点击切换搜索课件文库搜索结果(500)
文档格式:PPT 文档大小:2.58MB 文档页数:31
导言 前面我们学习了制图国家标准(GB)的有关规定和几何作图等知识,掌握了平面图形的绘制方法。然而,制图课的核心知识之一是解决如何将空间物体用图样来表达?早在二千多年前我国古代就有了使用图样来建造房屋和制作农具的记载,依据的就是常说的投影理论, 从本次课开始学习投影制图知识
文档格式:DOC 文档大小:55KB 文档页数:12
1、课程简介: 植物生理学是研究生命活动规律的科学,是农、林、园艺等专业必修的专业基础课程。它从理论研究阐明植物的物质代谢、能量代谢及形态建成的综合 反应。其内容有:细胞生理;光合、呼吸、营养、水分等代谢生理生长发育 生理;逆境生理。为农学研究及生产实践提供必要的理论基础。 2、地位和任务: 植物生理学是是高等农林院校相关专业的一门必修的重要专业基础课,学习该课程,不但可为后续课程的学习作好准备,也可为毕业后在工作实践中不断提高业务能力提供必要的基础
文档格式:DOC 文档大小:26KB 文档页数:3
一、课程性质 植物分类学的实习实训,是植物分类学重要的教学环节。通过实习认识自然界中植物的多样性,了解每种植物的生活环境,使分类学抽象的原理具体化,加强理论联系实际, 从而可提高学生鉴别各种植物所属科、属、种的能力。在采集和制作标本的活动中,还可 以训练学生采集和制作蜡叶标本的技能,要求学生学会使用工具采集植物标本的方法。由 于学生亲手制作,会激发学生的学习兴趣,吸引学生的注意力,调动学生的学习积极性。 植物分类学实习,对于培养德智体美全面发展的人才,具有重要意义
文档格式:PPS 文档大小:8.07MB 文档页数:8
学习“工程测量” 测量科学技术在国民经济建设和社会可持续发展以及国防建设中的重要地位不断提高,应用不断扩大。----宁津生 课程的性质 工程测量,土木工程测量。专业基础课;土木工程等专业的基本技术;工程建设的主要导向技术。 学习 理论教学、实验教学、实习教学。根据理论教学需要开展实验教学,完成必要的作业;实习教学将作为独立课程在理论教学之后进行。通过理论教学、实验教学、 实习教学达到掌握工程测量技术的目的
文档格式:DOC 文档大小:61.5KB 文档页数:13
Ⅰ、教学目的:通过对道德及其历史发展的分析,继承和弘扬中华民族优良道德传统,提高大学生的道德修养,培养大学生社会主义道德品质。Ⅱ、主要内容:1、道德及其历史发展2、中华民族优良道德传统3、社会主义道德建设
文档格式:PPT 文档大小:2.19MB 文档页数:94
1、提高大学生的道德修养。 2、 培养大学生社会主义道德品质。 第一节 道德及其历史发展 第二节 继承和弘扬中华民族优良道德传统 第三节 弘扬社会主义道德 第四节 恪守公民道德基本规范
文档格式:DOC 文档大小:67KB 文档页数:5
1.本课程开设的意义 植物学为专业基础课程。本课程的意义在于了解植物的生活习性,掌握植物生长发育、物种形成 与系统发育的规律,研究个体结构、生长发育与生殖的规律,研究生命活动现象和生命活动的规律 为本专业其他相关学科的学习奠定理论和实践基础
文档格式:DOC 文档大小:22KB 文档页数:2
植物病理学课程是让学生将课本上学习到的理论知识应用到具体实践中,提高同学们解决实际生产问题的能力,特别是鉴定病害的能力
文档格式:PDF 文档大小:843.86KB 文档页数:70
学习指导书按章编写,每章都包括学习目的与基本要求、主要内容与逻辑结构、重点解析与难点释疑、课堂讨论、知识点练习五部分。学习目的与基本要求从总体上指出了本章应达到的教学基本目标和教学基本要求;主要内容与逻辑结构概述了每章的基本理论内容、基本知识点;重点解析与难点释疑是每章学习、复习时应把握的重点和难点;课堂讨论是锻炼提高学生的思考能力;知识点练习通过对考试中常见题型的练习,以培养、提高学生对所学知识的识别、辨析、运用能力。 绪论 第一章 世界的物质性及发展规律 第二章 实践与认识及其发展规律 第三章 人类社会及其发展规律 第四章 资本主义的本质及规律 第五章 资本主义的发展及其趋势 第六章 社会主义的发展及其规律 第七章 共产主义崇高理想及其最终实现
文档格式:PDF 文档大小:822.15KB 文档页数:10
宫颈癌是严重危害妇女健康的恶性肿瘤,威胁着女性的生命,而通过基于图像处理的细胞学筛查是癌前筛查的最为广泛的检测方法。近年来,随着以深度学习为代表的机器学习理论的发展,卷积神经网络以其强有效的特征提取能力取得了图像识别领域的革命性突破,被广泛应用于宫颈异常细胞检测等医疗影像分析领域。但由于病理细胞图像具有分辨率高和尺寸大的特点,且其大多数局部区域内都不含有细胞簇,深度学习模型采用穷举候选框的方法进行异常细胞的定位和识别时,经过穷举候选框获得的子图大部分都不含有细胞簇。当子图数量逐渐增加时,大量不含细胞簇的图像作为目标检测网络输入会使图像分析过程存在冗余时长,严重减缓了超大尺寸病理图像分析时的检测速度。本文提出一种新的宫颈癌异常细胞检测策略,针对使用膜式法获得的病理细胞图像,通过基于深度学习的图像分类网络首先判断局部区域是否出现异常细胞,若出现则进一步使用单阶段的目标检测方法进行分析,从而快速对异常细胞进行精确定位和识别。实验表明,本文提出的方法可提高一倍的宫颈癌异常细胞检测速度
首页上页4041424344454647下页末页
热门关键字
搜索一下,找到相关课件或文库资源 500 个  
©2008-现在 cucdc.com 高等教育资讯网 版权所有