1.1 概述 在人类的社会与科技发展史上，图画和图形 占据重要的地位，人们往往习惯于用图来描述生 活和表达思想。 随着人类社会生产规模的扩大和科学技术的 进步，图形作为一种重要的工具和信息载体，其 绘制的精度和数度要求也不断提高，图形的种类 也日趋繁多和复杂。为了对各种图形进行更为深 入的研究和应用，人们运用数学方法来描述他们 的性质和规律，即所谓的形数结合

电脑设计的出现,较大的影响着当今的设计风 格、设计思维方式及设计教育方法。该课程从计 算机设计的发展历程和基本理论知识入手,让学 生能掌握新一代的平面设计软件,掌握“科学技 术与设计艺术”有机结合的基础知识和技能,探 索当代艺术发展的时代特征及其在现代数字技术 条件下艺术设计的特殊走向。同时培养同学们的 创新、创造思维能力和意识

课程性质与任务 MATLAB语言及其应用是本专业的一门基础工具课。 MATLAB是 MathWorks公司开 发的一套高性能的数值计算和可视化的仿真软件,包括 MATLAB主程序、 SIMUL INK 动态系统仿真包和各种专业工具箱。它基于矩阵运算,集数值计算、图形显示、图 形界面设计等功能和模糊逻辑等30多个专业工具箱于一体,具有极强大的计算功能 和极高的编程效率,特别适合于科学计算、数值分析、系统仿真和信号处理等任 务,对后续专业课程的学习有重要影响

1985年,美国研制出第一个推向市场的光盘产品 BiblioFile (LC-arC)数据库及其编目软件系统,它收藏了美国国会 图书馆自1965年以来的全部英语文献书目,以及1900~1964 年的部分书目记录。1986年,我国国家海洋局海洋科技情 报研究所首次引进光盘数据库ASFA(水科学与渔业文摘)。 一、光盘检索的基本特点和过程 二、常用中文光盘数据库检索方法 三、常用西文光盘数据库检索方法与步骤

1.1 AI的定义及其研究目标 AI的定义 AI的研究目标 1.2 AI的产生与发展 1.3 AI研究的基本内容 1.4 AI研究的不同学派 1.5 AI的主要研究和应用领域 1.6 AI近期发展分析 1.7 我国智能科学技术教育体系

1.1 图像 1.1.1图像的分类 1.1.2图像信息的分类 1.1.3图像处理的基本方法 1.1.4数字图像处理的几个基本术语 1.2数字图像处理技术 1.3 狭义的计算机图像处理 1.4 课程学习要求

提出一种基于间接平差的免置平设站方法,以高程、平面及姿态的联立求解为基础,通过变量代换、泰勒展开、矩阵求逆等方法求全站仪站点位置和姿态,采用验后精度求权和平差代的方法提高设站精度。该方法原理清晰,物理意义明确,打破了置平才能设站的传统。计算机仿真和线路试验表明,该免置平设站方法具有较高设站精度,能够达到高速铁路测量的精度要求

一、抽象(Abstract) 1.计算中抽象的本质和使用。 在处理复杂事务、构造系统、隐藏细节和获取重复模式方面使用抽象,通过对不同层次的细节和指标的抽 象,能够表达一个实体和系统。 2.源于实验科学,主要要素是数据采集方法和假设的形式说明,模型的构造与预测实验分析结果分析。 3.在为可能的算法、数据结构和系统结构等构造模型时使用抽象。 4.抽象的结果是概念符号模型

《教育技术学导论》教学大纲 《教育传播学》 《教育技术学研究方法》 《学习科学与技术》 《教学系统设计》 《创新思维与创新方法》 《摄影技术基础》 《摄像技术》 《计算机网络》 《数据库原理与应用》 《面向对象程序设计》 《数据结构》 《创意美术基础》 《构成设计》 《普通话》 《平面设计与二维动画制作》 《三维建模与动画设计》 《电视节目编导与制作》 《非线性编辑》 《专业英语》 《虚拟现实技术教育应用》 《教育软件工程》 《信息技术课程教学法》 《现代教育技术装备与环境》 《教育评价与测量》 《中小学 STEAM 教育与创新教育》 《产品设计》 《模拟电路与数字电路》 《培训方案与课程设计》 《模块化编程与传感器应用》 《知识管理与绩效技术》 《数字音频技术》 《中小学创意课程开发与实践》 《数字影视创作》 《人工智能概论》 《教育技术前沿》教学大纲 《智慧教育与智慧校园》 《现当代文学经典鉴赏》 《中国文化概论》教学大纲 《东西方文化与礼仪》 《健康体适能》

（一）理论课程 1《空间解析几何》 2《离散数学》 3《时间序列分析》 4《数值计算方法》 5《运筹与优化》 6《Python 程序设计》 7《常微分方程》 8《大数据技术原理及应用》 9《复变函数论》 10《概率统计》 11《高等代数》 12《面向对象程序设计》 13《数据结构与算法》 14《数据库原理及应用》 15《数据挖掘》 16《数理统计》 17《数学分析（1）》 18《数学分析（2）》 19《数学建模(1)》 20《数学建模(2)》 21《数学软件及应用》 （二）实验课程 22《时间序列分析》 23《数据结构与算法》 24《数学软件及应用》 25《数值计算方法》 26《Python 程序设计》 27《大数据技术原理及应用》实验 28《面向对象程序设计》 29《数据库原理及应用》课程 30《数据挖掘》 31《数理统计》 （三）实践课程 32《专业教育》 33《web 数据挖掘与电子商务项目实训》 34《技能实训》教学大纲 35《客户数据分析项目设计》 36《数学建模(1)》 37《数学建模(2)》 38《中文文本数据挖掘项目实训》 39《综合项目实训》教学大纲 40《毕业设计（论文）》教学大纲 41《毕业实习》教学大纲