为了解决无人机在部分未知敌对环境中的低空突防航迹规划问题,提出了一种改进的差分进化算法.该算法的进化模型采用冯.诺伊曼拓扑结构,并对其进行拓展,使种群在进化初期保持多样性,避免进化早期陷入局部最优,而进化后期加快收敛速度.该算法改进了差分进化算子中的变异操作,从而加快算法的收敛速度,快速找到多目标优化问题的最优解;同时,采用将绝对笛卡儿坐标和相对极坐标相结合的编码方式以提高搜索效率.将该算法用于无人机在线航迹规划仿真实验,并和未改进的算法结果作比较,验证了该算法的有效性

外科学是临床医学的一个重要学科,是研究外科疾 病、病理、发生、发展、临床表现、诊断、治疗以及 预防的一门医学科学课程。通过外科学的教学实践, 学生应能掌握外科常见病的临床知识和临床技能,学 会一些外科基本手术操作。培养学生严格的无菌观 念,明确抗生素不能替代无菌术,懂得手术是外科治 疗中的一个重要手段,但不能以为外科就是手术。 外科学的教学进程包括:课堂讲授、见习和实习; 同时也要重视学生自学能力的培养,讲授内容以授课 为主,要理论联系实际,以常见病为重点,贯彻以预 防为主的方针;适当介绍国内外医学的新进展、新成 就以反映现代外科的水平

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

欢迎同学们到生物化学实验室来！对于大多数学生来说，这不是第一次做化学实验， 但是我们相信，生物化学实验一定是大家最感兴趣、最激动人心的实验，当然也是花费 最大、最辛苦的实验。同学们在过去几年中所学到的各种实验技术和操作技能，在这些 实验中将会经常用到，当然更重要的是要学会一些新的、在生物化学的科学研究中最常 用的实验方法。同学们在生物化学实验方面要取得好成绩，在很大程度上，取决于你们 对这些专门化实验技术的熟练掌握和对生物化学原理的深入了解

欢迎同学们到生物化学实验室来！对于大多数学生来说，这不是第一次做化学实验， 但是我们相信，生物化学实验一定是大家最感兴趣、最激动人心的实验，当然也是花费 最大、最辛苦的实验。同学们在过去几年中所学到的各种实验技术和操作技能，在这些 实验中将会经常用到，当然更重要的是要学会一些新的、在生物化学的科学研究中最常 用的实验方法。同学们在生物化学实验方面要取得好成绩，在很大程度上，取决于你们 对这些专门化实验技术的熟练掌握和对生物化学原理的深入了解

一、目的与任务 《环境监测》教学实习是环境监测教学的重要组成部分,是实现环境监测教学目标 的重要教学环节,它与环境监测的理论教学、境监测实验教学构成课程教学的有机整 体。 《环境监测》教学实习的主要教学目的是使学生掌握环境质量监测的基本原理、 基本方法和基本步骤。由于环境监测与评价的监测项目多,内容复杂、综合,需要长时 间连续操作,而且有一定的研究性,一般实验课无法安排,而这些内容又是农业资源与 环境专业培养目标所要求的,教学实习是一种较好的方式,通过教学实习,可以锻炼学 生环境质量监测技能,培养合作精神,提高课程兴趣,提高观察问题、分析问题和解决 问题的能力

测量学教学实习是在学习测量学理论知识及课间测量基础实验的基础上，在确定的实习地点和某一段时间内集中进行的综合性测量实践教学活动。通过测量教学实习可以将已学过的测量基本理论、基本知识综合起来进行一次系统的实践，不仅可以巩固、扩大和加深学生从课堂上所学的理论知识，系统地掌握测量仪器操作、施测计算、地形图绘制等基本技能，获得测量实际工作的基本技能和初步经验，还可以了解基本测绘工作的全过程，使学生在业务组织能力和实际工作能力方面得到锻炼，提高学生的独立思考、相互协作和解决实际问题的能力

本实验课程是动物性食品卫生检验及其他相关课程的配套课程这门实验课主要包括了 解剖组织学、动物生理学、动物病理学及动物检验几门课的实验内容,实验覆盖面广、专业 性强的特点。通过本课程的学习,使学生掌握不同畜禽的解剖组织结构,熟悉机体消化、泌 尿等几大系统的组成加深对动物生理学中知识点的理解;了解动物病理学中组织损伤、部 血液循环和动物肿瘤的常见病变;认识畜禽屠宰检验过程的主要技术要点及安全控制等问 题。同时,培养了学生的实验操作能力,为其它专业课的学习打下了良好的基础

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

中文电子病历文本包含大量嵌套实体、句子语法结构复杂、句式偏短。为有效识别其医疗实体，提出一种融合多特征嵌入与注意力机制的命名实体识别算法，在输入表示层融合字符、单词、字形三个粒度的特征，并在双向长短期记忆网络的隐含层引入注意力机制，使算法在捕获特征时更加关注于医疗实体相关的字符，最终实现对中文电子病历中疾病、身体部位、症状、药物、操作五类实体的最优标注。面向开源和自建糖尿病数据集的实验结果中所提算法的实体识别准确率、召回率和F1值都达到97%以上，表明其可以更加有效地识别中文电子病历中各类实体