目 录 1学科基础课平台必修课 《高等数学 A1》 《高等数学 A2》 《大学物理 A1》 《大学物理 A2》 《大学物理实验》 《画法几何与机械制图》 《画法几何与机械制图》考试大纲 《材料力学 A》 (土木类) 《理论力学 A》 《工程地质与水文地质》 《结构力学 I》 《结构力学 A1》、《结构力学 A2》 《测量学 C》 《测量学》实习 A 《土力学 A》 《土力学》 《土木工程材料》 《混凝土结构设计原理 A》 《线性代数》 2学科基础课平台选修课 《概率论与数理统计 B》 《流体力学 C》 《文献检索》 《电工电子技术 C》 《弹性力学 A》 《土木工程专业英语》 3专业课平台必修课 《道桥认识实习》实习 《道路勘测设计》 《钢筋混凝土结构简支梁设计》 《基础工程设计》 《道路交叉设计》 《道桥生产实习》实习 《路基路面工程》 《土木工程施工 A》 《土木工程施工组织设计》 《桥梁工程》 《公路工程概预算》 《道桥毕业实习》实习 《道桥毕业设计(论文)1、2》 4专业课平台选修课 《交通工程概论》 《公路工程经济与管理》 《基础工程》 《水力学与桥涵水文》 《道桥工程 CAD》 《钢结构设计原理 A》 《结构抗震原理》 《桥梁检测技术》 《工程建设监理》

《海洋科学前沿讲座》 《海洋空间分析与建模》 《海洋气象学》 《海洋生物地理学》 《海洋生物化学》 《海洋生物声学》 《海洋声学》 《海洋数据处理与可视化》 《海洋数理基础》 《海洋水环境化学》 《航海学》 《航海英语》 《化学海洋学》 《环境学概论》 《可持续渔业管理》 《可视化程序设计》 《摄影测量学》 《生物海洋学》 《生物统计分析》 《数字测图原理与方法》 《水产品国际贸易》 《水声探测技术》 《水声学基础》 《卫星海洋学》 《物理海洋经典文献导读》 《遥感地学分析》 《鱼类行为学概论》 《渔船与装备》 《渔具测试方法》 《渔情预报技术概论》 《渔业海洋动力学》 《渔业海洋学》 《渔业企业管理》 《渔业生态工程与技术》 《渔业声学》 《渔业装备工程与技术》 《自然地理学》 《海洋大地测量》 《GNSS 原理与应用》 《海上基本安全实训》 《渔业基本安全实训》 《国际金融》 《国际渔业》 《海洋渔业技术学》 《海洋渔业科技英语》 《渔业导论》 《测量平差基础》 《卫星遥感技术与应用》 《遥感原理》 《GIS 开发与应用》 《遥感数字图像处理》 《3S 技术与集成》 《地理信息系统》 《海图学》 《测绘学概论》 《R 语言》 《Matlab 语言及应用》 《水力学与泵》 《水力学》 《海洋考古与探测》 《海洋环境生态学》 《大气科学概论》 《渔业资源经济学》 《新时代海洋强国论》 《海洋文献检索与利用》

一 学科平台课程 1 《工程制图》 3 《土木工程材料》 4 《土木工程材料实验》 5 《工程测量》 6 《工程测量实验 B》 二 专业课程 1 《理论力学》 2 《材料力学》 3 《材料力学实验》 4 《混凝土结构基本原理》 5 《混凝土结构基本原理》 6 《土力学》 7 《钢结构基本原理》 8 《结构力学》 10 《工程地质》 11 《流体力学》 12 《土木工程试验》 13 《基础工程》 14 《工程项目管理》 15 《土木工程概论》 16 《工程造价》 17 《建设法规》 三 个性化发展课程 1 《房屋建筑学 A》 2 《土木工程施工》 3 《混凝土与砌体结构设计》 4 《高层建筑结构与抗震》 5 《岩石力学》 6 《地下建筑结构》 7 《岩土工程施工技术》 8 《地基处理》 9 《岩土工程勘察及测试技术》 10 《路基路面工程》 11 《路基支挡工程》 12 《道路勘测设计》 13 《桥梁工程》 14 《路桥施工及组织管理》 15 《桥梁检测与维修加固》 16 《工程项目管理》 17 《工程监理概论》 18 《企业文化》 19 《土木工程施工验收》 20 《环境保护概论》 21 《工程监理概论》 22 《BIM 技术与应用》 23 《工程伦理》 24 《工程结构荷载与设计》 25 《工程美学》 26 《装配式建筑》 27 《建筑设备》 28 《桥梁概念设计》 29 《钢桥及组合桥》 30 《隧道工程》 31 《边坡工程》 32 《桥梁抗震与抗风》 33 《科技论文写作》 34 《结构设计软件应用》 35 《岩土设计软件应用》 36 《桥梁结构电算与软件应用》 37 《弹性力学及有限元》 38 《土木工程技术创新》 39 《土木工程学科前沿》 40 《数字测绘》 41 《土木工程项目创新设计》 四 实践环节

专业必修课程 《农业气象学 C》 《木材学》 《树木学》 《农业实验室安全教育》 《植物学 B》 《植物生理学 A》 《林学专业导论》 《生物统计》 《土壤学 B》 《遗传学 B》 《测量学》 《生物化学 B》 《森林生态学》 《森林计测学》 《荒漠化防治工程学》 《森林保护学》 《林木育种学》 《森林培育学》 《森林经理学》 专业综合实践 《植物学教学实习 B》 《林学专业毕业论文》 《林学专业生产实习》 《土壤学综合实习》 《林学专业综合教学实习》实习大纲 《农业气象学教学实习》 《测量学教学实习》 《森林经营作业设计》 专业选修课程 《经济林栽培学》 《森林公园管理》 《智慧林业》 《林学专业外语》 《林业生态工程学》 《森林旅游学》 《城市林业》 《现代林业生物技术》 《科技论文写作》 《林业经济管理学》 《3S 技术导论》 《地理信息系统技术应用》 《林业有害生物控制》 《森林资源资产评估》 《景观生态学》 《双碳概论》 《花卉学》 《计算机辅助设计》 《市场营销学》 《国土绿化与生态修复》 《园林绿地规划设计》 《林果机械化》

