智能材料教学大纲
《智能材料》课程教学大纲
【课程编号】
【课程名称】智能材料
Intelligent materials
【学时学分】24学时；1.5学分【实验和上机学时】0学时【课程类别】专业与专业方向课【开课模式】选修
【先修课程】大学物理、高分子物理
【开课单位】辽宁省通用航空重点实验室【开课学期】第7学期
【授课对象】复合材料与工程专业本科学生
【考核方式】考查
一、课程的性质、目的与任务
智能材料这门课是为了拓展复合材料与工程专业学生的应用新型材料的能力，了解、应用、研发新材料的性能的一门选修课程，对学生认识交叉学科在材料与结构设计领域的应用具有启发意义。
本课程利用材料具有的一些生物体才具有的功能，如传感、判断、处理、执行、自预警、自修复、应激响应等，通过自适应材料与结构、智能超分子和膜、智能凝胶、微机械智能光电子、纳米机械等应用在航空航天飞行器以及土木建筑等方面。
本课程以大学物理和高分子物理等课程为基础，是学生毕业从事相关技术工作的重要理论基础。
二、课程的教学内容、基本要求和学时分配
1．绪论（2学时）
了解智能材料与智能结构的发展；智能材料的内涵和定义；智能材料与智能结构的应用前景与发展趋势。
2．典型智能材料介绍（16学时）
分别介绍几种典型的智能材料，
①形状记忆合金；
②压电复合材料；
③电磁流变体；
④智能纤维材料；
⑤智能高分子材料；
⑥智能橡胶与智能弹性体。
3．智能结构与智能控制（4学时）
①智能结构控制概念；
②隔振器与消能器；
③传感器；
④作动器。
4．其他传感元件（2学时）
①电阻应变丝；
②碳纤维复合材料；
③智能无机高分子复合材料与应用
④二氧化钒智能窗；
⑤半导体材料；
⑥疲劳寿命丝（箔）。
三、教材及主要参考书（第1条填写主选教材）
著者书名出版社出版日期
1 陈英杰等《智能材料》机械工业出版社2013.07
2 傅秦生等《智能材料与结构系统》北京大学出版社2010.08
四、其它必要说明
1．教学方法
教学形式以讲授为主，辅以录像教学；采用启发式教学方法，面向世界前沿同时联系工程实际，培养学生建立人工智能时代智能结构在工程中的应用。
2．教学手段
根据本课程特点，采用板书和多媒体相结合手段进行教学。
3．考核办法
本课程为考查课，期末作业成绩占70%，平时出勤以及课堂表现30%。
执笔人：赵立杰
审定人：项松
批准人：赵立杰
2018年4月
人工智能课程教学大纲
人工智能课程教学大纲 【课程编码】JSZX0300 【适用专业】计算机科学与技术 【课时】 72(理论)+28(实验) 【学分】 3 【课程性质、目标和要求】 人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务． 作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用．完成如下教学目标： （1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域． （2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。 （3）掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法． (4) 掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念． （5）概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等． （6）简介人工智能程序设计的语言和工具． (7) 掌握Visual Prolog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能程序。 要求学生已修过《数据结构》、《离散数据》和《编译原理》。 【教学时间安排】 本课程计 3 学分，理论课时72 ,实验课时28。学时分配如下表所示：
商务沟通与谈判实训课程教学大纲
