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西安石油大学油气资源学院:《地震勘探原理 Seismic Survey Principle》课程教学资源(PPT课件讲稿)第一章 地震波的运动学 第二节 一个分界面情况下反射波的时距曲线、第三节 地震折射波运动学
文档格式:PPTX 文档大小:4.94MB 文档页数:90
第二节 一个分界面情况下反射波的时距曲线 一、时距曲线的概念 二、水平界面的共炮点反射波时距曲线方程 三、倾斜界面的共炮点反射波时距曲线方程 四、 共炮点反射波时距曲线的主要特点 五、正常时差 六、倾角时差 七、时距曲面和时间场的概念 第三节 地震折射波运动学 一、对视速度概念的进一步讨论 二、对折射波的形成和传播规律的说明 三、一个水平界面情况下折射波的时距曲线 四、水平层状介质的折射波时距曲线 五、倾斜界面的折射波时距曲线
《森林昆虫学》课程电子教案(PPT教学课件)第三章(3.3)昆虫的呼吸与循环系统
文档格式:PPT 文档大小:1.43MB 文档页数:20
一、呼吸系统 昆虫的呼吸系统 respiratory system由气门和气 管系统所组成,担负输送氧气到需氧组织、从虫体内 排除CO2的功能,而血液无运输氧气的作用。 虫体的结构、生活习性、环境、虫态、演化程度 与其呼吸方式的变异有关,但其呼吸作用即物理呼吸 (气体交换)和呼吸代谢的基本方式是一致的
西安石油大学:《软件工程 Software Engineering》课程教学资源(PPT课件)第九章 面向对象方法概述
文档格式:PPT 文档大小:827KB 文档页数:99
2.1 面向对象方法学概述 2.2 面向对象的概念 2.3 面向对象建模 2.4 对象模型 2.5 动态模型 2.6 功能模型 2.7 3种模型之间的关系 2.8 小结
西安石油大学:《软件工程 Software Engineering》课程教学资源(PPT课件)第五章 软件设计——详细设计
文档格式:PPT 文档大小:570.5KB 文档页数:54
§1. 详细设计的任务 §2. 设计工具 §3. 面向数据结构的设计方法 §4. Warnier方法
西安石油大学:《软件工程 Software Engineering》课程教学资源(PPT课件)第三章 需求分析
文档格式:PPT 文档大小:0.99MB 文档页数:83
§1. 需求分析的任务 §2. 需求分析的步骤 §3. 基于数据流的分析方法 4 数据字典 5 基于数据流的分析方法
河北农大机电工程学院:《农业机械学》习题集
文档格式:DOC 文档大小:81KB 文档页数:7
一、土壤耕作动力学 1、土壤耕耘部件表面发生粘附的原因是什么有何危害?如何避免? 2、耕耘机械对土壤施力使之松碎有那几种方式?试述其应用条件,并从能量消耗方面评述各种方式的利弊?
《工程中的概率方法》Section4Article1
文档格式:PDF 文档大小:220.13KB 文档页数:6
这部分内容的主题是有限元方法(FEM),虽然我们是从数学角度来探讨这 个问题,但有很多有趣的物理穿插其中,特别是流体的问题,(例如:以扩散效 应为主的物理现象) 一个简单的例子 我们希望解决下面这个问题:
西安石油大学:《人工智能导论》课程教学资源(PPT课件)第1章 人工智能概述 Introduction to Artificial Intelligence
文档格式:PPT 文档大小:1.03MB 文档页数:36
1.1什么是人工智能 1.2人工智能的研究意义、目标和策略 1.3人工智能的学科范畴 1.4人工智能的研究内容 1.5人工智能的研究途径与方法 1.6人工智能的基本技术 1.7人工智能的应用 1.8人工智能的分支领域与研究方向 1.9人工智能的发展概况
西安石油大学:《人工智能导论》课程教学资源(PPT课件)第1章 人工智能概述 Introduction to Artificial Intelligence
文档格式:PPT 文档大小:928KB 文档页数:36
1.1 什么是人工智能 1.2 人工智能的研究意义、目标和策略 1.3 人工智能的学科范畴 1.4 人工智能的研究内容 1.5 人工智能的研究途径与方法 1.6 人工智能的基本技术 1.7 人工智能的应用 1.8 人工智能的分支领域与研究方向 1.9 人工智能的发展概况
西安石油大学:《人工智能导论》课程教学资源(教案讲义)电子教案(主讲:廉师友)
文档格式:DOC 文档大小:371KB 文档页数:33
《人工智能导论》为计算机科学技术专业和软件工程专业的一门选修课,其目的是使学生初步了解人工智能的基本原理,初步学习和掌握人工智能的基本技术,以便拓宽知识面,并为进一步学习和应用奠定基础。本课程的具体要求为: 1. 了解人工智能的基本概念、分支领域及其发展概况; 2. 理解知识表示及其推理的基本原理,掌握其基本技术; 3. 理解基于搜索的问题求解基本原理,掌握其基本技术; 4. 理解机器学习、知识发现的基本原理;初步掌握其基本方法; 5. 学会一种人工智能程序语言,掌握简单的智能程序设计方法; 6. 能综合运用所学知识,设计实现一个小型专家系统。 教学重点、难点: 1. 搜索与问题求解; 2. 知识表示及其推理; 3. 机器学习与知识发现; 4. 专家系统原理与设计
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