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 自然语言处理概述 ◼ 什么是自然语言处理 ◼ 自然语言处理的典型应用 ◼ 自然语言处理的基本任务 ◼ 自然语言处理的基本策略和实现方法 ◼ 自然语言处理的难点 ◼ 自然语言处理所涉及的学科  基于规则（知识工程）的自然语言处理方法（理性方法，传统方法） ◼ 基于词典和规则的形态还原（英语）、词性标注以及分词（汉语、日语） ◼ 基于CFG（上下文无关文法）和扩充的CFG（复杂特征集、合一运算）的句法分析 ◼ 基于逻辑形式和格语法的句义分析 ◼ 基于规则的机器翻译  基于语料库（数据）的自然语言处理方法（经验方法） ◼ 语言模型（N元文法） ◼ 分词、词性标注（序列化标注模型） ◼ 句法分析（概率上下文无关模型、移进-规约分析器） ◼ 文本分类（朴素贝叶斯模型、最大熵模型） ◼ 情感分析 ◼ 机器翻译 (IBM Model等) ◼ ......（基于神经网络的深度学习方法）

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

心理学 教育学 普通话 教育技术学导论 教育传播学 教育技术学研究方法 学习科学与技术 教学系统设计 创新思维与创新方法 摄影技术基础 摄像技术 计算机网络 数据库原理与应用 面向对象程序设计 数据结构 创意美术基础 构成设计 平面设计与二维动画制作 三维建模与动画设计 电视节目编导与制作 非线性编辑 专业英语 虚拟现实技术教育应用 教育软件工程 信息技术课程教学法 现代教育技术装备与环境 教育评价与测量 培训方案与课程设计 产品设计 模拟电路与数字电路 模块化编程与传感器应用 中小学 STEAM 教育与创新教育 知识管理与绩效技术 数字音频技术 中小学创意课程开发与实践 数字影视创作 人工智能概论 教育技术前沿 智慧教育与智慧校园 现当代文学经典鉴赏 中国文化概论 东西方文化与礼仪 健康体适能

学科基础课平台必修课 《高等数学 A1》 《高等数学 A2》 《大学物理 A1》 《C++程序设计》 《C++程序设计实验》 《C++程序设计实训》 《线性代数》 《概率论与数理统计 B》 《离散数学Ⅰ》 《计算机组成原理 I》 《数据结构 I》 《数据结构 I 实验》 《计算机网络原理Ⅰ》 《操作系统Ⅰ》 《数字通信原理》 学科基础课平台选修课 《数字逻辑》 《Java 程序设计》 《Java 程序设计实验》 《管理信息系统》 《管理信息系统实训》 《数据库原理 A》 《人工智能导论》 《生理学 E》 《卫生统计学 B》 《流行病学 B》 《外科学总论 B》 《诊断学 D》（临床医学概要） 《诊断学 D》(临床医学概要） 《诊断学 D》 《编译原理》 《传感器技术及应用》 专业课平台必修课 《计算机类认识实习》 《医信工程生产实习》 《医信工程毕业实习》 《医信工程毕业设计（论文）I》 《医信工程毕业设计（论文）II》 《医学信息工程导论》 《生物信息学导论》 《生物医学信号处理》 《生物医学信号处理实验》 《数字图像处理 A》 专业课平台选修课 《软件工程概论 A》 《医学信息系统》 《现代病案信息管理》 《医学决策支持系统》 《智能医疗》 《智能医疗》实验 《数据挖掘》 《数据挖掘》实验 《大数据与深度学习》

目 录 1学科基础平台必修课 《数学分析》 《高等代数与解析几何》 《概率论与数理统计 A》 《概率论与数理统计》 《大学物理 A1》 《大学物理 A2》 2．学科基础平台选修课 《物理实验》 《数学规划基础》 《信息与计算科学专业导论》 《统计学》 《统计学实验》课程实验 《离散数学》 《C++程序设计 A》 《C++程序设计实验 A》 3．专业课平台必修课 《数值分析 A》 《数值分析》 《数值分析 A 实验》 《数学建模》 《数学建模实践》 《数据库原理 A》 《数据结构与算法分析》 《信计专业毕业实习》 《信息与计算科学专业毕业设计（论文）》 4专业课平台选修课 《常微分方程》 《多元统计分析》 《数学物理方程》 《实变函数与泛函分析》 《复变函数与积分变换》 《组合与图论》 《运筹学》 《运筹学基础及应用》 《数值最优化》 《微分方程数值解》 《控制理论基础》 《Oracle 高级数据库开发设计》 《大数据与深度学习》 《Python 程序设计》 《R 语言》 《算法分析与设计》 《操作系统》 《计算机网络原理Ⅰ》 《Java 程序设计》 《Java 程序设计实训》 《ASPNET 程序设计》 《web 前端开发》 《web 前端开发》程序设计 《软件开发实践》

