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《专业导论》（农学） 《高等数学I》 《高等数学Ⅱ》 《普通化学 I 》 《普通化学实验Ⅰ》 《普通化学实验 I》 《有机化学 IV》 《大学物理 VI》 《仪器分析》 《植物学（含分类）》 《土壤肥料学》 《基础生物化学》 《植物生理学》 《遗传学》 《生物统计与试验设计》 《基础微生物学》 《农业生态学》 《植物生物技术导论》 《分子生物学导论》 《作物栽培学 I》 《作物栽培学Ⅱ》 《作物育种学 I》 《耕作学》 《智慧农作技术》 《作物育种学 II》 《种子学》 《农业推广学》 《农业经济管理》 《植物保护通论》 《常用统计软件应用》 《植物组织培养技术》 《特色作物栽培学》 《农业资源学》 《现代农业机械》 《Crop Science》 《农科英语阅读与写作》 《园艺通论》 《科技论文写作》 《农业气象学》 《可持续农业导论》 《农业产业化经营》 《农业标准化》 《农产品安全生产》 《智慧表型组专题》 《World Agriculture》 《生物信息学》 《精准农业》 《农业大数据分析》 《生产训练与综合教学实训(劳动教育)》实习（实训） 《作物学实验》实验 《毕业实习（论文）》 《创新基础》 《创新思维训练》 《科创指导和训练》 《创新精神与实践》 《创新创业领导力》

《智慧农业专业导论》 《高等数学I》 《普通化学 I 》 《普通化学实验Ⅰ》 《高等数学Ⅱ》 《普通化学实验 I》 《有机化学 IV》 《大学物理 VI》 《仪器分析》 《植物学（含分类）》 《土壤肥料学》 《基础生物化学》 《植物生理学》 《遗传学》 《生物统计与试验设计》 《基础微生物学》 《数字图像处理》 《机器学习》 《农业生态学》 《植物生物技术导论》 《分子生物学导论》 《作物栽培学》 《作物育种学》 《数据库系统原理》 《农业信息技术》 《农业遥感学》 《现代农业机械》 《大数据处理与分析》 《传感器原理与应用》 《农业软件开发》 《植物保护通论》 《农业标准化》 《农业资源学》 《农业经济学》 《单片机原理及应用》 《安卓应用开发》 《人工智能与模式识别》 《神经网络与深度学习》 《智慧农场规划与设计》 《物联网工程》 《农业无人机遥感》 《农科英语阅读与写作》 《World Agriculture》 《作物田间表型获取与分析》实验 《毕业设计（论文）》 《创新基础》 《创新思维训练》 《科创指导和训练》 《创新精神与实践》 《创新创业领导力》

一、学科平台课程 1《高级语言程序设计》 2《电路原理》 3《电路原理实验》 4《复变函数 B》 5《模拟电子技术基础》 6《模拟电子技术基础实验》 7《数字电子技术基础》 8《数字电子技术基础实验》 二、专业课程 1《专业计算机基础上机实验》 2《信号与系统 A》 3《信号与系统实验》 4《微机原理与接口技术》 5《微机原理与接口技术实验》 6《数字信号处理》 7《数字信号处理实验》 8《通信原理》 9《通信原理实验》 10《EDA 技术及应用》 11《EDA 技术及应用设计》 12《电磁场与电磁波 B》 13《计算机仿真》 14《计算机仿真实验》 15《单片机原理与应用》 16《单片机原理与应用实验》 17《自动控制原理 C》 18《信息论与编码》 19《通信电子线路》 20《通信电子线路实验》 21《随机信号检测和处理》 22《电子线路计算机辅助设计》 23《电子系统设计》 24《DSP 原理及应用》 25《DSP 原理及应用实验》 26《数据通信与计算机网络》 三、个性化发展课程 1《数据库系统原理》 2《嵌入式系统设计》 3《嵌入式系统设计实验》 4《机器学习》 5《数字语音处理》 6《数字图像处理》 7《深度学习》 8《数据挖掘》 9《现代信号处理技术》 10《移动通信技术》 11《无线自组网》 12《传感器与信号检测》 四、实践环节 1《高级语言编程课程设计》 2《工程训练 C》 3《电子工艺实习》 4《电子技术课程设计》 5《EDA 技术课程设计》 6《单片机系统课程设计》 7《专业实习》 8《毕业设计》

