理论课程教学大纲 平面设计课程教学大纲 教育技术学导论课程教学大纲 计算机网络课程教学大纲 多媒体画面艺术设计课程教学大纲 摄影技术课程教学大纲 教育传播学课程教学大纲 现代远程教育课程教学大纲 C 语言程序设计课程教学大纲 教育技术学专业英语课程教学大纲 Java 语言程序设计课程教学大纲 虚拟现实交互技术课程教学大纲 教育视频设计与制作课程教学大纲 三维建模与动画课程教学大纲 教学系统设计课程教学大纲 学习科学与技术课程教学大纲 教育技术学研究方法课程教学大纲 信息技术课程教学论课程教学大纲 学科课程标准与教材分析课程教学大纲 影视后期处理课程教学大纲 前端开发技术课程教学大纲 教育技术学前沿讲座课程教学大纲 VR/AR 项目开发课程教学大纲 文献检索与科技写作课程教学大纲 数据库应用技术课程教学大纲 图形设计课程教学大纲 Python 程序设计课程教学大纲 教育大数据与学习分析课程教学大纲 中外教育史课程教学大纲 教师专业发展与评价课程教学大纲 设计思维与创新教育课程教学大纲 教育技术学经典著作选读课程教学大纲 中小学创客教育课程教学大纲 IT 行业创新创业专题课程教学大纲 实践课程教学大纲 教育见习大纲 教学技能训练 1 教学实习大纲 教学技能训练 2 教学实习大纲 教学技能训练 3 教学实习大纲 微格教学实习大纲 教育实习大纲 摄影、摄像拍摄与编辑教学实习大纲 课程设计与微课制作教学实习大纲 虚拟现实项目开发教学大纲 教育软件与资源开发教学实习（实训）大纲 专业劳动实践（实训）大纲 企业实训（实训）大纲 生产实习（实训）大纲 毕业论文实习（实训）大纲

为了给数控机床故障的精准诊断提供保障，延长数控机床使用周期，以数控机床历史维修记录为研究对象，对数控机床设备故障领域的命名实体识别进行了研究。在分析历史维修记录中的故障描述特点后，提出了一种基于双向长短期记忆网络（Bidirectional long short-term memory, BLSTM）与具有回路的条件随机场（Conditional random field with loop, L-CRF）相结合的命名实体识别方法。首先，对输入语句进行分词和标注，使用Word2vec中的Skip-gram模型对标注语料进行预训练，将其生成的字向量通过词嵌入层转化为字向量序列；然后，将字向量序列输入BLSTM学习长期依赖信息；最后将句子表达输入L-CRF获取全局最优序列。实验结果表明，该方法明显优于其他命名实体识别方法，为数控机床设备的智能检修与实时诊断任务打下了坚实的基础

以往对全尾砂膏体屈服应力的研究局限于理想屈服应力流体框架内，认为一定材料配比条件下，膏体的屈服应力是确定的，即认为屈服应力是膏体料浆固有的一个物理属性值。通过开展不同质量分数全尾砂膏体屈服应力测量实验，分析了测量速率与测量时间对不同浓度膏体屈服应力的影响，发现屈服应力值的大小与测量过程相关。对比分析峰值屈服应力、动态屈服应力、静态屈服应力，发现全尾砂膏体屈服应力随测量时间–测量速率在一定条件下的变化规律，即峰值屈服应力、静态屈服应力正比于膏体的测量速率，动态屈服应力反比于测量时间，以变异系数Cv评价料浆屈服应力的离散程度，其中74%质量分数膏体动态屈服应力变异系数最大，Cvmax=27.07%，而66%质量分数膏体静态屈服应力变异系数最小，Cvmin=2.33%。进而从细观层面分析了膏体屈服过程中颗粒间作用力、颗粒网络结构随测量时间–测量速率的变化规律，解释了全尾砂膏体屈服应力易变性机理

基于K均值聚类法对转炉出钢过程的合金损耗进行了研究，分析了影响合金损耗的关键因素，并将其分为3个聚类，得到转炉出钢合金损耗最低的工艺模式。在此基础上，开发了基于PCA-BP神经网络和混合整数线性规划的合金减量化智能控制系统，并以某炼钢厂为例进行了实际应用。通过对模型进行在线运行，验证了模型的准确性和实用性。使用该模型后，提高了合金化钢液成分准确度，减少由传统人工经验计算配料造成的成本浪费和成分超标等情况，优化了合金配料方案，降低了炼钢合金化成本，不同钢种铁合金加入总成本降低5.95%～14.74%，平均降幅11.72%

分析了影响转炉冶炼终点钢水中锰含量的因素, 针对基于BP神经网络算法的转炉冶炼终点锰含量预测模型存在的收敛速度慢, 预测精度低等问题, 提出了一种基于极限学习机(ELM) 算法建模的新思路, 并引入正则化以及改进粒子群优化算法(IPSO), 建立了基于改进粒子群算法优化的正则化极限学习机(IPSO-RELM) 的转炉终点锰含量预测模型; 应用国内某炼钢厂转炉实际生产数据对模型进行训练和验证, 并与基于BP、ELM和RELM算法的三类模型进行比较.结果表明, 采用IPSO-RELM方法构建的模型, 锰含量预测误差在±0. 025%范围内的命中率达到94%, 均方误差为2. 18×10-8, 拟合优度R2为0. 72, 上述三项指标均显著优于其他三类模型, 此外, 该模型还具有良好的泛化能力, 对于转炉实际冶炼过程具有一定的指导意义

