1.《自动控制理论》课程教学大纲 2.《单片机原理及应用》课程教学大纲 3.《现代控制理论》课程教学大纲 4.《电机及电力拖动》课程教学大纲 5.《检测技术与仪表》课程教学大纲 6.《电力电子技术课程设计》教学大纲 7.《运动控制系统》课程教学大纲 8.《过程控制系统》课程教学大纲 9.《计算机控制系统》课程教学大纲 10.《专业英语》课程教学大纲 11.《PLC 原理及应用》课程教学大纲 12.《嵌入式系统》课程教学大纲 13.《EDA技术及应用》课程教学大纲 14.《C 语言案例设计》课程教学大纲 15.《现场总线技术》课程教学大纲 16.《机器人学基础》课程教学大纲 17.《高级语言程序设计》课程教学大纲 18.《控制系统辅助仿真设计》课程教学大纲 19.《工业计算机通信与网络》课程教学大纲 20.《PLC 课程设计》教学大纲 21.《电力电子技术课程设计》教学大纲 22.《数字图像处理》课程教学大纲 23.《数据结构与算法》课程教学大纲 24.《复变函数与积分变换》课程教学大纲 25.《信号与系统》课程教学大纲 26.《模式识别与人工智能》课程教学大纲 27.《工程电磁场》课程教学大纲 28.《集散控制系统》课程教学大纲 29.《控制电机》课程教学大纲 30.《信号与系统》课程教学大纲 31.《智能控制技术》课程教学大纲 32.《文献检索与科学研究》课程教学大纲 33.《虚拟仪器》课程教学大纲 34.《计算机控制系统课程设计》教学大纲 35. 《智能控制技术课程设计》教学大纲

(一)公共基础课《形势与政策》《毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论》《思想道德修养与法律基础》《大学英语》《高等数学》《计算机高级应用》《体育》《应用文写作》《大学生就业指导》(二)专业基础课《C语言程序设计》《电工及电子技术》《操作系统》《计算机网络技术》《数据库原理与应用》(三)专业课《Photoshop图像处理技术》《面向对象程序设计》《计算机组装与维护》《网页设计》《Flash动画设计》《网站建设与管理》《网络营销与策划》《JAVA程序设计》《多媒体技术与应用》《管理信息系统》《AUTOCAD基础与应用》《综合布线技术》《Web程序设计》(四)实习实训课《电子工艺初级实训》《管理系统设计》《网站维护校外实训》(五)专业选修课《程序设计高级应用（二级）》《会计学基础》《现代企业管理》《专业英语》《PROJECT应用》

计算机导论课程教学大纲 离散数学课程教学大纲 电子技术基础课程教学大纲 数据结构课程教学大纲 计算机组成原理课程教学大纲 计算机网络课程教学大纲 操作系统课程教学大纲 数据库原理与技术课程教学大纲 算法设计与分析课程教学大纲 软件工程课程教学大纲 前端网页设计课程教学大纲 Web 项目开发课程教学大纲 单片机原理及应用课程教学大纲 嵌入式系统原理及应用课程教学大纲 网络安全技术课程教学大纲 Linux 操作系统课程教学大纲 微机原理与接口技术课程教学大纲 文献检索与科技写作课程教学大纲 Python 程序设计课程教学大纲 C++项目开发课程教学大纲 云计算技术教学大纲 网络工程技术课程教学大纲 编译原理课程教学大纲 IT 专业英语课程教学大纲 人工智能技术课程教学大纲 数字图像处理课程教学大纲 IT 行业创新创业专题课程大纲 C 语言程序设计-课程设计教学实习（实训）大纲 Java 语言程序设计-课程设计教学实习（实训）大纲 认知实习教学实习（实训）大纲 数据结构-课程设计教学实习（实训）大纲 项目综合实训 1 教学实习（实训）大纲 项目综合实训 2 教学实习（实训）大纲 项目综合实训 3 教学实习（实训）大纲 专业劳动实践教学实习（实训）大纲 企业实训教学实习（实训）大纲 生产实习教学实习（实训）大纲 毕业设计教学实习（实训）大纲

预测编码是根据信号的一些已知情况,预测信号可 能发生的情况。预测难免有误差,如果我们不直接对信 号编码,而是对预测的误差编码,若预测比较准确,误 差较小,那么预测编码就可以达到压缩数码的目的。 在文件传真时,文件为白纸黑字,如果前一个样点是白, 接着一个样点多半为白;如果前一个样点为黑后继的一 个样点也多半为黑。从条件概率来说,P(白/白)>P(白/黑 )或P(黑/黑)>P(白/黑)。因此若白样点已发生预测 白的可能性大。相反,若黑样点已产生预测黑的可能性 大。这样的预测,在大部分的情况下是对的而只要将部分 不对的进行编码就行了

