第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 支持向量机 第八节 MATLAB的应用实例

1 基础知识 2 数列的极限理论 3 函数的连续性 4 单变量微分学 5 单变量积分学 6 单变量微积分的应用 A 实数理论简介 B 常见函数微分学公式 C 常用积分表

§18.1 酸碱指示剂 §18.2 酸碱滴定曲线及指示剂的选择 §18.3 酸碱滴定液的配制和标定 §18.4 应用与示例 §18.5 非水酸碱滴定法

1. 激光的概述 2. 激光器的分类 3. 激光的传导方式 4. 金属激光切割加工 5. 激光内雕机加工 6. 非金属激光雕刻与切割 7. 激光在各领域的应用

1.安全注意事项 2.金属材料 2.1 金属材料的分类 2.2 金属材料的性能 3 .热处理 3.1 热处理概述 3.2 常用热处理方法 3.3 热处理工艺曲线 3.4 常用钢的热处理工艺 3.5 常用热处理设备 3.6 热处理缺陷 3.7 热处理的应用

第一节 企业筹集资金的核算 第二节 供应过程的核算 第三节 生产过程的核算 第四节 销售过程的核算 第五节 利润形成和利润分配的核算 第六节 成本计算

1、引例 2、贝叶斯概率基础 3、贝叶斯网络概述 4、贝叶斯网络的预测、诊断和训练 4.1 贝叶斯网络的预测 4.2 贝叶斯网络的诊断 4.3 贝叶斯网络的训练

中国农业大学：核技术利用建设项目——模式动物表型与遗传研究——国家重大科技基础设施——猪设施项目——新增乙级非密封放射性物质工作场所及II类射线装置应用项目环境影响报告表（送审版）

第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 支持向量机 第八节 MATLAB的应用实例

第一章 生物信息学的概念及发展历史 第二章 生物学数据库及其检索 第三章 序列比对原理 第四章 蛋白质结构预测与分析 第五章 基因组学 第六章 转录组学 第七章 非编码RNA 第八章 蛋白质组学 第九章 系统生物学 第十章 合成生物学 第十一章 分子进化与系统发育 第十二章 统计学习与推理 第十三章 生物信息学编程基础 第十四章 新一代测序技术及其应用