教学内容 本章讲述模糊控制与传统控制的相互关系、模糊神经网络控制、模糊控制和遗传算法的相互联系与区别、模糊控制与基于知识系统的交叉和融合。 教学重点 重点内容是讲述模糊控制与传统控制的相互关系，模糊系统与神经网络、遗传算法、基于知识的学习系统的相互联系以及交叉融合。 教学难点 对模糊控制与传统控制、神经网络控制、遗传算法以及基于知识的系统的区别和联系的准确把握和理解，学会用发展和联系的观点看待智能控制学科的发展。 教学要求 要求学生基本了解模糊控制与传统控制、神经网络控制、遗传算法以及基于知识的系统的区别和联系。 通过本章的学习，进一步加深对智能控制特点的理解，学会用发展和联系的观点看待智能控制学科的发展，从而培养学生创常新意识和能力，形成正确的工作方法

（一）理论课程 1《专业导论》 2《管理学》 3《基础会计》 4《经济法》 5《统计学》 6《财务管理》 7《税法》 8《线性代数》 9《管理信息系统》 10《中级财务会计》 11《成本会计》 12《高级财务会计》 13《金融学》 14《资产评估概论》 15《概率论与数理统计》 16《出纳实务》 17《会计报表编制实务》 18《财务分析》 19《管理会计》 20《审计学》 21《绩效管理》 22《投资学》 23《创业学》 24《市场营销》 25《会计职业道德与法规专题》 26《税务筹划》 27《政府与非营利组织会计》 28《公司战略与风险管理》 29《会计专业前沿》 30《财经应用文写作》 31《人力资源管理》 32《专业英语》 33《毕业论文》 （二）实验课程 34《基础会计模拟实验》 35《统计软件应用》 36《财务管理模拟实验》 37《纳税实务模拟实验》 38《管理信息系统》 39《中级财务会计模拟实验》 40《会计模拟实验》 41《资产评估概论》 42《出纳实务》 43《会计报表编制实务》 44《成本核算模拟实验》 45《管理会计模拟实验》 46《审计学》 47《绩效管理》 48《投资学》 49《市场营销》 50《税务筹划》 51《政府与非营利组织会计》 52《企业管理全景综合实验》 53《人力资源管理》 54《会计信息化》 （三）实践课程 55《专业认知实践》 56《专业社会实践》 57《毕业实习》

教学目的： 理解农业推广的基本概念； 了解国内外农业推广的发展现状； 掌握农业推广学相关理论与原理；推广组织和推广模式；现代农业推广的方式方法及技能； 具备一定理论与实践相结合，分析和解决推广问题的能力。 第一节 农业推广发展的历史与趋势 广义农业推广的工作范围 第二节 农业推广的作用 第三节 农业推广学研究进展 一、农业推广学的产生与发展 二、农业推广学的研究内容与学科特点 三、农业推广研究的意义、方法与推广学研究的发展趋势

1、使学生了解热力学的一些基本概念，如系统、环境、功、热等。 2、使学生掌握热、功和内能这三者的区别与联系及其计算。 3、使学生充分理解状态函数的意义及数学特性。 4、使学生明确热力学第一定律的叙述及数学表达式。 5、使学生熟练理想气体在等温、等容、等压与绝热过程中 ΔU、ΔH、Q 和 W 的计算。 6、使学生知道第一定律与 Hess 定律的关系，Kirchhoff 定律的由来并熟悉这两个定律的应用。 7、了解 Carnot 循环的意义以及理想气体在诸过程中的热、功的计算。 8、明确热力学焓、标准摩尔生成焓、标准摩尔燃烧焓、标准摩尔反应焓等概念及掌握其计算方法

高校计算机基础教育是高等教育中的重要组成部分,它的目标是在各个专业领域中普及 计算机知识,推广计算机应用,使所有大学生成为既掌握本专业知识,又能熟练使用计算机 的复合型人才。高校的计算机基础教育状况将直接影响我国各行各业、各个领域的计算机应 用发展水平 目前,信息技术教育在我国中小学全面展开,目前入学的大学生中大部分已经掌握了 计算机的基本操作,使得大学的计算机基础教育不再从零开始。为此,教育部非计算机专业 计算机基础教学指导分委员会提出了《关于进一步加强高校计算机基础教学的意见》,该意 见对计算机基础教学从硬件、软件平台、教学手段等方面都提出了更高的要求

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《电机学》是电气工程及自动化专业的一门主要技术基础课, 课程特点是概念多、理论性强,与工程联系密切。为了培养学生成 为电工技术领域中的高级技术人才,电机学

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课程简介:全面、系统地介绍有关植物形态解剖学的基本知识、基本理论和 基本操作技术及植物基本类群的进化与分类的基础知识。主要研究植物的形 态、结构和生活现象及植物类群与分类通过教学培养学生辩证唯物主义思 想,严肃认真的科学工作态度、分析问题的能力,并且为学习专业课奠定必要 的基础

Chapter1绪论 1.什么是经济计量学:经济理论、统计学、数学、经济数据。 2.目的:理论实证、政策分析和经济预测等 3.方法与计算 3.1方法 （1)理论陈述; （2)数据收集; （3)提出模型; （4)估计模型; （5)模型诊断; （6)理论检验; （7)预测分析