1.引言 2.三个重要前沿及其进展 (1)基于深度学习的句子结构预测 (2)开放域信息抽取 (3)知识图谱 3.题外话

通过本节学习，了解“绿色”信息产业并 注意健康保护；了解信息产业企业的道德 准则和从业人员道德准则；了解与计算机 科学技术有关的法律法规；了解与计算机 科学技术有关的职业、职位及择业的基本 原则；懂得终生学习的重要性，树立终生 学习的理念

学习目标： • 理解测量科学技术在土木工程的意义。 • 掌握坐标系统、高程系统的概念和应用。 • 理解测量定位概念与技术过程。 • 把握绪论对于学习工程测量技术的基本导向。 第一节 测量学与土木工程 • 一、测量学概念 • 二、测绘学的分支学科 • 三、测绘科学在土木工程建设中的地位 第二节 地球体的有关概念 • 测量在地球上进行，必须了解有关地球体的概念 • 一、地球体的有关概念 • 二、参考椭球体的参数 第三节 坐标系统的概念 • 一、大地坐标系统 • 二、高斯平面直角坐标系统 • 三、独立平面直角坐标系 第四节 高程系统的概念 • 一、高程系统的一般概念 • 二、实际应用中的地面点高程的概念 第五节 地面点定位的概念 • 一、地面点定位的技术过程 • 二、地面点定位元素 • 三、地面点定位的工作原则

学习目标: 一、理解测量科学技术在土木工程的意义。 二、掌握坐标系统、高程系统的概念和应用。 三、 理解测量定位概念与技术过程。 四、把握绪论对于学习工程测量技术的基本导向

深度学习作为机器学习领域的新兴技术给人工智能及相关领域带来了生机与活力

《文献阅读与学术写作》 《高等光学》 《光电子学》 《光电检测技术》 《现代信号分析与处理》 《科学研究方法》 《现代传感技术》 《精密测量理论与技术》 《工程伦理》 《智能感知理论与应用》 《机器视觉》 《现代信号处理技术》 《半导体物理与器件》 《电路仿真分析与设计》 《光纤传感技术及应用》 《嵌入式系统设计》 《软件设计技术》 《生物医学传感与检测技术》 《微纳光子学》 《微纳加工及测试技术》 《微弱信号分析与处理》 《Understanding Optics with Python》 《现代光学测试技术》 《现代光学设计》 《医学成像技术》 《智能感知与自主系统》 《智能检测技术与系统》 《最优化理论》 《超快光纤激光技术及应用》 《深度学习》 《现代光学实验》 《柔性光电子学》 《工程光学基础》 《误差理论与数据处理》 《精密机械设计基础》

理论课程教学大纲 平面设计课程教学大纲 教育技术学导论课程教学大纲 计算机网络课程教学大纲 多媒体画面艺术设计课程教学大纲 摄影技术课程教学大纲 教育传播学课程教学大纲 现代远程教育课程教学大纲 C 语言程序设计课程教学大纲 教育技术学专业英语课程教学大纲 Java 语言程序设计课程教学大纲 虚拟现实交互技术课程教学大纲 教育视频设计与制作课程教学大纲 三维建模与动画课程教学大纲 教学系统设计课程教学大纲 学习科学与技术课程教学大纲 教育技术学研究方法课程教学大纲 信息技术课程教学论课程教学大纲 学科课程标准与教材分析课程教学大纲 影视后期处理课程教学大纲 前端开发技术课程教学大纲 教育技术学前沿讲座课程教学大纲 VR/AR 项目开发课程教学大纲 文献检索与科技写作课程教学大纲 数据库应用技术课程教学大纲 图形设计课程教学大纲 Python 程序设计课程教学大纲 教育大数据与学习分析课程教学大纲 中外教育史课程教学大纲 教师专业发展与评价课程教学大纲 设计思维与创新教育课程教学大纲 教育技术学经典著作选读课程教学大纲 中小学创客教育课程教学大纲 IT 行业创新创业专题课程教学大纲 实践课程教学大纲 教育见习大纲 教学技能训练 1 教学实习大纲 教学技能训练 2 教学实习大纲 教学技能训练 3 教学实习大纲 微格教学实习大纲 教育实习大纲 摄影、摄像拍摄与编辑教学实习大纲 课程设计与微课制作教学实习大纲 虚拟现实项目开发教学大纲 教育软件与资源开发教学实习（实训）大纲 专业劳动实践（实训）大纲 企业实训（实训）大纲 生产实习（实训）大纲 毕业论文实习（实训）大纲

在数学分析中,我们学习过微积分基 本定理 Newton-Leibniz-公式: f(x)dx=fx)=fb)-f(a)5.0.1) 其中,F(x)是被积函数f(x)的原函数。 随着学习的不断深化,发现Newton- Leibniz公式有很大的局限性

目的 通过教学,使学生了解饲料工业发展的总体概况,中国饲料发展 概况,以及本课程学习的主要内容。了解原料接收设备与工艺。 要求着重阐述中国饲料工业发展现状和前景

《人工智能导论》为计算机科学技术专业和软件工程专业的一门选修课，其目的是使学生初步了解人工智能的基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术，以便拓宽知识面，并为进一步学习和应用奠定基础。本课程的具体要求为： 1. 了解人工智能的基本概念、分支领域及其发展概况； 2. 理解知识表示及其推理的基本原理，掌握其基本技术； 3. 理解基于搜索的问题求解基本原理，掌握其基本技术； 4. 理解机器学习、知识发现的基本原理；初步掌握其基本方法； 5. 学会一种人工智能程序语言，掌握简单的智能程序设计方法； 6. 能综合运用所学知识，设计实现一个小型专家系统。 教学重点、难点： 1. 搜索与问题求解； 2. 知识表示及其推理； 3. 机器学习与知识发现； 4. 专家系统原理与设计