就读大学时,你应当掌握七项学习包括自修之道、基础 知识、实践贯通、培养兴趣、积极主动、掌控时间、为人 处世。经过大学四年,你会从思考中确立自我从学习中 寻求真理,从独立中体验自主从计划中把握时间从表 达中锻炼口才,从交友中品味成熟,从实践中赢得价值, 从兴趣中获取快乐,从追求中获得力量

Ubuntu 完全基于 Linux 操作系统， 可以免费得到社区及专业机构的支持。庞大的社区是它成长的沃土， 请向这片动人的热忱敞开心扉。 Ubuntu 社区恪守 Ubuntu 理念：自由！软件应是自由的，应尊重人类的自由意志，它与人类之间不应有任 何隔膜。本地语种，功能限制，自主改进的权利……都不应成为使用的障碍或负担。 自由，让 Ubuntu 与传统的私有软件从根本上不同: 免费不能用来遮羞，您有权修正它，直到满意为止。 Ubuntu 适合桌面和服务器。当前 Ubuntu 发布版支持 PC (Intel x86), 64-bit PC (AMD64) 和 PowerPC (Apple iBook 和 Powerbook, G4 和 G5) 架构

1.《中医学综合实验》的主要目的是培养研究生独立地、综合运用多 课种实验方法开展中医实验研究的能力。课程设计以充分调动研究生的学习 目热情,培养独立研究的基本能力,及其综合能力,并在教学形式上给予保 的证。在教学中要求研究生综合所学中、西医学知识、现代研究技术,独立 要自主地开展包括选题、课题设计、研究准备、实验实施、实验数据分析, 求至撰写实验报告等系统的实践,使研究生在实践中去检验所学的知识,暴 露其知识面的欠缺

介绍了一套自主开发的热轧工艺参数模型．该模型内耦合了不同钢种的变形抗力曲线,这些变形抗力方程中耦合了钢的化学成分、温度、应变、应变速率及奥氏体晶粒尺寸等因素．根据输入的工艺参数用西姆斯方程计算每道次的应变速率及应变量,并得到相应道次的变形抗力、热轧轧制力、力矩及功率等参数．模型可根据实测的结果自学习,并修正相应的结果．与攀钢热轧厂的实测结果相比,模型的输出结果吻合较好,预测误差在10%以内．

通过本章学习,了解二战后国际形势的发展变化及其基 本特点,深刻理解和平与发展的时代主题;掌握我国独立 自主和平外交政策;明确中国坚持走和平发展的道路,坚 持反对霸权主义、维护世界和平的决心和信心

主要内容: 简要说明昆虫研究法的课程性质和课程安排,希望在学过程中同学们能够自主钟 阅读有关文献 一、昆虫标本采集及其意义目的: 在往的学习和课程实习中我们都不同程度的参加了昆虫标本的采集活动,采集标本的目的是什么?采集标本过程中都应用了哪些手段?

教学目标: 1、通过学习学生能够认识目前存在的环境问题,树立保护环境的意识。 2、培养学生运用所学知识综合分析问题的能力 3、培养学生利用网络进行自主学习的能力。 4、培养学生的合作意识。 教学环境:网络教室 课时:两课时

了解中国共产党高举抗日民族统一战线伟大旗帜，促成了国共第二次合作和抗日民族统一战线的形成，制定了全面抗战路线的历史，认识中国共产党在抗日战争中发挥的中流砥柱作用。通过学习，要求学生能够正确理解敌后战场开辟的重要意义，理解坚持独立自主原则的重要性，理解毛泽东思想被确立为全党指导思想的必然性；理解抗日战争的胜利是中华民族由衰败走向复兴的重大转折。 第一节 抗日民族统一战线形成和全面抗战路线的制定 第二节 敌后战场的开辟和统一战线中的独立自主原则 第三节 坚持抗战、团结、进步，系统阐述新民主主义理论 第四节 加强根据地建设，开展整风运动 第五节 党的七大召开，抗日战争取得最后胜利

同步定位与地图构建技术（SLAM）是当前机器人领域的重要研究热点，传统的SLAM技术虽然在实时性方面已经达到较高的水平，但在定位精度和鲁棒性等方面还存在较大缺陷，所构建的环境地图虽然一定程度上满足了机器人的定位需要，但不足以支撑机器人自主完成导航、避障等任务，交互性能不足。随着深度学习技术的发展，利用深度学习方法提取环境语义信息，并与SLAM技术结合，越来越受到学者的关注。本文综述了环境语义信息应用到同步定位与地图构建领域的最新研究进展，重点介绍和总结了语义信息与传统视觉SLAM在系统定位和地图构建方面结合的突出研究成果，并对传统视觉SLAM算法与语义SLAM算法做了深入的对比研究。最后，展望了语义SLAM研究的发展方向

为了提高物流服务优化组合的动态性、可靠性与用户满意度,本文提出了一种基于全局服务质量(quality of service,QoS)约束分解的能够感知领域质量与资源需求的物流服务优化组合方法.该研究工作首先把学习机制引入人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC),形成了具有自主学习能力的改进型人工蜂群算法(LABC);之后,应用学习人工蜂群算法(LABC)将全局QoS约束分解成每个物流子任务需要满足的局部QoS约束,从而将QoS感知的物流服务优化组合这一全局优化问题转化成以领域质量为依据的局部最优服务选择问题;其次,在物流服务流程执行的过程中,在感知物流任务节点对资源需求的前提下,为每一个物流任务节点选择一个具有最优领域QoS的物流服务;与已有的研究工作相比,该方法能够实现物流服务动态可靠的优化组合.最后,通过模拟实验验证了本文所提出的方法是可行有效的