• 6.1 云数据库概述 • 6.1.1 云计算是云数据库兴起的基础 • 6.1.2 云数据库概念 • 6.1.3 云数据库的特性 • 6.1.4 云数据库是个性化数据存储需求的理想选择 • 6.1.5 云数据库与其他数据库的关系 • 6.2 云数据库产品 • 6.2.1 云数据库厂商概述 • 6.2.2 Amazon的云数据库产品 • 6.2.3 Google的云数据库产品 • 6.2.4 Microsoft的云数据库产品 • 6.2.5 其他云数据库产品 • 6.3 云数据库系统架构 • 6.3.1 UMP系统概述 • 6.3.2 UMP系统架构 • 6.3.3 UMP系统功能 • 6.4 Amazon AWS和云数据库 6.4.1 Amazon和云计算的渊源 6.4.2 Amazon AWS 6.4.3 Amazon AWS平台上的云数据库 • 6.5 微软云数据库SQL Azure • 6.6 云数据库实践 6.6.1 阿里云RDS简介 6.6.2 RDS中的概念 6.6.3 购买和使用RDS数据库 6.6.4 将本地数据库迁移到云端RDS数据库

在实践中，企业面临的竞争环境很复杂，涉及的定价问题也要复杂得多。例如，企业 的竞争可能面对几个市场，如国内市场和国际市场，在不同的市场上具有不同的竞争特 征；企业决策是面对未来的，但企业对未来的投入要素的价格、其商品的需求、竞争者 的反应等情况很难作出精确的预测，因此很难得出精确的边际收益和边际成本；现代大 企业往往有许多个生产部门，各个生产部门之间有着紧密的联系，企业内的中间产品转 移应有一个合理的价格，等等。即使是追求利润最大化，在不同的情况下也可能有不同 的做法

我国具有丰富的中草药资源, 民间应用中草药物 来防治水产动物疾病有着悠久的历史。中(兽) 医学上 的研究及渔业生产实践均已证明, 中草药作为混饲剂 或饲料添加剂尤其适用于当前水产养殖业的集约化、 规模化生产的需要, 便于进行养殖鱼类病害的群体防 治。应用中草药防治鱼病不但可以解决化学药物、抗 生素等引发的抗(耐) 药性和养殖鱼类药残超标等问 题, 而且完全符合发展无公害水产业、生产绿色水产 品的病害防治准则。近年来, 随着中药化学和中药免 疫药理学研究的进展, 现已证明 200 余种中草药有多 方面的免疫活性物质, 能影响和调节动物机体的免疫 功能。鱼类免疫学的研究也证实, 鱼类的免疫系统虽 较低级, 但与人类及哺乳动物有相似之处。因此, 一些 学者提出: 人与哺乳动物所用的中药免疫增强剂大多 数都适用于鱼类。现将中药免疫增强剂在水产上的应 用研究进展综述如下

中药有效成分或有效成分群的提取和分离，是现代中药研究的关键与前提。本书首先对中药有效成分的提取分离技术进行了概述，对分离提取中目前应用最广的色谱技术和新兴技术进行了阐述；然后按照“概述结构分类一理化性质”与“检识一提取方法一分离纯化方法一成分鉴定一具体化合物及其分离纯化”的思路，分述了中药各类化合物的提取分类技术；最后对中药标准提取物进行了介绍。本书主编有着扎实的专业知识与实践经验，编写中不仅借鉴了前人的经验、整理了大量最新研究成果，而且加入了自己的研究经验

1、课程简介: 植物生理学是一门实验科学,它的一切结论都源于科学实验,学生通过实 验,可以做到手、脑并用,无论是重新演示前人的某些结论还是利用所学的实验 技术得出某些新结论,对初学者来讲,都是一种创造性的劳动,这种学习方式是 读书、听课所绝对不能代替的,因此实验课程是一门培养学生综合能力的非常重 要的课程 。 2、地位和任务: 近年来,实验课越来越受到学者们的重视,是学好植物生理理论必不可少的 教学内容。随着国家教改的进行,实验课在教学中的比例也不断增加,这方面应 该引起学生的重视 通过实验可以锻炼学生的动手能力,进而使学生能够掌握基本操作技能实验 课与理论课既相互联系又相互独立,实验教学内容应为促进理论教学和为科研 生产实践需要而选定,应尽量反映现代科学技术水平,加深对理论知识的理解

一、制定本课程实验大纲的依据 遗传学实验教学大纲是根据农学、植保、园艺人才的培养目标所需 要的基本理论和基本技能的要求,根据本课程的教学性质、条件和教学 实践而制定的。 二、本课程实验教学的作用 遗传学是一门专业基础课程,遗传学实验是为了配合遗传学的教学 而开设的,本课程由演示性、验证性、操作性等多层次实验内容构成,目 的在于巩固和加深学生对遗传学知识的理解、验证遗传学理论、并初步 掌握遗传学研究所必需的基本实验技术。从而培养学生的基本实验思 想、实验方法、实验技能和综合应用能力。本课程的任务是揭示遗传学 的基本现象与规律,培养学生牢固掌握经典遗传学研究方法与技术,熟 悉遗传学分析方法,同时要求学生初步具备进行遗传学创新性研究的基 本能力与素质