《高等数学(一)》教学大纲 《高等数学(二)》教学大纲 《程序设计基础 I》教学大纲 《线性代数》教学大纲 《程序设计基础 II》教学大纲 《海洋空间信息工程概论》教学大纲 《概率论》教学大纲 《统计学基础》教学大纲 《概率论与数理统计》教学大纲 《大学物理 C》教学大纲 《大学物理实验》教学大纲 《离散数学》教学大纲 《数据结构》教学大纲 《计算机组成原理》教学大纲 《数据库原理》教学大纲 《操作系统原理》教学大纲 《计算机网络》教学大纲 《Java 架构编程》教学大纲 《空间数据获取技术基础》教学大纲 《空间建模与分析》教学大纲 《数字信号处理》教学大纲 《海洋大数据技术与应用》教学大纲 《空间信息管理与服务》教学大纲（理论课） 《海洋遥感影像分析》教学大纲 《软件工程导论》教学大纲 《虚拟现实》教学大纲 《物联网概论》教学大纲 《数学建模》教学大纲 《计算机应用基础》教学大纲 《新一代信息技术导论》教学大纲 《程序设计基础 I 课程设计》教学大纲 《程序设计基础Ⅱ课程设计》教学大纲 《数据结构课程设计》教学大纲 《数据库原理课程设计》教学大纲 《操作系统原理课程设计》教学大纲 《计算机网络课程设计》教学大纲 《空间数据获取技术基础课程设计》教学大纲 《空间建模与分析课程设计》教学大纲 《数字信号处理课程设计》教学大纲 《海洋大数据技术与应用课程设计》教学大纲 《空间信息管理与服务课程设计》教学大纲 《海洋遥感影像分析课程设计》教学大纲 《软件工程导论课程设计》教学大纲 《Java 框架编程课程设计》教学大纲 《计算机综合实践与案例》教学大纲 《专业大型综合实验》教学大纲 《综合实习》教学大纲 《毕业设计（论文）》教学大纲

（一）理论课程 1《数据库原理》 2《Java 程序设计》 3《操作系统原理》 4《人工智能导论》 5《信息安全概论》 6《数据结构与算法》 7《ARM 基础》 8《嵌入式系统技术》 9《计算机科学导论》课程互动式教学大纲 10《数字电路基础》 11《智能算法应用开发》 12《Web 前端开发技术》 13《C 语言程序设计》 14《Linux 程序设计》 15《面向对象程序设计》 16《数值计算方法》 17《云平台系统》 18《云应用开发》 19《软件工程经济学》课程设计教学大纲 20《软件工程经济学》课程设计教学大纲 21《网络编程技术》 22《移动开发技术》 23《计算机网络》 24《单片机基础》课程设计教学大纲 25《计算机组成原理》课程设计教学大纲 26《大数据分析(数据挖掘)》 27《智能算法程序设计(Python)》 28《Java Web 应用开发》 29《web 开发技术》 （二）实验课程 30《数据库原理》 31《Java 程序设计》 32《操作系统原理》 33《文献检索》 34《智能算法程序设计(Python)》 35《信息安全概论》 36《数据结构与算法》 37《ARM 基础》 38《Linux 系统管理》 39《嵌入式系统技术》 40《数字电路基础》 41《智能程序应用开发》 42《Web 前端开发技术》 43《C 语言程序设计》 44《Linux 程序设计》 45《面向对象程序设计》 46《数值计算方法》 47《云平台》 48《云应用开发》 49《软件工程经济学》课程设计教学大纲（实验） 50《网络编程技术》 51《移动开发技术》 52《计算机网络》 53《单片机基础》 54《计算机组成原理》 55《大数据分析(数据挖掘)》 56《智能算法程序设计(Python)》 57《Java Web 应用开发》课程 58《web 开发技术》课程 （三）实践课程 59《C 语言程序概念实训》 60毕业设计教学大纲 61《毕业实习》教学大纲 62《程序设计技能实训》 63《计算机综合项目实训》 64《专业教育》 65《嵌入式系统技术》 66《云应用开发课程设计》 67《C 语言课程设计》

《专业导论》课程大纲. 1 《高级语言程序设计Ⅰ》课程大纲. 9 《高级语言程序设计Ⅱ》课程大纲.18 《离散数学》课程大纲. 28 《电子技术基础》课程大纲. 41 《电子技术基础实验》课程大纲. 55 《数据结构》课程大纲. 66 《计算机组成原理》课程大纲. 85 《计算机组成原理实验》课程大纲. 100 《计算机网络》课程大纲.114 《数据库原理与应用》课程大纲. 126 《面向对象程序设计(Java)》课程大纲. 141 《操作系统》课程大纲. 157 《计算机体系结构》课程大纲. 169 《软件工程》课程大纲. 184 《编译原理》课程大纲. 197 《算法设计与分析》课程大纲. 212 《软件设计模式》课程大纲. 223 《Python 程序设计》课程大纲. 232 《计算机网络编程》课程大纲. 243 《计算机网络安全》课程大纲. 254 《Linux 操作系统》课程大纲.266 《人工智能导论》课程大纲. 275 《软件项目管理》课程大纲. 283 《软件测试基础》课程大纲. 298 《Web 前端程序设计》课程大纲. 306 《Web 系统与技术》课程大纲. 319 《智能终端软件开发技术》课程大纲. 329 《企业资源计划 ERP》课程大纲. 346 《数据挖掘导论》课程大纲. 353 《云计算与大数据技术》课程大纲. 364 《大数据分析技术及应用》课程大纲. 372 《云存储技术》课程大纲. 386 软件基础课程设计教学大纲. 394 数据结构课程设计教学大纲. 398 数据库原理与应用课程设计教学大纲. 403 软件工程课程设计教学大纲. 407 《Java 应用程序综合开发实训》课程大纲.411 《网站综合开发实训》课程大纲. 416 《大数据挖掘实训》课程大纲. 423 《企业信息系统开发实训》教学大纲. 429 《专业实习》课程大纲. 435 《毕业实习》课程大纲. 438 毕业设计（论文）教学大纲. 442

