压力。企业面对一个变化迅速且无法预测的买方市场,为了提高竞争力,采 20世纪60年代以前,盛行的方法是通过确定经济生产批量、安全库存、订货点,来保证生产的稳定性, 但由于没有注意独立需求和相关需求的差别,采用这些方法并未取得期望的成果。60年代中期,出现了 物料需求计划(Material Requirements Planning,简称MRP),较好地解决了相关需求管理问题

目前在美国、加拿大及欧洲,几乎所有大学都 开设有项目管理课程;项目管理不仅是一个研究方 向、一门学科,已经成为一种专业、一个社会职业 (pM: Project Management Professional,项目管 理专业人员资格),现在已经成为美国的一个优选职 业,美国著名杂志“财富”预测,项目经理、项目 管理师、项目管理人员等将成为21世纪年轻人首选 的职业。 目前,在政府、军界、工商界、工程建设、金 融、法律、化工以及其它许多领域,项目管理都在 广泛地被应用,这些作法使项目管理成为当今管理 的理论界和各个应用领域中的流行时尚

 大数据处理的基本流程  大数据处理模型  大数据关键技术  大数据处理工具  大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型，接着介绍了大数据的关键技术，其中，云计算是大数据的基础平台和支撑技术，本章以Google 的相关技术为主线，详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作，包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等；接下来，介绍了大数据处理平台和工具，就目前技术发展现状而言，Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后，介绍大数据时代面临的新挑战，包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型