目 录 1学科基础平台必修课 《数学分析》 《高等代数与解析几何》 《概率论与数理统计 A》 《概率论与数理统计》 《大学物理 A1》 《大学物理 A2》 2．学科基础平台选修课 《物理实验》 《数学规划基础》 《信息与计算科学专业导论》 《统计学》 《统计学实验》课程实验 《离散数学》 《C++程序设计 A》 《C++程序设计实验 A》 3．专业课平台必修课 《数值分析 A》 《数值分析》 《数值分析 A 实验》 《数学建模》 《数学建模实践》 《数据库原理 A》 《数据结构与算法分析》 《信计专业毕业实习》 《信息与计算科学专业毕业设计（论文）》 4专业课平台选修课 《常微分方程》 《多元统计分析》 《数学物理方程》 《实变函数与泛函分析》 《复变函数与积分变换》 《组合与图论》 《运筹学》 《运筹学基础及应用》 《数值最优化》 《微分方程数值解》 《控制理论基础》 《Oracle 高级数据库开发设计》 《大数据与深度学习》 《Python 程序设计》 《R 语言》 《算法分析与设计》 《操作系统》 《计算机网络原理Ⅰ》 《Java 程序设计》 《Java 程序设计实训》 《ASPNET 程序设计》 《web 前端开发》 《web 前端开发》程序设计 《软件开发实践》

《体育概论》课程教学大纲 《运动解剖学》课程教学大纲 《运动解剖学》实验教学大纲 《运动生理学》课程教学大纲 《体育心理学》课程教学大纲 《体育心理学》实验教学大纲 《体育社会学》课程教学大纲 《健康教育学》课程教学大纲 《体育科学研究方法》课程教学大纲 《社会体育导论》课程教学大纲 《健身理论与实践》课程教学大纲 《体育市场营销学》课程教学大纲 《田径》课程教学大纲 《乒乓球》课程教学大纲 《羽毛球》课程教学大纲 《网球》课程教学大纲 《健美操》课程教学大纲 《篮球》课程教学大纲 《足球》课程教学大纲 《排球》课程教学大纲 《体操》课程教学大纲 《篮球专项理论与实践》课程教学大纲 《田径专项理论与实践》课程教学大纲 《网球专项理论与实践》课程教学大纲 《羽毛球专项理论与实践》课程教学大纲 《健美操专项理论与实践》课程教学大纲 《武术专项理论与实践》课程教学大纲 《体操专项理论与实践》课程教学大纲 《足球专项理论与实践》课程教学大纲 《排球专项理论与实践》课程教学大纲 《体育舞蹈》课程教学大纲 《武术》课程教学大纲 《体育管理学》课程教学大纲 《运动训练学》课程教学大纲 《健身俱乐部经营与管理》课程教学大纲 《社区体育指导》教学大纲 《社会体育指导员基础知识》课程教学大纲 《体育政策与法规》课程教学大纲 《毕业实习》课程教学大纲 《运动伤害急救与防护》课程教学大纲 《体育游戏》课程教学大纲 《健身器材与装备实务》课程教学大纲 《健康评价与运动处方》课程教学大纲 《体育史》课程教学大纲 《体育场馆经营与管理》课程教学大纲 《健身瑜伽》课程教学大纲 《气排球》课程教学大纲 《舞龙舞狮》课程教学大纲 《太极拳》教学大纲 《保健推拿》课程教学大纲 《定向运动》课程教学大纲 《体育网络营销》课程教学大纲 《体育产业经济学》课程教学大纲 《学校体育学》课程教学大纲 《运动营养学》课程教学大纲 《中学体育教材教法》教学大纲 《体育赛事策划与管理》课程教学大纲

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近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

大部分入侵检测系统的实现都会产生大量的报警信息,在一定程度上影响了系统管理,误报率也较高,影响了入侵检测的效果.针对这个问题,提出了一种基于节点关联的报警置信度计算方法,位于对等网络之上,节点在收到一系列入侵报警之后,需要进行节点关联,从而对报警信息进行融合,提取有效报警信息.其中根据关联对象的不同,节点关联又包括报警关联和信任关联两个层次,报警关联可用来判断入侵报警的有效性,信任关联可用来判断发起报警节点的可信性,给出了相关算法.仿真实验表明,使用该报警置信度计算方法可以提高入侵报警的检测准确率

