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《高等数学》课程教学资源:第三章 导数的应用(3.1)中值定理
文档格式:PPT 文档大小:719.5KB 文档页数:43
第二章我们讨论了微分法,解决了曲线的切线、 法线及有关变化率问题。这一章我们来讨论导数的 应用问题
中山大学:《有机化学》课程教学资源(课件讲稿)第十五章 分子骨架的重排 Skeletal-Rearrangement Reaction
文档格式:PDF 文档大小:554.59KB 文档页数:83
本课程按照活泼中间体或机理进行分类讲解,着重介绍以下几类型反应: 1、经过正离子重排 2、经过负离子重排 3、经过卡宾Carbene 、氮宾Nitrene重排 4、σ-迁移反应(属于周环重排)
石河子大学:农学院农业资源与环境专业本科课程教学大纲汇编(2022)
文档格式:PDF 文档大小:2.74MB 文档页数:271
专业必修课程 《农业资源与环境专业导论》 《地质地貌学》 《农业气象学》 《地理信息系统基础》 《普通生态学》 《土壤学》 《植物营养学》 《农业资源环境专业实践》 《土壤植物理化分析 I》 《土壤植物理化分析Ⅱ》 《试验设计与统计分析》 《土壤地理学》 《环境监测》 《资源遥感与信息技术》 《绿洲农业生态学》 《作物施肥原理与技术》 《肥料工艺学》 《土壤改良与培肥》 专业实践环节 《农业气象学教学实习》 《生态学实习》 《环境监测实习》 《土壤学综合实习》 《植物营养学实习》 《农业资源与环境专业生产实习》 《肥料工艺学课程设计》 《土壤改良与培肥课程设计》 《农业资源与环境专业毕业论文》 专业选修课程 《科技论文写作》 《农业资源与环境专业外语》 《资源环境研究法》 《土壤资源调查与评价》 《土壤资源调查与评价实训》 《作物栽培学》 《植物保护学》 《智慧农业理论与实践》 《节水灌溉理论与技术 B》 《现代农业模式与发展》 《环境影响评价》 《产地环境与农产品质量管理》 《数据分析与数据挖掘实训》 《养分资源管理》 《环境规划与管理》 《植物营养分子生物学基础》 《农业固体废弃物处理》 《农业资源与环境法规》 《农业资源与环境研究前沿》 《双碳概论》 专业拓展课 《农产品营销学》 《现代企业管理》 《农业大数据原理与应用》 《农业物联网技术与应用》
《高等数学》课程教学资源:第三章 导数的应用(3.7)函数的极值及其求法
文档格式:PPT 文档大小:444.5KB 文档页数:23
函教的极值及其求法 由单调性的判定法则,结合函数的图形可知, 曲线在升、降转折点处形成“峰”、“谷”,函 数在这些点处的函数值大于或小于两侧附近各点 处的函数值。函数的这种性态以及这种点,无论 在理论上还是在实际应用上都具有重要的意义, 值得我们作一般性的讨论
安徽理工大学:《矿山岩体力学》课程教学课件(讲义)02 应力与应变
文档格式:PDF 文档大小:4.91MB 文档页数:11
安徽理工大学:《矿山岩体力学》课程教学课件(讲义)02 应力与应变
安徽理工大学:《系统辨识与建模》课程电子教案(PPT教学课件)CH07 改进的CMAC网络辨识(小脑模型神经网络辨识及其应用)
文档格式:PPT 文档大小:1.96MB 文档页数:54
•CMAC网络特点 •改进的CMAC干式变压器卷线机跑偏信号谐波分析 •CMAC网络对非线性函数学习过程 •干式变压器卷线机跑偏信号谐波分析 •跑偏信号谐波仿真与分析 •改进的CMAC学习多维函数 •CMAC网络辨识MATLAB仿真举例 •CMAC网络原理及其应用
安徽理工大学:《系统辨识与建模》课程电子教案(PPT教学课件)CH06 BP神经网络及其改进辨识方法
文档格式:PPT 文档大小:1.92MB 文档页数:103
6.1 神经网络概念与特性 6.2 神经网络模型辨识中常用结构 6.3 辨识中常用网络训练算法 6.4 改进的BP网络训练算法 6.5 神经网络辨识MATLAB仿真举例 6.6 基于改进遗传算法的神经网络及其应用 6.7 模糊神经网络及其应用 6.8 小结
安徽理工大学:《GPS定位原理与应用》课程教学资源(PPT课件讲稿)第一章 绪论 1.3 其他导航定位系统 1.4 GNSS技术的应用
文档格式:PPSX 文档大小:10.13MB 文档页数:66
安徽理工大学:《GPS定位原理与应用》课程教学资源(PPT课件讲稿)第一章 绪论 1.3 其他导航定位系统 1.4 GNSS技术的应用
安徽理工大学:《现代计算机网络》课程电子教案(PPT教学课件)第9章 网络应用与应用层协议
文档格式:PPT 文档大小:670KB 文档页数:34
安徽理工大学:《现代计算机网络》课程电子教案(PPT教学课件)第9章 网络应用与应用层协议
安徽理工大学:《智能控制及仿真》课程教学资源(课件讲义)第10章 智能算法及其应用
文档格式:PDF 文档大小:4.86MB 文档页数:75
10.1 遗传算法的基本原理 10.2 遗传算法的特点 10.3 遗传算法的发展及应用 10.4 遗传算法的优化设计 10.5 遗传算法求函数极值 10.6 基于遗传算法优化的RBF网络逼近 10.7 基于遗传算法的伺服系统静态摩擦参数辨识 10.8 基于遗传算法的TSP问题优化
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