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一、大纲说明 (一)目的和任务 《环境监测实验》是农业资源与环境专业的一门专业实验课程,是学生熟悉专 业理论,联系实际,加深对课程理解,锻炼观察、分析能力,培养研究和应用能力 的一个重要实践教学环节。本课程的任务是使学生基本掌握环境监测的基本原理、 基本方法和基本技术
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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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一、专业方向课程 1、资源再生与生物能源 2、自然资源资产评估 3、清洁生产与循环经济 二、专业选修课程 1、环境管理与法学 2、计算机在环境中的应用 3、课题设计与论文写作 4、专业英语 三、实践性教学环节 1、生产实习 2、课程设计-资源再生与生物能源 3、毕业实习 4、毕业论文(设计)
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一、学科专业基础课 1 概率论与数理统计 2有机化学 3 有机化学实验 4 工程制图 5 仪器分析 6 仪器分析实验 7 流体力学 8 环境工程CAD 9 环境化学 10 土壤污染修复工程 二、专业方向课 1 大气污染控制工程 2 大气污染控制工程实验 3 环境物理性污染控制 4 环境影响评价 三、专业任选课 1 安全生产与应急预案 四、集中实践环节 1 课程设计(大气污染控制工程) 2 课程设计(环境影响评价) 2 课程设计与论文写作 3 环境统计与图形应用 4 环境信息系统与遥感 5 环境工程前沿讲座
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一、健康评估的概念与重要性 二、健康评估课程的内容 三、健康评估课程的学习方法 四、健康评估课程的学习要求
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1、课程性质 材料研究与测试方法是材料学专业学生重要的专业基础课。 2、课程的目的和任务 讲述无机非金属材料的分析方法,主要包括光学显微分析、X 射线衍射分析、电子显 微分析、热分析、光谱分析等,通过课程的学习使学生对各种现代分析方法有一个初步的 认识,能够了解各种分析方法的基本原理、过程、装备及应用,掌握相应的基本知识、基 本技能及必要的理论基础,为无机非金属材料工艺学的学习及今后的科学研究工作打下坚 实的基础
文档格式:PDF 文档大小:201.99KB 文档页数:18
化工原理也叫做化工单元操作(Unit Operation of Chemical engineering),是化学工程学科中形成最早,基础性最强,应用面最广的学科分支;它是研究大规模化工生产中物理性质变化规律的工程学科。 化工原理来源于实践,又面向实践,应用于实践;是化工技术工作者的看家本领。化工原理课程体系包括三门相对独立的课程:理论课、实验课 、课程设计
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1、课程简介 主要介绍园艺生产中的各种设施类型、种类、特点、建筑方法以及设施内环境状况和调 控技术,介绍主要园艺植物的设施栽培技术。 2、地位和任务 《设施园艺学》是以生物科学为理论基础,同时与环境科学和工程科学相结合,研究设 施园艺生产中园艺植物生长发育规律及与之相适应的栽培管理技术和原理的一门科学,它 是园艺学中的一门重要课程。 学习本课程的主要任务,是掌握设施园艺栽培的基本理论和基本技能,并掌握当前设施 生产上推广应用的高新技术和高效栽培模式为以后从事设施园艺生产和科学研究奠定坚 实的基础
文档格式:DOC 文档大小:44.5KB 文档页数:4
1、课程简介:《园林植物遗传学》是园林育种科学中一门十分重要的理论科学,直接探 索与园林植物育种有关的遗传基础知识。同时,它又是一门紧密联系生产实际的基础 科学,是指导园林植物育种工作的理论基础。 2、地位和任务:《园林植物遗传学》是园林育种科学中一门基础理论科学。它在园林系 的教学计划中是一门重要的专业基础课程,是为园林植物育种学打基础的课程
文档格式:PDF 文档大小:4.61MB 文档页数:189
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、《模拟电子技术基础》 5、《模拟电子技术基础实验》 6、《数字电子技术基础》 7、《数字电子技术基础实验》 二、专业课程 1、《计算机导论》 2、《离散数学》 3、《数据库系统原理 A》 4、《数据结构》 5、《计算机组成原理》 6、《微机原理与接口技术》 7、《操作系统》 8、《计算机网络》 9、《软件工程》 10、《算法设计与分析》 11、《计算机系统结构》 12、《编译原理》 13、《逻辑与计算机设计基础》 14、《EDA 技术及应用》 15、《科技论文写作》 三、个性化发展课程 1、《网络管理技术》 2、《网络系统集成技术》 3、《互联网软件基础》 4、《嵌入式系统》 5、《并行计算与多核编程》 6、《分布式计算》 7、《大数据存储技术》 8、《图形图像技术》 9、《计算机识别技术》 10、《人工智能》 11、《数据挖掘》 12、《项目管理与案例分析》 13、《单片机原理与应用》 14、《通信原理》 15、《信号与系统 A》 16、《机器学习》 四、实践环节 1、《毕业设计》 2、《认识实习》 3、《生产实习》 4、《工程实习》
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