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中南民族大学:《微生物学》第一讲 绪论
文档格式:PDF 文档大小:884.99KB 文档页数:42
一、微生物学的研究对象和任务 二、微生物在生物界中的地位 三、人类对微生物世界的认识史 四、微生物学的发展促进了人类的进步 五、微生物的五大共性
沈阳大学师范学院:《社会心理学》课程教学资源(教案讲义)课程教学资源(PPT课件讲稿)第一章 社会心理学溯源、对象与方法
文档格式:PPT 文档大小:136KB 文档页数:13
第一节社会心理学的产生和发展 社会心理学的产生与发展,大体经历三个时期: 思辨期即在哲学怀抱中出现并积累社会心理思想阶 段; 经验描绘期即在母体学科(心理学、社会学)中孕育并 脱胎而成为具有最初学科形式的成型阶段;
涪陵师范学院:《大学体育》课程教学资源_足球教案
文档格式:DOC 文档大小:513.5KB 文档页数:61
1、简单介绍足球运动的特点和开展情况,提出本期学习内容和要求,使同学们对足球任务课程有一大致了解。 2、学习脚背正面运球技术和颠球技术。 3、发展一般耐力素质
黑龙江八一农垦大学:《农业机械学》课程教学资源(PPT课件讲稿)绪论
文档格式:PPT 文档大小:26.02MB 文档页数:30
《农业机械学》是农业机械化及其 自动化专业的主干课程,同时也是该 专业的特色课程。农业机械是机械工 程学科中的一个大门类,但是他与其 他通用机械有许多不同之处。 农业机械在农业生产中的作用 • (一)提高劳动生产率 • (二)促进增产措施的实施与发展 • (三)争取时间,不违农时 • (四)改善劳动条件
首都经济贸易大学:《试题集》 1999年硕士研究生入学考试会计学
文档格式:DOC 文档大小:23.5KB 文档页数:3
首都经济贸易大学1999硕士入学会计学综合试题 注意事项: 1.本卷共十二题,计100分。 2.请将答案写在答卷上,不要写在试卷上。 3.计算题答案取小数点后两位。 4.试卷中所用“时间价值”自己计算。 5.计算题应列出计算过程,不能只写答案。 计算分析题: 一、(本题18分)某企业销售一批商品,总价款400万元,分4年付款。每期收取价 款的25%,该批商品的成本为300万元,增值税率17%。 要求:1、分别按分期法、成本补偿法进行有关的帐务处理
厦门大学:《试题集》 2002年硕士研究生入学考试新闻学
文档格式:DOC 文档大小:22KB 文档页数:2
厦门大学2002年新闻学试题 一、名词解释(10分) 1、广告创意嫁接 2、产品定位 3、脑波理论 4、企业传播 5、品牌比附定位策略
长江大学:《大学物理》课程教学资源(物理实验报告)测金属丝的杨氏模量
文档格式:DOC 文档大小:796.5KB 文档页数:7
1.掌握螺旋测微器的使用方法。 2.学会用光杠杆测量微小伸长量。 3.学会用拉伸法金属丝的杨氏模量的方法
云南财经大学:《社会保障概论》课程教学资源(教学大纲)
文档格式:DOC 文档大小:209.5KB 文档页数:40
一、课程的性质和目的 本大纲是为我院劳动与社会保障专业四年制本科学生开设《社会保障概论》课 程而编写的(此稿为第三次修改稿)。全课程3学分,计划授课学时为54学时。 课程的性质:《社会保障概论》课程,是劳动与社会保障专业必修的一门重 要专业主干课
哈尔滨商业大学:《商品学》PPT教学课件_第一章 总论
文档格式:PPT 文档大小:1.23MB 文档页数:86
1、研究商品学的目的和意义。 2、商品学研究的对象、内容、任务和方法。 3、商品质量概念的发展过程、广义的商品质量、狭义的商品质量、商品质量的六大要求以及影响商品质量的因素。 4、商品标准、标准化的含义、商品标准的类别、商品标准化的原则。 5、商品分类的概念、意义、原则、商品的分类体系、常用的商品分类依据及商品目录的概念、种类、商品编码的定义、原则和类型。 6、商品质量法规的概念、种类、商品质量监督的种类和商品质量认证的定义及实施过程。 1.1 绪论 1.2 商品质量 1.3 商品标准 1.4 商品分类 1.5 商品质量法规与质量监督
重庆大学:《大数据技术基础》课程教学资源(课件讲稿)02 大数据关键技术与挑战
文档格式:PDF 文档大小:3.89MB 文档页数:162
大数据处理的基本流程 大数据处理模型 大数据关键技术 大数据处理工具 大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型,接着介绍了大数据的关键技术,其中,云计算是大数据的基础平台和支撑技术,本章以Google 的相关技术为主线,详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作,包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等;接下来,介绍了大数据处理平台和工具,就目前技术发展现状而言,Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后,介绍大数据时代面临的新挑战,包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型
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