《工程伦理与专业导论》课程大纲.1 《工程制图与 CAD》课程大纲. 10 《电路原理》课程大纲.32 《机械学基础》课程大纲.55 《模拟电子技术》课程大纲.77 《数字电子技术》课程大纲.96 《电机与拖动》课程大纲.112 《微机原理与单片机技术》课程大纲.130 《自动控制原理》课程大纲.148 《传感器原理与检测技术》课程大纲.164 《电气控制与 PLC 应用》课程大纲. 184 《电力电子技术》课程大纲.200 《现代控制理论》课程大纲.214 《机器人驱动与控制》课程大纲.226 《微机原理与单片机技术实验》课程大纲.240 《EDA 技术》课程大纲. 252 《虚拟仪器技术》课程大纲.264 《Python 语言程序设计》课程大纲. 280 《面向对象程序设计》课程大纲.294 《组态软件与现场总线技术》课程大纲.310 《控制系统建模与仿真》课程大纲.321 《智能控制技术》课程大纲.341 《计算机控制技术》课程大纲.353 《算法与数据结构》课程大纲.366 《Linux 操作系统基础》课程大纲.382 《嵌入式系统基础》课程大纲.402 《DSP 原理及应用》课程大纲. 418 《模式识别》课程大纲.429 《数字图像处理》课程大纲.439 《机器视觉技术及应用》课程大纲.454 《工业机器人编程技术及应用》课程大纲.467 《金工实习》课程大纲.476 《电子基本技能训练》课程大纲.487 《电子技术综合课程设计》课程大纲.498 《微机原理与单片机技术课程设计》课程大纲.504 《自动控制原理课程设计》课程大纲.511 《电气控制与 PLC 应用课程设计》课程大纲. 516 《电工基本技能训练》课程大纲.521 《工业自动化控制综合实践》课程大纲.534 《专业/毕业实习》课程大纲. 550 《毕业论文（设计）》课程大纲.557

机械设计制造及其自动化专业 《工科化学》 《工程制图(1)(2)》 《专业导论》 《专业认知实践》 《计算机绘图》 《理论力学》 《制图专用周》 《材料力学》 《互换性与技术测量》 《机械原理》 《机械原理课程设计》 《工程材料》 《工程热力学》 《机械设计》 《机械控制工程》 《机械设计课程设计》 《专业外语》 《材料成型技术》 《有限元分析基础》 《产品建模与仿真》 《测试技术》 《机械制造技术基础》 《液压与气压传动》 《机械制造技术基础课程设计》 《计算机辅助设计》 《生产实习》 《数控技术》 《单片机应用技术》 《优化设计》 《模具 CAD/CAM》 《网络制造技术基础》 《传感器及调理电路》 《工业机器人概论》 《绿色制造技术》 《现代设计方法综合应用与实践》 《制造装备及自动化》 《机械系统设计学》 《先进制造工艺技术》 《生产过程信息化技术》 《计算机控制技术》 《机械创新设计》 《计算机辅助制造》 《机电传动控制》 《虚拟仪器技术》 《数控编程》 《文献检索与科技论文写作入门》 《自主创新实践 1》 《自主创新实践 2》 《机械零件建模及数控加工》 《设计综合实践》 《制造综合实践》 《毕业实习和设计》 机械电子工程专业 《专业认知与实践(1)(2)》 《机械产品建模与仿真》 《检测技术课程设计》 《微控制器原理与接口技术》 《微控制器原理与接口技术课程设计》 《传感器及调理技术》 《机电系统建模与仿真》 《工业机器人工程运用实训》 《虚拟仪器工程应用》 《机电一体化系统设计》 《计算机测控技术》 《现代检测技术与应用》 《机器人技术基础》 《图像处理技术与应用》 《机器人在智能工厂中运用》 《学术报告与科技论文写作》 《专业能力综合训练 1》 《专业能力综合训练 2》 《运动控制系统编程实训》 工业工程专业 《工程制图》 《工业工程导论》 《工业工程基础》 《工程力学》 《运筹学》 《系统工程》 《创新思维》 《运筹学课程设计》 《系统工程课程设计》 《机械设计基础》 《机械设计基础课程设计》 《管理统计学》 《人因工程》 《数据库技术》 《数字建模（Pro/Engineer)》 《管理统计学课程设计》 《人因工程课程设计》 《管理信息系统课程设计》 《质量管理》 《物流工程》 《安全工程》 《质量管理课程设计》 《系统仿真》 《生产管理》 《工

一、视觉的时间域响应特性 二、彩色电视制式 三、 彩色电视信号的类型 四、电视图像数字化 五、 图像子采样 六、 数字电视简介

介绍一套目前已在实验室中开发成功的冷轧带钢表面缺陷在线监测系统,该系统用于在线检测和识别冷轧带钢的表面缺陷.系统采用多个面阵CCD摄像头同步采集带钢表面的图像,并通过并行计算系统对图像进行分析和处理,以得到钢板表面的缺陷情况.系统在软件流程上进行了特殊的设计,以保证实时数据处理功能.经试验,系统对\乳化液斑痕\、\锈痕\、\压入氧化铁皮\、\辊印\、\折印\和\边裂\等6种常见的冷轧带钢表面缺陷类型识别率在90%以上

基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征，降低网络训练中过拟合的危险，并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库，将该方法用于辅助教学评价

针对现今煤岩图像识别方法的缺乏与不足,为了挖掘新的煤岩图像识别方法以及更好地处理高维煤岩图像数据,提出了基于最大池化稀疏编码的煤岩识别方法.本方法在提取煤岩图像特征时加入了池化操作,在分类识别时采用了集成分类器,即多个弱分类器组成一个强分类器.实验结果表明:最大池化稀疏编码的特征提取方式能简单有效表达煤岩图像的纹理特征,大大增强煤岩图像的可区分性,获得较高的识别率,并且具有良好的识别稳定性.研究结果可为煤岩界面的自动识别提供新的思路和方法