内容简介 种子学课程是一门以种子为研究对象,以种子生物学为理论基础,以种子生产、加工、贮 藏、检验、管理为内容的理论与实践相结合的应用科学。主要讲授种子形态特征、种子化学成 分、种子寿命、种子休眠和萌发等种子学的基础理论及种子生产的概况、种子加工和贮藏技 术、种子管理和法制等应用技术。实验着重掌握包括种子纯度、净度、发芽、生活力和活力等 种子检验的国标方法

质量管理的基础工作是企业质量体系有效运 行的前提和保证。质量管理的基础工作通常包括 质量教育培训工作、质量责任制、标准化工作 计量管理工作和只来年感信息管理工作等内容 (1)前提性。 (2)持久性。 (3)广泛性。 (4)科学性。 (5)有效性

学习本章,要求理解设置和登记账簿对于系统地提供经济信息、加强经济管理的作用,熟悉日记账、总分类账、明细分类账的内容、格式、登记依据和登记方法,掌握登记账簿的各种规则,包括错账更正的规则

本书由二十七篇论文组成,内容分为两个部分:理论部分、应用及软件部分。理论部分包括了蒙特卡罗方法基础、伪随机数的产生、已知分布抽样;应用及软件部分覆盖了蒙特卡罗方法的主要应用领域。本书基本上反映了自1993年西安会议以来我国在蒙特卡罗方法研究和应用方西的水平愿本书能成为蒙特卡罗方法研究和应用的最重要参考书之一

本书为工科博士生数学学位课教材。其内容主要包括数值泛函、小波理 论及小波理论的应用。全书从数学基础、现代数值分析的共同框架到小波理 论及其应用,构成了小波理论自我学习的完整系统书中精选了国内外有关 参考文献的内容,也反映了本书作者自己的科研成果。 本书的讲述由浅入深,通俗易懂,既重视必要的理论基础知识,也给出 了相应的实践和应用。 本书可作为高等学校的硕、博士研究生教材,也可作为工程技术人员和 科研人员的参考书

本书的内容在化学基本理论和基本知识方面主要包括热化学，化学反应的方向、程度和速率，水化学，电化学，物质结构基础以及金属元素化学，非金属元素化学，有机高分子化合物等；在联系工程实际方面主要包括能源、大气污染、水污染、金属腐蚀及防止、金属材料及表面处理、非金属材料、有机高分子材料及改性等。在内容安排上，全书在基本理论和基本知识方面主要贯穿两条主线。前一条是从宏观的热化学开始，引入一些化学热力学和化学动力学基础，并在水化学和电化学中予以应用。后一条是从微观的物质结构基础开始，联系周期系，重点阐述一些与工科有关的典型物质的性质及应用。这两条主线，既各有其侧重面，又互有关联。同时各章均有侧重联系工程实际的专题，主要是有关能源、环境化学和材料化学方面的内容

1.教材选用及大纲制定依据 本门课程选用教材为全国统编“面向21世纪课程教材”《生物统 计附试验设计》(第三版,中国农业出版社)根据培养目标及“面向 21世纪课程教材”的要求,制定本教学大纲。 2.教学环节 本门课程为草业科学等本科专业的专业基础课,其前期基础课为 高等数学、概率论、线性代数,在此基础上开设本门课程。主要教 学形式为课堂讲授,主要教学环节包括课堂讲授、辅导答疑、课外作 业、习题讲解等。另外由于教材内容较多课堂讲授学时有限,故安 排40学时的学生自学内容(包括选学内容)

Ei Compendex Web是《工程索引》的网络版,包括光盘版Ei Compendex和 Ei Page One两个数据库的内容。 Ei Compendex Web所报道的文献来源于5000多种工程类期刊。 其中2600种是 Ei Compendex光盘数据库所收录的期刊,2500种是 Ei Page One数据库收 录的期刊。来自Ei Page One数据库的记录绝大部分都不带文摘,属题录报道形式,而且 所有记录都没有主题标引项。 Ei Compendex Web按年代分为三个库: Ei Compendex Web70s(970~1979),ei Compendex Web8s(1980~1989)和Ei Compendex Web90(1990~现在)。70年代、80 年代两个库只包括 Ei Compendex数据库的内容,从1990年开始,在90年代库中增加了 Ei Page One数据库中的内容

 大数据处理的基本流程  大数据处理模型  大数据关键技术  大数据处理工具  大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型，接着介绍了大数据的关键技术，其中，云计算是大数据的基础平台和支撑技术，本章以Google 的相关技术为主线，详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作，包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等；接下来，介绍了大数据处理平台和工具，就目前技术发展现状而言，Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后，介绍大数据时代面临的新挑战，包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型

● 掌握管理学基本原理与基本方法 ● 掌握企业管理和方面的内容 ● 了解管理基本的方法在实践中应用 ● 应用一般的管理理论和方法处理实践中问题 第一篇 管理学基本原理 ● 管理学概述 ● 管理的计划职能 ● 管理的组织职能 ● 领导与激励 ● 控制 第二篇 企业战略管理 企业战略管理是从企业经营管理的全局和未来发展出发来研究有关企业的生存和发展问题。这部分理论主要围绕着企业战略管理的过程展开的，包括企业战略分析、战略制定、战略实施和战略控制等。本章将围绕着这一过程而展开，它包括以下三个内容: 第六章 企业战略管理概述 a. 企业战略的特征与重要性 b. 企业战略的构成要素与层次 c. 企业战略管理的内容 第七章 企业战略分析 a. 企业外部环境分析 b. 企业内部条件分析 第八章 企业战略方案 a. 企业使命与战略目标决策 b. 企业的一般战略 c. 企业的成长战略 d. 国际化经营战略