采用电化学交流阻抗谱法研究了Na3AlF6(冰晶石)-Al2O3熔盐体系的总电导以及CaO加入对其电性能的影响.根据测得的阻抗谱,提出了等效电路,用EvolCRT电化学软件对阻抗数据进行了拟合.获得了Na3AlF6-Al2O3体系电导率随温度及Al2O3浓度变化的数学关系.CaO加入使得体系电导率增加

❖ 1、什么是因子分析？ ❖ 2、理解因子分析的基本思想 ❖ 3、因子分析的数学模型以及模型中公共因子、 因子载荷变量共同度的统计意义 ❖ 4、因子旋转的意义 ❖ 5、结合SPSS软件进行案例分析

因子分析的重点 1、什么是因子分析? 2、理解因子分析的基本思想 3、因子分析的数学模型以及模型中公共因子、因子载荷变量共同度的统计意义 4、因子旋转的意义 5、结合SPSS软件进行案例分析

实验目的 1、了解最短路的算法及其应用 2、会用 Matlab软件求最短路 实验内容 1、图论的基本概念 2、最短路问题及其算法 3、最短路的应用 4、建模案例:最优截断切割问题 5、实验作业

什么是 MATLAB? . MATLAB代表 MATrix LABoratory 它的首创者是美国新墨西哥大学计算机系的系 主任 Cleve Moler博士,他在教授线性代数课程 发现其他语言很不方便,便构思开发了MATLAB 。最初采用 FORTRAN语言编写,20世纪80年代后出现了 MATLAB的第二版,全部采用C语言编写.1984年 Moler博士和一批数学家及软件专家创建了 MathWorks公司,专门开发 MATLAB1993年出现了微机版,到2005年是7.1版

（一）理论课程 1《空间解析几何》 2《离散数学》 3《时间序列分析》 4《数值计算方法》 5《运筹与优化》 6《Python 程序设计》 7《常微分方程》 8《大数据技术原理及应用》 9《复变函数论》 10《概率统计》 11《高等代数》 12《面向对象程序设计》 13《数据结构与算法》 14《数据库原理及应用》 15《数据挖掘》 16《数理统计》 17《数学分析（1）》 18《数学分析（2）》 19《数学建模(1)》 20《数学建模(2)》 21《数学软件及应用》 （二）实验课程 22《时间序列分析》 23《数据结构与算法》 24《数学软件及应用》 25《数值计算方法》 26《Python 程序设计》 27《大数据技术原理及应用》实验 28《面向对象程序设计》 29《数据库原理及应用》课程 30《数据挖掘》 31《数理统计》 （三）实践课程 32《专业教育》 33《web 数据挖掘与电子商务项目实训》 34《技能实训》教学大纲 35《客户数据分析项目设计》 36《数学建模(1)》 37《数学建模(2)》 38《中文文本数据挖掘项目实训》 39《综合项目实训》教学大纲 40《毕业设计（论文）》教学大纲 41《毕业实习》教学大纲

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》 《大学物理 A2》 《大学物理实验》 《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》 《操作系统Ⅰ》 《电工电子技术 C》 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》 《Java 程序设计》实训 《管理信息系统》 《管理信息系统实训》实践 《数据库原理 A》 《编译原理》 《物联网工程导论》 《软件工程概论 A》 《汇编语言与接口技术》 《汇编语言与接口技术》考查大纲 《汇编语言与接口技术》实践 《算法分析与设计》 专业课平台必修课 《数字通信原理》 《网络设计与集成》 《网络信息安全》 《网络管理》 《网络应用开发》 《计算机类(网络)认识实习》 《网络生产实习》 《网络毕业实习》 《网络工程专业毕业设计（论文）》 专业课平台选修课 《协议分析与设计》 《网络空间攻防实训》 《Linux 网络操作系统》 《路由与交换技术实验》 《网络软件开发》 《云计算技术》 《Java EE 平台开发》 《Java EE 平台开发实验》 《开源框架技术》 《大数据与深度学习》 《离散数学 II》 《模式识别与人工智能》 《嵌入式系统设计》 《嵌入式 linux 应用程序开发》 《智能医疗》 《智能医疗》实验 《数据挖掘》 《数据挖掘》实验

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、《模拟电子技术基础》 5、《模拟电子技术基础实验》 6、《数字电子技术基础》 7、《数字电子技术基础实验》 二、专业课程 1、《计算机导论》 2、《离散数学》 3、《数据库系统原理 A》 4、《数据结构》 5、《计算机组成原理》 6、《微机原理与接口技术》 7、《操作系统》 8、《计算机网络》 9、《软件工程》 10、《算法设计与分析》 11、《计算机系统结构》 12、《编译原理》 13、《逻辑与计算机设计基础》 14、《EDA 技术及应用》 15、《科技论文写作》 三、个性化发展课程 1、《网络管理技术》 2、《网络系统集成技术》 3、《互联网软件基础》 4、《嵌入式系统》 5、《并行计算与多核编程》 6、《分布式计算》 7、《大数据存储技术》 8、《图形图像技术》 9、《计算机识别技术》 10、《人工智能》 11、《数据挖掘》 12、《项目管理与案例分析》 13、《单片机原理与应用》 14、《通信原理》 15、《信号与系统 A》 16、《机器学习》 四、实践环节 1、《毕业设计》 2、《认识实习》 3、《生产实习》 4、《工程实习》

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