专业必修课程 《园林设计初步》 《土壤学 B》 《园林美术实习》 《城市规划原理》 《园林美术》 《园林史及园林艺术原理》 《毕业论文（设计）》 《园林工程制图》 《园林专业综合实习》 《古典园林实习》 《测量学》 《测量学教学实习》 《园林树木花卉实习》 《园林树木学》 《花卉学》 《园林工程创新实践》 《园林工程》 专业综合实践环节 《园林建筑设计》 《园林建筑设计课程设计》 《园林绿地系统规划》 《园林设计》 《园林设计课程设计》 《园林植物景观设计》 《园林植物栽培养护》 《园林专业导论》 专业选修课程 《园林植物病虫害防治》 《模型设计与制作》 《计算机设计表现》 《园林工程概预算》 《插花艺术与花艺设计》 《农机概论》 《市场营销学》 《现代企业管理》 《国土绿化与生态修复》 《风景园林工程管理》 《风景园林研究进展》 《规划设计学调查方法》 《国家级专业竞赛案例分析辅导》 《建筑初步》 《园林植物遗传育种》 《科技论文写作》 《园林苗圃学》 《景观生态学》 《风景资源保护与规划》 《乡村景观设计》 《园林文学》 《园林植物生物技术》 《园林专业英语》 《智慧林业》 《3S 技术导论》 《地理信息系统技术应用》 《双碳概论》

【目的要求】 1. 了解体外分析技术的定义、种类、发展和共同特点。 2. 了解放射免疫分析技术的发展； 3. 掌握放射免疫分析的原理、未知样品的测量。 4. 了解放射免疫分析技术的试剂要求；掌握放免技术的分类方法。 5. 了解放免分析质量控制的分类、目的；质量控制的指标及意义。 6. 了解免疫放射分析的原理；掌握免疫放射分析的方法及与放射免疫分析的异同；了解免疫放射分析的特点。 【教学内容】 体外分析技术 定义、分类、发展和共同特点。 放射免疫分析 建立和发展；在临床中的地位 原理：标准曲线、未知样品的测量 各试剂的要求和配制；分离方法的要求、种类 放射免疫分析的质量控制：目的、分类、指标和意义 免疫放射分析 原理、方法 与放射免疫分析法的异同 免疫放射分析的特点及临床应用

前几章所讨论的内容，其目的在于寻求被测量 的最佳值及其精度。在生产和科学实验中，还有另 一类问题，即测量与数据处理的目的并不在于被测 量的估计值，而是为了寻求两个变量或多个变量之 间的内在关系，这就是本章所要解决的主要问题。 表达变量之间关系的方法有散点图、表格、曲 线、数学表达式等，其中数学表达式能较客观地反 映事物的内在规律性，形式紧凑，且便于从理论上 作进一步分析研究，对认识自然界量与量之间关系 有着重要意义。而数学表达式的获得是通过回归分 析方法完成的

本题中所使用的长度单位为 E(=30.24cm)；容积单 位为 G(=3.785L(升)). 某些州的用水管理机构需估计公众的用水速度 (单位是 G/h)和每天总用水量的数据。许多地方没有测 量流入或流出水箱流量的设备，而只能测量水箱中的 水位(误差不超过 5%). 当水箱水位低于某最低水位 L 时，水泵抽水，灌入水箱内直至水位达到某最高水位 H 为止。但是也无法测量水泵的流量，因此在水泵启 动时无法立即将水箱中的水位和水量联系起来。水泵 一天灌水 1~2 次，每次约 2h. 试估计在任意时刻(包括 水泵灌水期间)t 流出水箱的流量 f(t)，并估计一天的总 用水量

近年来,深部开采安全机理与灾害防控领域已取得一定的研究成果,但基于现行理论与技术还难以全面解决未来深部采矿过程面临的防灾减灾问题,至今尚未建立起完善的深部开采灾变与防控研究体系.本文开展了对深部开采灾害研究领域的文献调研和问题探讨,总结有关深部地应力场测量与分布规律、深部岩体力学与耦合损伤机理、深部动力灾害机理与预报、深部突水灾害机理与预警以及深部开采围岩变形机理与防控等方面的研究成果,进而分析当前研究的不足,凝练出深部开采诱发灾害研究领域亟待解决的关键问题,并就未来超深开采灾害研究态势予以分析

通过测量大庆地区区域土壤的理化性质以及碳钢的短期腐蚀数据,分析土壤传质过程的逻辑关系,构建了碳钢短期土壤腐蚀预测模型.通过用该模型在BP人工神经网络中进行学习、训练及模拟,并与现场碳钢埋片腐蚀实验结果对比,进一步验证了腐蚀模型的合理性.结果表明:含水量、空气容量、pH、Cl-含量、SO42-含量和可溶盐总量六种土壤环境参数为影响区域土壤中碳钢腐蚀的主要因素;运用基于Matlab平台的人工神经网络,通过不断地积累土壤腐蚀信息,多次训练后可以建立起稳定性好、泛化能力强的土壤腐蚀预测模型,能较好地预测了大庆地区碳钢在土壤中的腐蚀速率