《商务沟通与谈判实训》实验课程教学大纲 一、课程基本信息 二、实验性质、地位和任务 本课程是市场营销专业的项目实训课程之一，是《商务沟通》的同步实训课。随着市场经济的发展，商务沟通的成功与否对个人的发展、对企业的生存和发展、对社会经济的发展都起着越来越重要的作用。通过《商务沟通与谈判》项目实训，使学生能更好地理论联系实际，更扎实地掌握商务沟通的有关知识，在模拟商务谈判中，进一步掌握团队构建、书面沟通、口头沟通、商务礼仪及商务谈判的方法、策略及操作技巧，提高学生分析问题和处理问题的能力。 三、实验目的和要求 1．实验目的 通过分析实战案例、观看视频学习、完成商务谈判任务等多种实践方式，让学生了解和掌握商务沟通与谈判的理念、谈判方法和谈判技巧，以提高学生对商务沟通与谈判的认识，在实践中不断培养学生独立思考、综合分析、推理判断、解决问题的能力，锻炼学生的实际操作能力，相互协作的团队精神。 2．实验要求 （1）正确认识商务沟通的基本知识和内容； （2）熟练掌握组建商务团队的基本技巧和沟通方法；
（3）牢固掌握商务环境书面沟通技巧； （4）牢固掌握商务环境口头沟通技巧； （5）熟练掌握商务礼仪知识和禁忌； （6）牢固掌握如何做好商务谈判准备工作； （7）熟悉商务谈判过程及每阶段应完成的工作内容； （8）熟练掌握商务谈判策略及其应用； （9）熟练掌握商务谈判中僵局的处理方法和技巧； （10）了解谈判合同的签署和履行。掌握常见的一些电子商务软件的操作。 四、实验项目和学时分配 五、实验项目主要内容 实验一现代商务谈判组织与管理 （验证性实验 2学时） 1.目的要求 根据商务沟通课程介绍的商务谈判组织结构与管理方法，构建属于自己的谈判团队。 2.实验内容 （1）搜寻商务谈判组织结构与管理方法。 1）组织在所处领域、业务功能和定位。 2）谈判团队的组织结构情况。 （2）了解该团队组织管理和团队构成方法。 1）明确该团队所涉及部门的主要职责、功能以及责任人。 2）标示出各成员在团队中承担的角色、责任和命令链等。 （3）构建自己的谈判团队，标示出本团队各成员结构、角色、责任、命令链等。 3.主要实验仪器设备
2013年商业智能BI与大数据行业分析报告
2013年商业智能BI与大数据行业分析报告 2013年8月
目录 一、行业：BI是为客户真正创造价值的大数据核心应用 (4) 1、大数据时代来临，迎接她，拥抱她 (4) （1）数据爆发性增长，潜在价值巨大 (4) （2）IT巨头重金投入大数据，抢位关键环节 (6) 2、BI是贴近客户并且为客户创造价值的大数据核心应用 (7) （1）BI处于大数据分析应用层的核心位置 (7) （2）BI体系架构：辅助决策，帮助客户拓展业务 (7) （3）BI贴近客户并为客户创造价值，最具含金量 (8) 3、BI应用快速推广，未来消费智能百倍增长空间 (9) （1）BI成为全球CIO首选技术，我国BI市场提速发展 (9) （2）从商业智能到消费智能，前景广阔 (10) ①BI发展趋势一：从O/B域向M域延伸 (10) ②BI发展趋势二：企业全员BI (11) ③BI发展趋势三：消费智能 (11) 二、标杆分析：东方国信 (12) 1、BI龙头，有能力发展成全产业链解决方案提供商 (12) （1）国内BI格局 (12) （2）公司深耕BI领域，具备成为全产业链解决方案提供商的能力 (14) 2、战术措施：纵向产业链延伸，横向行业拓展 (17) （1）纵向延伸，向上管理咨询，向下业务运营 (17) （2）横向拓展，重点突破金融、制造、能源等领域 (20) 3、业务：电信领域稳健成长，非电信领域倍增空间 (21) （1）电信领域：从O/B域向M域扩展，从联通向移动电信渗透 (21) ①从O/B域向M域扩展将提升BI业务的体量和效果 (21) ②基于联通的成功，大力拓展移动电信业务 (22) （2）非电信领域：并购进入金融和制造业BI领域，能源空间广阔 (23) ①金融行业是BI的下一个主战场 (23)
《人工智能》教学大纲
附件1 广东财经大学华商学院课程教学大纲模板 一、课程简介 人工智能是计算机与自动化学科的一门分支学科。它研究如何用机器来模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、学习、规划、诊断等智能活动。人工智能是当前科学技术中正在迅速发展，新思想、新观点、新技术不断涌现的一个学科，也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。人工智能原理是计算机科学技术类专业的应用学科。前修课程包括：离散数学、数据结构、算法分析与设计等，后续课程：专家系统，知识工程。 二、教学目标 （1）熟练掌握图搜索策略，熟练掌握回溯策略、图搜索策略的过程以及算法（BACKTRACK 以及AI算法），掌握一些典型问题的启发式函数； （2）掌握用命题逻辑、一阶逻辑表示知识的方法，并在此基础上进行推理，熟练掌握归结方法以及归结反驳过程，熟练掌握利用归结反驳方法进行推理。 （3）掌握基于贝叶斯规则的不确定性推理，掌握条件概率、独立、条件独立及贝叶斯公式；掌握利用贝叶斯定理检测垃圾邮件的基本方法。 三、主要教学模式和教学手段 1．本课程的教学包括课堂讲授、课外作业、辅导答疑、上机实验和期末考试等教学环节。
