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第一部分 学科(专业类)教育课程 《自动化类专业导论》 《电路分析基础》 《模拟电子技术 A》 《数字电子技术 B》 第二部分 专业教育课程 《嵌入式原理与应用 B》 《自动控制原理》 《传感器与检测技术 B》 《电机及拖动基础》 《电气控制与 PLC A》 《电力电子技术》 《自动控制系统设计》 《过程控制技术》 《运动控制系统》 《工厂供电技术》 《数字信号处理》 《DSP 原理及应用》 《智能控制技术》 《MATLAB 基础与应用》 《高级程序设计 C++》 《电气 CAD》 《工业机器人技术基础》 《机电产品创新设计 B》 《计算机控制技术》 《文献检索与论文写作》 《机械基础》 《自动化专业英语》 《无人机系统导论》 《现代控制理论》 《计算机网络与通信》 《EDA 技术及应用》 《虚拟仪器技术》 《机器视觉技术》 《人工智能技术及应用》 《人机界面技术》 《工业机器人编程与调试》 《现场总线技术》 第三部分 应用创新实践环节课程 《电工电子基础实训》 《工程训练 B》 《电子工艺实习》 《模拟电子技术课程设计 A》 《嵌入式原理与应用课程设计 B》 《大学物理实验》 《数字电子技术课程设计 A》 《自动控制原理课程设计》 《电气控制与 PLC 课程设计 A》 《电工实习 B》 《电力电子技术课程设计》 《职业资格考证》 《机器人控制系统集成实训》 《过程控制工程设计实训》 《计算机控制应用实训》 《控制系统综合实训》 《自动化专业社会实践》 《自动化专业毕业实习》 《自动化专业毕业论文(设计)》
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《C 语言程序设计》课程教学大纲. 4 《数据结构》课程教学大纲. 13 《Data Structure》课程教学大纲.22 《工程伦理》课程教学大纲. 32 《深度学习》课程教学大纲. 40 《数字语音与机器听觉》课程教学大纲.48 《智能感知技术》课程教学大纲.55 《计算智能》课程教学大纲. 66 《工业物联网》课程教学大纲. 73 《自然语言处理》课程教学大纲.80 《智能制造概论》课程教学大纲.88 《智慧城市》课程教学大纲. 96 《无线传感器网络与 RFID》课程教学大纲.110 《数字孪生》课程教学大纲.118 《智能系统集成》课程教学大纲.124 《移动应用开发技术》课程教学大纲.131 《人工智能基础》课程教学大纲.143 《模式识别与机器学习》课程教学大纲.153 《机器人学》课程教学大纲.161 《数字信号处理》课程教学大纲.167 《大数据与分布式数据库》课程教学大纲.177 《虚拟现实技术》课程教学大纲.185 《图像处理与机器视觉》课程教学大纲.191 《最优化方法》课程教学大纲.200 《软件工程》课程教学大纲.207 《信息检索》课程教学大纲.223 《Python 程序设计》课程教学大纲.229 《算法设计与分析》课程教学大纲.238 《密码学与系统安全》课程教学大纲.247 《机器人系统开发》课程教学大纲.255 《智能控制导论》课程教学大纲.263 《Web 系统开发》课程教学大纲.269 《智能问答》课程教学大纲.277 《人工智能伦理》课程教学大纲.282 《面向对象程序设计》课程教学大纲.289 《专业导论》课程教学大纲.296 《计算机组成原理》课程教学大纲.304 《电工电子技术基础》课程教学大纲.315 《数据库系统原理》课程教学大纲.324 《操作系统原理》课程教学大纲.334 《计算机网络原理》课程教学大纲.342 《离散数学》课程教学大纲.349
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《专业实践》 《超密集无线组网》 《创新创业活动》 《多抽样率信号处理》 《多域感知与信息融合》 《分数域信号与信息处理及其应用》 《复杂系统与复杂网络》 《高等工程电磁场》 《高分辨率遥感图像理解》 《光纤宽带网络技术》 《行业前沿讲座》 《基于 FPGA 的通信系统设计》 《集成电路科学与工程》 《集成光电子芯片原理与应用》 《计算机视觉》 《近代光信息处理与应用》 《卡尔曼滤波及其在导航系统中的应用》 《空天地智能信息网络》 《空天信息通信技术》 《空天信息网络安全技术》 《雷达目标智能识别》 《雷达信号处理》 《绿色网络通信技术》 《模式识别与机器学习》 《嵌入式信息处理系统设计》 《人工智能导论》 《人工智能中的矩阵方法》 《认知无线电与认知网络》 《射频识别协议架构与安全认证》 《深度强化学习与信息处理》 《水中机器人实训》 《通信网理论与应用》 《通信系统软硬件协同设计》 《图像处理与图像理解》 《图像理解与识别》 《网络协议工程与算法》 《微波射频测量技术》 《微纳米信息系统与智能硬件》 《卫星通信智能抗干扰技术》 《文献阅读与学术写作》 《无线通信先进技术》 《无线通信原理与应用》 《现代数字通信》 《现代天线理论与技术》 《现代信号处理》 《信号检测与估计》 《信息论与编码理论》 《虚拟现实仿真系统实践》 《学科前沿讲座》 《遥感技术原理与应用》 《移动通信网络与系统》 《语义通信技术》 《智慧城市与物联网》 《智能网络协同计算实践》 《专业英语》 《最优化理论与方法》
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《最优化方法》 《高级计算机系统结构》 《高级人工智能》 《自然语言处理》 《高级算法设计与分析》 《软件系统与工程》 《网络与信息安全》 《大数据处理技术》 《嵌入式系统及应用》 《数据挖掘理论与方法》 《现代密码学》 《机器学习》 《智能制造技术及应用》 《区块链与隐私计算》 《AI 驱动的材料与化学》 《计算机视觉》 《人工智能原理与应用》 《计算成像技术》 《AI for Vision and Imaging》 《学科前沿讲座 A》 《文献阅读与学术写作》 《网络空间安全概论》 《密码学理论与应用》 《网络空间安全前沿技术研讨》 《信息隐藏技术》 《信息安全管理与评估》 《网络攻防对抗技术》 《深度学习与大数据分析》 《大数据安全与隐私保护》 《专业英语》 《网络信息内容安全技术》 《专业实践》 《学科前沿讲座 B》 《人工智能工程应用及安全》
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机械制图 理论力学 A 专业概论 材料力学 A 电工学 机械原理 A 工程材料及成型技术 机械设计 A 电气控制与 PLC 应用 互换性与技术测量 电子技术 测试技术 机械制造技术基础 单片机原理及应用 液压与气动 机械制造工艺学 CAD/CAM 工业机器人(双语)-机械设计与制造方向 制造自动化与生产线 机械工程控制基础 机电一体化系统设计 数控加工编程 模具设计 有限元分析 振动学基础 机械制造装备设计 特种加工与精密加工 陶瓷机械 工程热力学 快速成型技术 机械润滑原理及应用 工业机器人(双语)-机械电子工程方向 数控技术 机电传动控制 机器人视觉技术 光电技术与系统 计算机控制技术 现代设计方法
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多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支,旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合,最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破,卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域,但大多数方法仅关注网络结构的改进,而使用简单的两两串行融合方式,降低了多图融合的效率,并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题,在显微成像分析的应用场景下,提出了一种最大特征图空间频率融合策略,通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块,规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程,实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略,在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响
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