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§8-7 卡诺定理 克劳修斯熵 §8-1 内能 功和热量 准静态过程 §8-2 热力学第一定律 §8-4 绝热过程 §8-5 循环过程 卡诺循环 §8-6 热力学第二定律 §8-8 热二定律的统计意义玻尔兹曼熵 §8-3 气体的摩尔热容量
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2.1 物理层的基本概念 2.2 数据通信的基础知识 2.2.1 数据通信系统的模型 2.2.2 有关信道的几个基本概念 2.2.3 信道的极限容量 2.2.4 信道的极限信息传输速率 2.3 物理层下面的传输媒体 2.3.1 导引型传输媒体 2.3.2 非导引型传输媒体 2.4 信道复用技术 2.4.1 频分复用、时分复用和统计时分复用 2.4.2 波分复用 2.4.3 码分复用 2.5 数字传输系统 2.6 宽带接入技术 2.6.1 ADSL技术 2.6.2 光纤同轴混合网(HFC 网) 2.6.3 FTTx技术
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第一步:计算分析表; 第二步:分析货币当局负债方基础货币变动 特点; 第三步:分析货币当局资产操作特点,指出货币当局资产操作与基础货币变动关系,给出结论
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第一节 性状的分类 第二节 数量性状的遗传特点 第三节 数量性状遗传分析的统计学方法 第四节 遗传参数 第五节 数量性状基因座(QTL)
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《硅微机械传感器》 《科研方法论》 《嵌入式系统设计》 《有限元方法及应用》 《专业英语》 《FPGA 设计及应用》 《半导体器件物理》 《电子技术基础及应用》 《固体物理学》 《集成电路 EDA》 《集成电路设计及应用》 《检测技术与系统设计》 《纳米材料与器件》 《声学基础》 《微电子工艺原理与仿真》 《文献阅读与学术写作》 《现代数字信号处理》 《移动互联网应用及开发》 《薄膜材料及技术》 《VLSI 数字集成电路基础》 《半导体光电子学》 《材料表征与检测》 《电子功能材料与元器件》 《集成电路版图设计》 《拉曼光谱学》 《微波器件与电路》 《半导体器件建模与仿真实训》 《传感器设计实训》 《高等模拟集成电路分析与设计》 《工程项目及创新实践》 《集成电路工程设计实训》 《数模混合信号集成电路设计实训》 《微电子器件》 《压电学》 《智能传感器系统设计》 《MEMS 传感器》 《传感器技术及应用》 《水声换能器及阵列技术》 《代数学》 《多元统计分析》 《泛函分析》 《非参数统计》 《高等概率论》 《高等数理统计学》 《孤子与可积系统》 《矩阵理论及其应用》 《科学计算》 《偏微分方程》 《人工智能理论》 《数值逼近》 《数值代数》 《算法分析与程序设计》 《微分方程数值解》 《微分几何》 《现代密码学》 《现代统计计算方法》 《最优化理论与方法》 《高等工程数学》
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《C 语言程序设计 C》 《数据结构与算法》 《计算机组成原理 C》课程纲要 《数据库原理与应用 A》 《计算机网络》 《Python 基础与应用》 《数据采集与管理》 《大数据技术原理与应用》 《Java 程序设计》 《数据可视化》 《大数据运维》 《统计数据分析方法》 《机器学习 B》 《数据分析与挖掘技术》 《数据仓库(Hive)》 《大数据实时计算》 《专业英语 B》 《数学建模》 《人工智能基础 A》 《数据导入与预处理应用》 《数据科学与大数据专业文献检索与论文写作》 《创新思维培养与创业管理》 《Scala 技术与应用》 《数据科学导论》 《大数据与云计算》 《混合现实技术》 《分布式计算》 《区块链原理与技术》 《NoSQL 数据库技术》 《多模态信息处理》 《数据隐私与安全》 《多元统计分析与 R 语言建模》 《服务科学与服务工程概论》 《数据库系统工程师》 《知识图谱》 《Scala 程序设计》 《数据科学与大数据技术导论》 《大数据专业文献检索与论文写作》 《统计分析》 《数据采集与网络爬虫》 《计算机组成原理 D》课程纲要 《数据分析师认证》 《网络前端开发》 《非结构化数据存储与分析》 《信息安全前沿技术》 《项目管理》 《软件工程》 《算法设计与分析》 《运筹学》 《虚拟化技术》 《C 语言程序设计》 《操作系统原理(Linux)》 《数据库原理与应用 E》 《操作系统原理》 《深度学习》 《Hive 查询分析》 《流计算》 《文献检索与论文写作》 《数据资产登记》
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§2.1 定量分析中的误差 §2.2 分析结果的数据处理 §2.3 误差的传递 §2.4 有效数字及其运算规则 §2.5 标准曲线的回归分析
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EViews的用途:统计、计量分析和预测。 除菜单操作外,EViews还提供命令语言 矩阵语言和程序设计。 共分六个部分: ·第一部分: EViewsEViews基础介绍 的基本用法。另外对基本的 Windows操作系 统进行讨论,解释如何使用 EViews来管理数 据。(1-10章)
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第一章 概率论基础 第二章 样本 第三章 回归分析 第四章 方差分析与试验没计 第五章 函数计算 第六章 线性计算
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一、学科专业基础课 1有机化学 2有机化学实验 3概率论与数理统计 二、专业核心课程 1生物化学 2生物化学实验 3细胞生物学 4分子生物学 5生化分离与分析技术 6生物制药 7生物信息学 三、专业方向课程 1食品营养工程 2细胞工程 3酶工程 四、专业选修课程 1课题设计与论文写作 2生物专业英语 3绿色工程概论 4生物医学工程概论 5生物工程设备 五、实践性教学环节 1毕业论文(设计) 2毕业实习
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