《高等数学 F1》 《高等数学 F2》 《大学物理 E》 《无机化学 1》 《无机化学实验 1》 《安全知识概论》 《无机化学 2》 《无机化学实验 2》 《分析化学》 《分析化学实验》 《有机化学 1》 《有机化学实验 1》 《物理化学 1》 《物理化学实验 1》 《有机化学 2》 《有机化学实验 2》 《物理化学 2》 《物理化学实验 2》 《化工原理及实验》 《仪器分析》 《仪器分析实验》 《专业英语和文献检索》 《中级无机化学》 《结构化学》 《波谱分析》 《化学课程与教学论》 《化学课程标准与教科书研究》 《化学课堂教学技能与微格训练》 《普通生物学及实验》 《教育见习》 《教育实习》 《中教开放实验》 《毕业设计（论文）及答辩》

农业院校《试验设计与分析》课程参考资料（数量性状分析方法）质量 - 数量性状遗传参数估计的P1、P2、F1、B1、B2联合分析方法

农业院校《试验设计与分析》课程参考资料（数量性状分析方法）利用P1、F1、P2、F2和F23家系五世代联合分离分析的拓展

广东财经大学：会计学院《会计师与企业》课程教学大纲（F1）

为更好地发挥CVC工作辊凸度调控能力,保证带钢板形质量,现场跟踪测试某CSP热轧生产线CVC工作辊实际窜辊情况,发现不同机架CVC工作辊辊形在使用过程中表现出窜辊形式的多样性,并反映出凸度控制能力不合适等问题.在对热轧不同机架的板形控制特点、热轧工作辊磨损对凸度调控能力的影响、CSP各机架不同的弯辊调控功效以及CSP大压下率的特点进行分析研究的基础上,提出了CSP热轧F1～F7机架从强到弱的CVC凸度控制能力选择原则,并相应给出了正态分布、抛物线分布、均匀往复窜辊三种不同的窜辊策略

脏腑定位，即明确病变所在的脏腑，是中医脏腑辨证的重要阶段。本文旨在通过神经网络模型搭建中医脏腑定位模型，输入症状文本信息，输出对应的病变脏腑标签，为实现中医辅助诊疗的脏腑辨证提供支持。将中医的脏腑定位问题建模为自然语言处理中的多标签文本分类问题，基于中医的医案数据，提出一种基于预训练模型ALBERT和双向门控循环单元（Bi-GRU）的脏腑定位模型。对比实验和消融实验的结果表明，本文提出的方法在中医脏腑定位的问题上相比于多层感知机模型、决策树模型具有更高的准确性，与Word2Vec文本表示方法相比，本文使用的ALBERT预训练模型的文本表示方法有效提升了模型的准确率。在模型参数上，ALBERT预训练模型相比BERT模型降低了模型参数量，有效减小了模型大小。最终，本文提出的脏腑定位模型在测试集上F1值达到了0.8013

医疗实体识别是电子病历文本信息抽取的基本任务。针对中文电子病历文本复合实体较多、实体长度较长、句子成分缺失严重、实体边界不清的语言特点以及标注语料难以获取的现状，提出了一种基于领域词典和条件随机场（CRF）的双层标注模型。该模型通过对外部资源的统计分析构建医疗领域词典，再结合条件随机场，进行了两次不同粒度的标注，将领域词典识别的准确性和机器学习的自动性融为一体，从中文电子病历文本中识别出疾病、症状、药品、操作四类医疗实体。该模型在测试数据中的宏精确率为96.7%、宏召回率为97.7%、宏F1值为97.2%。同时对比分析了采用注意力机制的深度神经网络的识别效果，因受到领域数据集大小的限制，在该测试数据集中后者表现不佳。实验结果表明了该双层标注模型对中文医疗实体识别的高效性

基于语义角色分析，提出了一种三元组涉恐事件实体属性抽取方法，为网络空间涉恐活动的监测及预警提供技术支持。首先，基于西北政法大学“反恐怖主义信息网”文本语料数据进行数据采集和清洗等预处理工作，采用朴素贝叶斯文本分类算法识别涉恐事件文本，并采用关键词提取算法TF-IDF（Term frequency-inverse document frequency，词频-逆文档频率）构建涉恐专有词库，结合自然语言处理技术构建带词性的涉恐专有词库。然后通过语义角色分析、句法依存分析，提取了主语谓语宾语关系、定语后置动宾关系、人名//地名//机构和介宾关系主谓动补4类涉恐三元组结构。最后，利用正则表达式及带词性的涉恐专有名词分析，在4类三元组短文本中提取出恐怖事件发生时间、发生地点、伤亡情况、攻击方式、武器类型和恐怖组织6类实体属性。对采集的4221篇文章数据进行实验分析，6类实体属性抽取的测评结果F1值均超过80%，对网络空间的涉恐事件监测及预警，维护社会公共安全具有重要现实意义

中文电子病历文本包含大量嵌套实体、句子语法结构复杂、句式偏短。为有效识别其医疗实体，提出一种融合多特征嵌入与注意力机制的命名实体识别算法，在输入表示层融合字符、单词、字形三个粒度的特征，并在双向长短期记忆网络的隐含层引入注意力机制，使算法在捕获特征时更加关注于医疗实体相关的字符，最终实现对中文电子病历中疾病、身体部位、症状、药物、操作五类实体的最优标注。面向开源和自建糖尿病数据集的实验结果中所提算法的实体识别准确率、召回率和F1值都达到97%以上，表明其可以更加有效地识别中文电子病历中各类实体

8-114号工字钢悬臂梁受力情况如图所示。已知=0.8m,F1=2.5kN,F2=1.0k,试求危险 截面上的最大正应力