矩量法(简称MoM)，就其数值分析而言就是广义Galerkin(伽略金)法。矩量法包括两个过程，离散化过程和选配过程，从而把线性算子方程转化为矩阵方程。 &4.1 矩量法概述 &4.2 基函数与权函数选择 &4.3 MOM法应用举例

MATLAB语言是一种广泛应用于工程计 算及数值分析领域的新型高级语言,自1984 年由美国 Math Works公司推向市场以来, 历经十多年的发展与竞争,现已成为国际公 认的最优秀的工程应用开发环境

一、学科平台课程 1《管理学 A》 2《会计学 A》 3《财务管理 A》 4《市场营销学》 5《微观经济学》 6《宏观经济学》 7《经济法》 8《统计学》 9《管理信息系统》 二、专业课程 1《管理数据分析》 2《运营管理》 3《组织行为学》 4《人力资源管理》 5《消费者行为学》 6《市场调查与预测》 7《营销模拟》 8《服务营销学》 9《国际市场营销》 10《整合营销传播》 11《销售管理》 12《电子商务理论与实务》 13《网络营销》 14《商务沟通与谈判》 15《创业学》 16《企业经营实训》 17《营销学科前沿专题》 三、个性化发展课程 1《物流与供应链管理》 2《公共关系学》 3《品牌管理》 4《推销学》 5《客户关系管理》 6《大数据分析与应用》 7《大数据营销》 8《电商视觉设计》 9《跨境电商理论与实务》 10《国际贸易实务》 11《战略管理》 12《公司治理》 13《零售管理》 14《质量管理》 15《管理研究方法论》 16《营销策划》 17《营销工程》 18《金融学》 19《营销伦理学》 20《组织间营销》 四、实践环节课程 1《认识实习》 2《社会调查》 3《业务实习》 4《学年论文》 5《毕业实习》 6《毕业论文》

专业必修课程 《微生物学》 《农业实验室安全教育》 《植物生产类专业导论》 《农业气象学 B》 《遗传学 B》 《植物生理学 A》 《种子生物学》 《植物保护学 A》 《土壤肥料学》 《现代企业管理》 《作物栽培学 B》 《分子生物学基础》 《试验设计与数据分析》 《食用菌栽培技术》 《生物化学 B》 《作物育种学综合实验》 《农业生物技术 A》 《作物育种学》 《作物种子生产 A》 《种子检验学》 《种子加工与贮藏》 《种子经营与管理 A》 专业综合实践环节 《农业气象学教学实习 B》 《作物种子生产实践基础》 《植物保护学 A 实习》 《植物学教学实习 B》 《农业生物技术实习》 《种子检验与加工实习》 《作物种子生产实习》 《毕业论文》 专业选修课程 《智慧农业理论与实践》 《现代种业讲座》 《农业生态学》 《市场营销学》 《农业信息技术》 《耕作学 B》 《种质资源学》 《基因组学概论》 《园艺通论》 《作物施肥原理与技术 B》 《互联网+现代农业》 《科技文献阅读与写作》 《农业推广学》 《植物新品种保护与 DUS 测试》 《分子植物育种 A》 《生物育种进展》 《生物信息学》 《生物进化论》 《双碳概论》 《农业大数据原理与应用 C》 《农业政策学》 《农业信息技术 B》 《农业生产机械化》

一、学科平台课程 1《管理学 B》 2《会计学 A》 3《微观经济学》 4《宏观经济学》 5《财政学》 6《政治经济学》 7《统计学》 8《计量经济学》 9《经济法》 二、专业课程 1《金融学》 2《证券投资学》 3《国际经济学》 4《商业银行经营与管理》 5《期货投资理论与实务》 6《国际金融》 7《金融市场学》 8《公司财务》 9《金融工程学》 10《金融衍生品交易》 三、个性化发展课程 1《创业学》 2《企业经营实训》 3《金融学科前沿专题》 4《保险学》 5《中央银行学》 6《投资银行学》 7《金融数据分析》 8《金融时间序列分析》 9《银行会计》 10《金融交易模拟》 11《金融法规与监管》 12《金融英语》 13《互联网金融与金融科技》 14《产业组织理论》 15《逻辑学》 16《行为金融学》 17《信用管理》 18《管理沟通》 19《证券投研报告写作》 20《金融英文文献选读》 四、实践环节 1《认识实习》 2《业务实习》 3《毕业实习》 4《社会调查》 5《学年论文》 6《毕业论文》

液芯钢锭的加热和轧制可大幅度地改善均热炉的技术经济指标,对节约能耗有极为显著的效果。通过模拟实验得知,钢锭液芯率控制在6%左右可以实现液芯轧制。通过理论计算得出不同模内、模外时间条件下沸腾钢锭的平均温度、凝固层厚度、液芯率、热含量以及达到出轧标准所应补充的热量等有关热状态参数,在此基础上找出实现液芯轧制所应遵守的条件,如传搁时间、在炉时间、最高炉温、热负荷等的定量关系,并提出最佳传搁时间的看法。经过现场实验的验证,上述分析是正确可信的

 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

第一节 数据集中趋势的测定 一、均值 二、中位数 三、众数 第二节 数据离散程度的测定 一、极差 二、异众比率 三、平均差 四、方差和标准差 五、标准差系数 第三节 动态数据的分析 一、 水平分析指标 二、 速度分析指标 三、 长期趋势的分析 第四节 相关与回归分析 一、 相关与回归的基本问题 二、相关与回归分析

2.1 概述 2.2 数据的采集与处理 2.3 数据分布的分析与假设分布族

运用数量级分析和相似原理对第一类边界条件下不稳态导热问题进行了求解,并从5个方面分析了热层与边界层的类似性。提出了导热雷诺数、阻热系数及层态和紊态导热的概念,说明了导热雷诺数的物理意义,导出了阻热系数与导热雷诺数的关系,分析了层态和紊态导热的特点