机器学习是计算机科学的重要分支领域，本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章，大致分为3个部分：第1部分（第1~3章）介绍机器学习的基础知识：第2部分（第4~10章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习)：第3部分（第11~16章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索

一、 学科平台课程 1 《高级语言程序设计》 二、 专业课程 1 《计算机导论》 2 《离散数学》 3 《电子技术》 4 《电子技术实验》 5 《计算机组成原理》 6 《数据结构》 7 《数据库系统原理 A》 8 《软件工程概论》 9 《操作系统》 10《算法设计与分析》 11《计算机网络》 12《软件质量保证与测试》 13《软件项目管理与案例分析》 14《人机交互技术》 15《软件系统分析与设计》 16《软件过程与管理》 17《软件体系结构》 三、 个性化发展课程 1 《可视化项目开发技术》 2 《Web 开发技术》 3 《嵌入式系统原理与应用 A》 4 《移动平台应用开发》 5 《数据挖掘》 6 《Python 程序设计》 7 《人工智能》 8 《深度学习》 9 《大数据处理基础》 10《企业信息化系统分析》 11《三维动画原理与开发技术》 12《编译原理》 13《科技论文写作》 14《工程经济学》 15《前沿知识研讨》 16《职业能力拓展》 17《企业级开发技术》 四、 实践环节 1 《认识实习》 2 《小型软件项目综合课程设计》 3 《软件项目实践》 4 《生产实习》 5 《毕业实习》 6 《毕业设计》

一、学科平台课程 1《高级语言程序设计》 2《电路原理》 3《电路原理实验》 4《复变函数 B》 5《模拟电子技术基础》 6《模拟电子技术基础实验》 7《数字电子技术基础》 8《数字电子技术基础实验》 二、专业课程 1《专业计算机基础上机实验》 2《信号与系统 A》 3《信号与系统实验》 4《微机原理与接口技术》 5《微机原理与接口技术实验》 6《数字信号处理》 7《数字信号处理实验》 8《通信原理》 9《通信原理实验》 10《EDA 技术及应用》 11《EDA 技术及应用设计》 12《电磁场与电磁波 B》 13《计算机仿真》 14《计算机仿真实验》 15《单片机原理与应用》 16《单片机原理与应用实验》 17《自动控制原理 C》 18《信息论与编码》 19《通信电子线路》 20《通信电子线路实验》 21《随机信号检测和处理》 22《电子线路计算机辅助设计》 23《电子系统设计》 24《DSP 原理及应用》 25《DSP 原理及应用实验》 26《数据通信与计算机网络》 三、个性化发展课程 1《数据库系统原理》 2《嵌入式系统设计》 3《嵌入式系统设计实验》 4《机器学习》 5《数字语音处理》 6《数字图像处理》 7《深度学习》 8《数据挖掘》 9《现代信号处理技术》 10《移动通信技术》 11《无线自组网》 12《传感器与信号检测》 四、实践环节 1《高级语言编程课程设计》 2《工程训练 C》 3《电子工艺实习》 4《电子技术课程设计》 5《EDA 技术课程设计》 6《单片机系统课程设计》 7《专业实习》 8《毕业设计》

第一章电路模型和电路定律第二章24电阻电路的等效变换第三章电阻电路的般分析48第四章电路定理75第五章含有运算放大器的电阻电路112第六章储能元件122第七章132一阶电路和二阶电路的时域分析第八章相量法188第九章正弦稳态电路的分析203第十章含有耦合电感的电路233第十一章电路的频率响应259第十二章三相电路281第十三章非正弦周期电流电路和信号的频谱299 第十四章线性动态电路的复频域分析316372第十五章电路方程的矩阵形式第十六章二端口网络395第「七章非线性电路418第十八章均匀传输线434参考文献443