利用三元乙丙橡胶(EPDM)在我国11个典型大气站点暴晒3年的老化数据及气候环境数据,基于对EPDM老化行为分析以及气候环境对EPDM作用机制,探究EPDM老化与气候因子之间的关联性.通过因子分析与逼近理想解排序法,将多个老化指标转化为综合老化值;由灰色关联度分析,得到影响EPDM老化的关键气候因子为辐照度、湿度、温度和降雨;通过BP人工神经网络,建立EPDM综合老化值与气候因子间关联模型.利用我国97个地市级城市气象数据,预测EPDM在未试验地区综合老化值,可视化得到EPDM在我国的老化分布图.图形表明,EPDM在我国西部地区,新疆南部、云南南端、广东南部、海南、台湾等地区老化程度较严重

钢铁企业面临库存增加、产能过剩、盈利艰难等问题，迫切需要通过绿色化和智能化的发展来应对当前的严峻形势.基于钢铁企业制造流程特点，通过分析企业以铁素流为核心的物质流和相应能量流网络特征，针对企业现有信息化系统在物质流和能量流协同方面存在的问题，提出钢铁制造过程的物质流和能量流的协同方法，明确物质流和能量流的耦合应从钢铁制造的单元工位设备与整体流程网络两个层面进行规划、设计和实施，并且指出可从完善信息监控、进行计划协同和调度协同三个方面来实现协同优化.构想基于现有信息系统架构，通过增加相应企业资源计划系统、制造执行系统、能源管理系统等信息系统的功能，以及建立物质流和能量流协同优化信息子系统的方式，以钢铁制造过程的物质流和能量流相关信息的数字化及模型化为支撑，实现制造流程的物质流和能量流协同优化，达成生产优化、资源优化和能源优化的效果

针对一类具有空间不均匀性的辨识和回归问题，提出了基于小波分析的极限学习机方法.从多分辨率分析的思想出发，构造一簇紧支撑正交小波作为隐层激活函数，并利用改进的误差最小化极限学习机训练输出层权重，避免了新加入高分辨率子网络后的重新训练.同时，由一维多分辨分析的张量积构造了二维多分辨小波极限学习机.进而通过脊波变换将小波学习机扩展到高维空间，对脊波函数的伸缩、方向和位置参数进行优化计算.对具有奇异性的函数仿真结果证明，与标准极限学习机相比，小波极限学习机由于其聚微性能在极短的训练时间内更好地逼近目标.一些实际基准回归问题上的测试验证了脊波极限学习机在其中大部分问题上达到更高的训练和泛化精度

第一章 供应链管理基础理论 ◼ 1.1 供应链的基本概念 ◼ 1.2 供应链管理的产生 ◼ 1.3 供应链管理的概念和内涵 第二章 供应链的规划和设计 ◼ 2.1 供应链的规划 ◼ 2.2 供应链的决策 ◼ 2.3 供应链的设计 第三章 供应链管理策略及应用 ◼ 3.1快速反应策略及其应用 ◼ 3.2有效客户响应策略及其应用 ◼ 3.3联合计划、预测和补货策略及其应用 第四章 供应链采购管理 ◼ 4.1 传统采购与供应链采购 ◼ 4.2 供应链管理下的采购决策 ◼ 4.3 供应链管理下的采购模式 第五章 供应链库存管理 5.1 传统的库存管理 5.2 供应链库存管理模式 5.3供应链库存优化方法 第六章 供应链生产管理 ◼ 6.1传统的生产计划与控制 ◼ 6.2供应链管理下的生产计划与控制 ◼ 6.3供应链管理下的生产计划与控制模型 第七章 供应链合作伙伴关系 ◼ 7.1供应链合作伙伴关系的概述 ◼ 7.2供应链合作伙伴关系的建立及影响因素 ◼ 7.3供应链合作伙伴关系的选择 第八章 供应链信息管理 ◼ 8.1网络经济与供应链管理 ◼ 8.2供应链管理中的信息技术 ◼ 8.3基于供应链的物流信息系统 第九章 供应链绩效管理 ◼ 9.1 供应链绩效评价的基本概念 ◼ 9.2供应链绩效评价的方法和应用 ◼ 9.3供应链管理下的激励机制 第十章 供应链财务管理 ◼ 10.1 供应链财务管理的概述 ◼ 10.2 供应链管理下的财务分析 ◼ 10.3 供应链成本管理 第十一章 供应链组织管理 ◼ 11.1 传统企业的组织结构和业务流程 ◼ 11.2 供应链企业的业务流程重组 ◼ 11.3 基于BPR的供应链企业组织结构

 自然语言处理概述 ◼ 什么是自然语言处理 ◼ 自然语言处理的典型应用 ◼ 自然语言处理的基本任务 ◼ 自然语言处理的基本策略和实现方法 ◼ 自然语言处理的难点 ◼ 自然语言处理所涉及的学科  基于规则（知识工程）的自然语言处理方法（理性方法，传统方法） ◼ 基于词典和规则的形态还原（英语）、词性标注以及分词（汉语、日语） ◼ 基于CFG（上下文无关文法）和扩充的CFG（复杂特征集、合一运算）的句法分析 ◼ 基于逻辑形式和格语法的句义分析 ◼ 基于规则的机器翻译  基于语料库（数据）的自然语言处理方法（经验方法） ◼ 语言模型（N元文法） ◼ 分词、词性标注（序列化标注模型） ◼ 句法分析（概率上下文无关模型、移进-规约分析器） ◼ 文本分类（朴素贝叶斯模型、最大熵模型） ◼ 情感分析 ◼ 机器翻译 (IBM Model等) ◼ ......（基于神经网络的深度学习方法）