一、制订本大纲的依据 依据草业科学教学计划和教学大纲的要求为达到教学目的和要求而制订 二、本课程实验教学的作用 通过实验使学生掌握本学科最基本的知识,同时锻炼学生的实践、动手能力,并 为以后的生产实践打基础。 三、本课程教学目的及学生能力标准 通过教学生产实习,使学生初步掌握基本技能;巩固和深化基本理论知识,并在实践中提高分析问题和解决问题以及管理和经营中的能力。 四、学时分配、教学形式及实验性质学时分配:本课程总学时为30学时,其中实验为8学时

人的一生都离不开学习。人一生的学习大致可以分为四个时期:学前期(婴、幼儿时 期)、上学期(从小学到研究生毕业)、学后期(工作时期)和学后后期(离退休时期)。每个时 期都在学习,其中“上学期”是专门从事学习的。上学期又分为小学时期、中学时期、大学时 期和研究生时期。这其中大学时期的学习对自己的一生影响最大,也最为重要

什么是植物学(植物学的研究对) 为什么要学习植物学(学习植物学重要意义) 如何学好植物学(学习植物学的方法)

第一讲 索绪尔的生平 第二讲 索绪尔著作的整理 第三讲　语言学史一瞥：逻辑语法时期 第四讲 语言学史一瞥：语文学时期 第五讲　语言学史一瞥：比较语法的诞生 第六讲 语言学史一瞥：比较语法的发展 第七讲 语言学史一瞥：比较语法的范式革命 第八讲 语言学史一瞥：新语法学派批判 第九讲 索绪尔对历史比较语言学的超越 第十讲　语言学的任务 第十一讲　语言和言语 第十二讲 语言的语言学和言语的语言学 第十三讲 索绪尔的科学魅力与人文虚妄 第十四讲 文字和语言的关系 第十五讲　语言符号的性质 第十六讲 语言符号的任意性问题

数学,这门古老而又常新的科学,正阔步迈向21世纪 回顾即将过去的世纪,数学科学的巨大发展,比以往任何时 代都更牢固地确立了它作为整个科学技术的基础的地位,数学 正突破传统的应用范围向几乎所有的人类知识领域渗透,并越 来越直接地为人类物质生产与日常生活作出贡献.同时,数学作 为一种文化,已成为人类文明进步的标志.因此,对于当今社会 每一个有文化的人士而言,不论他从事何种职业,都需要学习数 学,了解数学和运用数学.现代社会对数学的这种需要,在未来 的世纪中无疑将更加与日俱增

药理学研究药物与机体相互作用规律及其原理,是生物工程专业本科生的专业选修课。 本课程的教学目的是:通过教学使学生掌握药理学的基本理论和基本知识,着重培养学生的 自学能力、科学分析综合能力及科学思维方法。主要任务是:在着重讲述药效学、药动学等 药理学基本理论的基础上,简要阐述各类器官系统的常用药物及药理,使学生对药理学的概 貌具有比较全面的认识

显微构造学与岩组学 30 年代岩组学成为构造地质学的一门系统学科，显微构造分析进入半定量理 性分析阶段 自从 Sorby（1853）、Sander（1911，1930）和 Harker，（1932）早期著作发 表以来，对变形岩石的显微构造曾有论述，尤其 1930 年奥地利岩石学家 Sander 的《Gefuegekunde der Gesteine》（岩石的组构学）一书的问世，标志着构造地质 学的一门新兴学科的建立

本章主要介绍了统计学的最基本的理论问题。包括统计的起源、发展、 能和任务;统计的涵义、统计学的硏究对象、统计学的硏究方法和统计工作程序 统计学的分类及其他学科的关系;统计学的基本范畴;统计的基本任务、统计的 组织与管理以及统计立法等等。通过本章学习,使学员掌握统计学的基本知识 基本理论和基本概念等,为进一步学好本课程打下良好的基础

公共基础课 《马克思主义基本原理》 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 习近平新时代中国特色社会主义思想概论 中国近现代史纲要 思想道德与法治 形势与政策 体育 大学英语 高等数学 线性代数 概率论与数理统计 人工智能基础 大学物理 大学物理实验 大学生国防教育 大学生劳动教育理论与实践 国家安全与校园安全 大学生心理健康教育 思政限选课 交通大国史话 中华民族共同体概论 中国共产党与中国道路 马克思主义哲学视野中的党史 解码交通强国 学科基础课 人工智能专业导论 电工学 电子技术实验 高级语言程序设计（C） 离散数学 数据结构与算法 专业必修课 Python 程序设计 模式识别与机器学习 深度学习 单片机原理及应用 Linux 操作系统 计算机视觉 数字信号处理 专业（方向）限选课 信号与系统 嵌入式系统开发 通信原理 高频电路 物联网技术及应用 物联网系统开发 传感器与检测技术 计算机网络 专业任选课 计算机仿真 电子设计自动化 Java 程序设计 专业英语 数据库原理与应用 创新创业必修课 大学生职业生涯规划 就业指导 创业指导 创新创业选修课 科技论文与专利撰写 人工智能前沿技术 美育必修课 音乐鉴赏 影视鉴赏 实践课 入学教育及军训实践 C 语言课程设计实践 电子技术课程设计（含电子工艺实习）实践 Python 课程设计实践 竞赛实训实践 机器学习课程设计实践 深度学习课程设计实践 嵌入式系统开发课程设计实践 物联网技术及应用课程设计实践 嵌入式人工智能项目实训实践 毕业实习（专业实训）实践 毕业设计（论文）

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