为了克服猪脱细胞真皮基质作为组织工程支架材料渗透性差、降解速度过慢、免疫原性较强等缺点,采用多种化学、生物与物理综合方法处理猪皮制备了一种新型天然胶原支架材料,通过光学显微镜、扫描电镜观察以及体外降解时间、透水汽性、拉伸强度、孔隙率、收缩温度等的测定,对其性能进行了研究.实验结果显示:支架中的成纤维细胞、脂肪细胞及组织纤维间质完全去除,胶原纤维得到了松散,并维持其原有的天然三维网络多孔结构;该材料透水汽性处于3000g·m-2·d-1左右,适合创面恢复;体外降解时间处于25~50h之间,并可根据需要调整工艺条件控制降解时间;拉伸强度介于10.20~11.50MPa之间,具有良好的拉伸强度;收缩温度介于70~85℃之间.上述结果表明该材料已解决了猪脱细胞真皮基质渗透性差、降解速度过慢的缺点,并且其透气性和拉伸强度高、降解性优良且可控,符合组织工程支架材料的要求

为提高无法准确建立数学模型的非线性约束单目标系统优化问题的寻优精度,并考虑获取样本的代价,提出一种基于支持向量机和免疫粒子群算法的组合方法(support vector machine and immune particle swarm optimization,SVM-IPSO).首先,运用支持向量机构建非线性约束单目标系统预测模型,然后,采用引入了免疫系统自我调节机制的免疫粒子群算法在预测模型的基础上对系统寻优.与基于BP神经网络和粒子群算法的组合方法(BP and particle swarm optimization,BP-PSO)进行仿真实验对比,同时,通过减少训练样本,研究了在训练样本较少情况下两种方法的寻优效果.实验结果表明,在相同样本数量条件下,SVM-IPSO方法具有更高的优化能力,并且当样本数量减少时,相比BP-PSO方法,SVM-IPSO方法仍能获得更稳定且更准确的系统寻优值.因此,SVM-IPSO方法为实际中此类问题提供了一个新的更优的解决途径

融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率

为了给数控机床故障的精准诊断提供保障，延长数控机床使用周期，以数控机床历史维修记录为研究对象，对数控机床设备故障领域的命名实体识别进行了研究。在分析历史维修记录中的故障描述特点后，提出了一种基于双向长短期记忆网络（Bidirectional long short-term memory, BLSTM）与具有回路的条件随机场（Conditional random field with loop, L-CRF）相结合的命名实体识别方法。首先，对输入语句进行分词和标注，使用Word2vec中的Skip-gram模型对标注语料进行预训练，将其生成的字向量通过词嵌入层转化为字向量序列；然后，将字向量序列输入BLSTM学习长期依赖信息；最后将句子表达输入L-CRF获取全局最优序列。实验结果表明，该方法明显优于其他命名实体识别方法，为数控机床设备的智能检修与实时诊断任务打下了坚实的基础

以相变材料为核心的潜热储存技术，对加快新能源开发和提高能源利用率起着关键性作用。以油酸钙为前驱体，通过水热法合成了具有自支撑网络结构的羟基磷灰石（HAP）气凝胶，并采用浸渍法制备出自支撑羟基磷灰石复合相变材料。通过扫描电镜、傅里叶红外光谱、X射线衍射、热重法、差示扫描量热法等手段对所制备复合相变材料的形貌、稳定性、热性能等进行了表征及测试。实验结果表明，负载石蜡或十八醇的羟基磷灰石气凝胶复合相变材料均具有良好的热性能，质量分数60%石蜡@HAP气凝胶复合相变材料的熔融焓和凝固焓测量值分别为85.10和85.30 J·g?1，结晶度为81.50%；质量分数60%十八醇@HAP气凝胶复合相变材料的熔融焓和凝固焓测量值为113.78和112.25 J·g?1，结晶度为86.20%，且具有很好的热稳定性和化学稳定性。此外，羟基磷灰石气凝胶载体材料阻燃性好，无腐蚀且安全环保，有效拓展了相变材料在智能保温纺织物和建筑材料等领域的实际应用