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学习有关广场恐惧症的基础知识。了解广场恐惧症患者的特点以及流行病学情况。结合视频资料,对障碍的临床表现,诊断特征等进行深入的学习。讨论广场恐惧症的病因学模型,并从各个 学科,学派的视角分析可行的治疗方案。学习有关社交恐惧症的基础知识。了解社交恐惧症患者的特点以及流行病学情况。结合视频资料,对障碍的临床表现,诊断特征等进行深入的学习。讨论社交恐惧症的病因学模型,并从各个 学科,学派的视角分析可行的治疗方案
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中国海洋史 近现代中国社会生活变迁 心理素质培养与能力训练 职业心理素养与管理 创新思维心理学 网络媒介素养 创业案例分析 海上丝路史话 人格心理学 发展心理学 心理健康教育 幸福心理学 社会心理学 大学生心理健康修养 大学生创业基础 马克思主义基本原理概论 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 伦理学与现实生活 世界宗教 电影美学 国史十六讲 中国近现代史纲要 上海史 军事理论与训练 大学生求职管理 职业发展与就业指导 思想道德修养与法律基础 社交礼仪 形势与政策 社会实践 读书活动
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第1章 口语艺术概述 第2章 社交语言艺术 第5章 求职面试语言艺术 第3章 演讲语言艺术 第4章 论辩语言艺术 第6章 谈判语言艺术 第7章 推销语言艺术 第8章 主持语言艺术 第9章 口语主体的形象意识
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通过综合性实验“人体肠道杆菌的分离与鉴定” ,让医学本科生接受包括传统的细菌学分离鉴定技术和现代分子生物学 16S rRNA 核苷酸序列分析技术在内的系统培训,更新了知识体系,增加了学生的动手机会,激发了学生的学习热情,培养了学生独立分析问题和解决问题的能力,为培养高素质应用型医学人才打下基础
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一、学科平台课程 1《体育学概论》 2《体育心理学》 3《 体育科学研究方法》 二、专业课程 1《康复医学概论》 2《人体解剖学》 3《运动解剖学》 4《运动生理学》 5《生物化学》 6《运动生物化学》 7《运动生物力学》 8.《临床医学基础》 9.《中医学基础》 10《运动医学》 11《运动训练学》 12《体育社会学》 13《康复评定学》 14《运动康复治疗技术》 15《运动伤害防护》 16《运动损伤防治与康复》 17《神经疾病运动康复》 18《慢性疾病运动康复》 19《肌肉骨骼康复》 20《推拿学》 三、个性化发展课程 1《中国传统养生》 2《运动营养学》 3《老年照护学》 4《健康体适能理论与实践》 5《影像学基础》 6《医学统计学》 7《运动专项理论与实践 1》 8《运动专项理论与实践 2》 9《 球类基础 I》 10《 球类基础 II》 11《 游泳基础》 12《重竞技基础》 13《 健康管理学》 14《 体态评估与矫正》 15《 康复手法学》 16《 骨诊疗法》 17《 假肢与矫形器学》 18《 物理因子治疗学》 19《 专业英语》 20《 体育管理学》 21《 奥林匹克运动》 22《 休闲体育》 23《 社交礼仪》 24《 体能训练》 25《 民族传统体育》 26《 康复体操》 27《 瑜伽》 28《 网球》 29《 羽毛球》 30《 乒乓球》 31《 体育游戏》 32《健美操》 33《 器械健身》 四、实践环节 1《认识实习》 2《毕业实习》 3《毕业论文》
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48 网络舆论研究 49 受众研究基础 50 纪录片研究 51 优秀电视新闻作品选讲 52 媒介观察概论 53 犯罪新闻研究 54 电视节目类型 55 新闻传播法学概论 56 新媒介与视觉文化 57 媒介批评概论 58 新媒体文化 59 美术基础(二) 60 三维动画设计 61 网络广告设计 62 电视剧创作 63 社交媒体 64 传播心理学 65 公共关系学 66 电视新闻采访 67 动漫产业与文化 68 科幻电影写作 69 元宇宙导论 70 广告新媒体研究 71 新媒体与社会 72 论文选题与写作规范专题 73 文学戏剧鉴赏 74 我是朗读者 75 电视文化研究 76 口语推广实践 77 影视评论写作 78 视听节目类型 79 网络人声创作 80 影像实践 81 西方电影专题 82 中国电影专题 83 电影艺术鉴赏 84 媒介与爱国主义教育 85 广告摄影 86 科学、传播与社会 87 传媒创意与艺术设计 88 设计素描 89 计算机辅助图形设计 90 专题片创作 91 92 广告效果研究 93 新媒体与舆论 94 质性研究方法 95 记者出镜报道 96 移动互联传播与 97 Web前端开发设计 98 交互式媒体设计 99 视觉艺术二 100 语音矫正 101 数智广告技术和营销创新 102 智能媒体传播
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提出了一种面向网络长文本的话题检测方法.针对文本表示的高维稀疏性和忽略潜在语义的问题,提出了Word2vec&LDA(latent dirichlet allocation)的文本表示方法.将LDA提取的文本特征词隐含主题和Word2vec映射的特征词向量进行加权融合既能够进行降维的作用又可以较为完整的表示出文本信息.针对传统话题发现方法对长文本输入顺序敏感问题,提出了基于文本聚类的Single-Pass&HAC(hierarchical agglomerative clustering)的话题发现方法,在引入时间窗口和凝聚式层次聚类的基础上对于文本的输入顺序具有了更强的鲁棒性,同时提高了聚类的精度和效率.为了评估所提出方法的有效性,本文从某大学社交平台收集了来自真实世界的多源数据集,并基于此进行了大量的实验.实验结果证明,本文提出的方法相对于现有的方法,如VSM(state vector space model)、Single-Pass等拥有更好的效果,话题检测的精度提高了10%~20%
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