3.1 状态图搜索 3.2 状态图搜索问题求解 3.3 与或图搜索 3.4 与或图搜索问题求解

第一章学习需要解决的问题： 什么叫自动控制？ 自动控制系统主要由哪几部分组成？常用的术语是什么？ 反馈控制的特点是什么？能否举例说明？ 在分析系统工作原理的基础上，能否画出控制 系统工作的原理框图，判别系统的控制方式？ 对控制系统的要求是什么？自动控制原理主要解决什么问题？ 控制技术的发展基础及应用 自动控制问题的引出 自动控制系统的基本组成 自动控制系统示例 自动控制系统的分类 自动控制系统的基本要求 自动控制系统分析与MATLAB 自动控制理论的发展概况

在前两节中,我们讨论了正态总体的假设检验问题.本节我们讨论一般总体的假设检 验问题,此类问题可借助一些统计量的极限分布近似地进行假设检验,属于大样本统计范 畴.其理论依据是中心极限定理

理论探讨 1.当前青年学生信仰教育的突出问题和对策研究 2.《思想道德修养与法律基础》课教材优势转化为教学优势初探 3.“基础”课教材优势转化为教学优势应处理好的几个问题 4.信仰的忠告——致部分有信教意向的同学 …… 16.关于学校思想政治教育的几点思考 17.“思想道德修养与法律基础”课实践教学主体性的缺失与应对措施 18.《思想道德修养与法律基础》课教材优势转化为 19.坚持社会主义核心价值体系指导思想政治 教法探索 20.三管齐下，功到果成 21.首都经济贸易大学“基础”课程创新工作室教学改革探索 22.行走的课堂 23.武汉理工大学文法学院思想政治理论课总结 …… 26.思想道德修养与法律基础课实践教学整体性改革的思考 27.思想政治理论课课程教学改革的新思考——以《思想道德修养与法律基础》课程实践教学环节 改革为例 38.太原电力高等专科学校建设“思想道德修养与法律基础”精品课程的几点做法 29.作为一名基础课教师的个人教育信念 教法探索 30.积极进行教学方法创新，提高《基础》课教学实效性 31.对“思想道德修养与法律基础”课案例教学问题的探讨 34.《思想道德修养与法律基础》课教学方法的综合施用分析 …… 42.“凤头猪肚豹尾”：探索一种教学风格 43.“思想道德修养与法律基础”课实践教学探析 44.新形势下大学生思想道德教育教学的创新 …… 47.“小剧场式”教学模式——思想道德修养与法律基础课教改新路径 实践反思 48.如何尽快提高《思想道德修养与法律基础》课程教师的教学能力 49.思想道德修养与法律基础课实践教学探讨 …… 52.我校《基础》课多媒体课件的制作与应用 53.高校思想政治理论课教学质量测评报告 54.开展社会调查 培育公民意识 ——社会调查法在“思想道德修养与法律基础”课程中的 应用 55.《思想道德修养与法律基础》课教改实验心得 56.实现教学优势的几个值得关注的问题——一次调查的思考 57.关于提高大学生思想道德修养课教学效果的几点看法 …… 60.利用态度理论提高《思修》课的实效 61.思想道德修养与法律基础课程创新型人才培养的实践教学模式研究

问卷( questionnaire)一词源于法 文,意为“一种为了统计或调查用的问题 表格”。它既是一种测量技术,也是一种 科研手段

第一单元U检验 一、学习目标 通过本课的学习,掌握小概率事件原理,同时熟练掌握单正态总体均值的检 验(U检验)方法 二、内容讲解 1.小概率事件 假设检验是与点估计、区间估计有区别的另一类问题. 点估计面临的问题是:总体里含有未知参数解决的方法是根据样本求出一个 量去代替未知参数;区间估计面临的问题也是总体里含有未知参数,解决的方法是 确定一个区间以一定的概率去包含未知参数;而假设检验面临的问题更加广泛

1、了解“思想道德修养与法律基础”课的性质和基本内容，解决“是什么”和“学什么” 的问题。 2、让学生认识到学习“思想道德修养与法律基础”课与自己的成长成才密切相关，能否 学好这门课关系到自己的未来前途和人生价值的实现，从而激发起努力学习的兴趣和热情， 自觉践行社会主义核心价值体系，提高思想道德素质和法律素质，解决“为什么学”的问题。 3、认识“思想道德修养与法律基础”课的特点，掌握正确的学习方法，提高学习的积极 性和主动性。解决“如何学”的问题

 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

◼ 燃烧学基本科学问题 ◼ 燃烧中的热辐射若干重要问题 ◼ 本课题组主要研究进展 ◼ 结论

工程实际中，存在大量的解线性方程组的问题。很多数值方法到最后也会涉及到线性方程组的求解问题：如样条插值的M和m关系式，曲线拟合的法方程组，方程组的Newton迭代等问题。 4.1 高斯消去法 4.2 选主元素的高斯消去法 4.3 矩阵的三角分解法 4.4 平方根法与改进平方根法 4.5 向量和矩阵的范数 4.6 线性方程组的性态和解的误差分析 4.7 解线性方程组的迭代法 4.8 迭代法的收敛性及误差估计