在群智感知（mobile crowd sensing，MCS）数据收集过程中，任务参与者的恶意行为能够显著降低感知结果的真实性.为解决此问题，提出了一种参与者信誉度感知的数据收集机制，通过意愿程度和数据质量分析信任状态、量化历史信誉度，进而，根据逻辑回归模型动态更新参与者当前信誉度.同时，为准确衡量感知数据可信程度，利用剩余可发送时间和移动设备剩余能量将参与者分为直接发送和间接转发两类，从而在多任务并发场景下，服务器根据结果合理地选择任务参与者，达到准确可靠收集感知数据的目的.结果表明所提出数据收集机制能大幅度提升感知任务实时性，显著提高感知数据质量，有效降低服务器总奖励开销

一、统计学是什么? 1.如果您不能量化某些事情,那么您就不能理解他它,如果您不能理解它,那么您就不能控制它,如果您不能控制它,那么您就不能改进它。 2.统计学是收集、分析、表述和解释数据的艺术和科学。 3.SPSS是统计分析工具软件,它帮助您完成手工难以完成或无法完成的数据处理工作。 4.数据无处不在 5.数据包含的信息很多,但是数据中的信息往往是分散的,但个数据很难直接被应用起来 6.统计学就是把数据转化为信息的科学

电子信息工程专业 《电子信息工程导论》 《数据结构与算法》 《微处理器与接口技术》 《信号与系统》 《嵌入式信息系统》 《Linux 操作系统》 《虚拟仪器》 《FPGA 设计与应用》 《专业英语》 《电磁场与电磁波》 《高频电子线路》 《信息论与编码》 《数字信号处理》 《Linux 操作系统课程设计》 《电子电路系统综合实践》 《智能硬件系统开发综合实践》 《信号处理综合实践》 《计算机通信网络》 《计算机通信网络实训》 《通信原理》 《数字图像处理》 《专业实习》 《数字图像处理综合实践》 《片上电子信息系统》 《智能语音识别与处理》 《移动互联网开发与应用》 《短距无线通信与异构组网》 《云计算与虚拟化技术》 《数据挖掘与分析》 《智能语音识别与处理实践》 《WEB 应用开发》 《片上电子信息系统课程设计》 《专业自主实践课-开放实验类》 《专业自主实践课-创新创业类》 《专业自主实践课-科研项目类》 《光纤通信实训》 《专业自主实践课-学科竞赛类》 《毕业设计》 通信工程专业(卓越计划） 《通信工程专业导论》 《MATLAB 及其应用》 《软件设计基础》 《通信工程专业认识实习》 《软件设计基础课程设计》 《云数据管理技术》 《单片机应用技术》 《网络编程技术》 《嵌入式系统及应用》 《微波技术》 《云平台搭建与设计》 《移动通信系统原理与网络优化》 《移动互联网游戏创意设计》 《移动应用开发实践》 《通信行业规范与职业规划》 《现代传输系统调测实践》 《移动互联网产品测试实践》 《集成电路基础》 《搜索引擎技术》 《软件定义网络》 《移动互联网应用开发实训》 《融合通信应用实训》 《企业工程实习》 《天线与电波传播》 《光纤通信》 《智能工业及其应用技术》 物联网工程专业 《物联网工程导论》 《计算机硬件基础》 《传感器原理及应用》 《物联网工程专业认识与实践》 《操作系统》 《RFID 原理及应用》 《物联网感知综合实践》 《信号与系统课程设计》 《JAVA 程序设计》 《数据库系统基础》 《自动控制基础》 《传感网原理及应用》 《嵌入式系统开发实训》 《网络系统集成》 《数据处理与智能决策》 《物联网数据处理综合实践》 《大数据与云计算》 《M2M 技术》 《位置信息处理技术》 《虚拟仪器测控应用技术》 《物联网工程设计与实施》 《物联网安全技术》

现有的基于密度的数据流聚类算法难于发现密度不同的簇，难于区分由若干数据对象桥接的簇和离群点.本文提出了一种基于共享最近邻密度的演化数据流聚类算法.在此算法中，基于共享最近邻图定义了共享最近邻密度，结合数据对象被类似的最近邻对象包围的程度和被其周围对象需要的程度这两个环境因素，使聚类结果不受密度变化的影响.定义了数据对象的平均距离和簇密度，以识别离群点和簇间的桥接.设计了滑动窗口模型下数据流更新算法，维护共享最近邻图中簇的更新.理论分析和实验结果验证了算法的聚类效果和聚类质量

分析了极图测量条件以及极图数据处理方法对所计算ODF质量的影响，对其原因做了讨论.结果表明，用1/4极图计算ODF存在着不合理之处，容易造成明显的误差，用测量全极图并做对称化处理的方法可显著地提高ODF的准确性，同时也可对不对称织构进行有效的定量分析

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一、Microsoft office家族中的一个重要成员就是 Microsoft Excel,简称 Excel,它是一种表格式的数据综合管理和分析系统。 二、用 Excel可以高效地完成多种多样的表格和图表设计,进行复杂的数据计算和分析,广泛应用在财务、金融、统计、行政等多方面 三、本章将简单介绍 Excel2000的使用