2．课堂教学采用启发式教学方法，理例结合，多媒体并用，引导学生加深对课程内容的理解，提高学生的学习兴趣和效果。 3．理论联系实际，通过本课程的教学，力争使学生在理解和掌握大纲所要求的知识内容的基础上，能正确地运用这些知识解决有关实际问题。 四、教学内容（要求编写所有章节的主要内容） 第一章人工智能概述 基本内容和要求： 1．人工智能的概念与目标； 2．人工智能的研究内容与方法； 3．人工智能的分支领域； 4．人工智能的发展概况。 第二章逻辑程序设计语言Prolog 基本内容和要求： 1．掌握Prolog语言的语句特点、程序结构和运行机理； 2．能编写简单的Prolog程序，能读懂一般的Prolog程序。 教学重点： Prolog程序设计。 教学难点： 表与递归，回溯控制 第三章基于图搜索的问题求解 基本内容和要求： 1．掌握状态图的基本概念、状态图搜索基本技术和状态图问题求解的一般方法，包括穷举式搜索、启发式搜索、加权状态图搜索和A算法、A*算法等； 2．掌握与或图的基本概念、与或图搜索基本技术和或图问题求解的一般方法； 3．理解一些经典规划调度问题（如迷宫、八数码、梵塔、旅行商、八皇后等问题）的求解方法； 教学重点：
商务沟通与谈判教学大纲
《商务沟通与谈判（微课版）》 教学大纲 一、课程信息 课程名称：商务沟通与谈判（微课版） 课程类别：素质选修课/专业基础课 课程性质：选修/必修 计划学时：18 计划学分：2 先修课程：无 选用教材：《商务沟通与谈判（微课版）》，简超编著，2019年；人民邮电出版社出版教材； 适用专业：适合作为高职高专相关专业学习沟通与谈判的课程教材，也可作为企事业单位管理人员、公司高层、公司对外联系部门等需要沟通与谈判技能的相关人员的培训、自学用书。 课程负责人： 二、课程简介 随着我国经济实力的增长，商务活动日益频繁，对外经济交往也在不断增加。沟通和谈判能力显得越来越重要，无论是商务活动中的人际交往、业务往来，还是职场中上下级的沟通、不同组织之间的沟通，或者个体与企业之间的谈判、企业与企业之间的谈判，都需要沟通和谈判能力的支撑。培养沟通和谈判能力，能够在商务活动中游刃有余。 本书注重实务性，可操作性强，每一节知识首先由与知识点关联的案例导入，然后结合理论、技巧和案例构成三位一体。全书行文通俗易懂，通过实际案例直观表现理论知识和技巧策略，方便学习与理解。 本书共9章，分为沟通篇和谈判篇。前面4章介绍商务沟通相关知识，包括商务沟通概述、商务沟通前的准备、商务沟通的常用渠道和商务沟通的的表达方式与技巧；后5章介绍商务谈判的相关知识，包括商务谈判概述、商务谈判礼仪与心理、商务谈判准备与组织、商务谈判过程和商务谈判策略。 三、课程教学要求
注：“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。 四、课程教学内容
电信运营商基于大数据的商业智能应用思考
电信运营商基于大数据的商业 智能应用的思考
孙少陵 中国移动通信有限公司研究院 2012年11月
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目录
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电信运营商商业智能面临的挑战 基于大数据的商业智能系统的初步构想 “大云”在大数据商业智能领域的实践
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全球数据量高速增长，信息成为运营商战略资产
?信息社会的信息增量在高速发展 ?随着互联网/移动互联网、数码设备、物联网/传感器等技术的发展，全球数据生产在 高速增长 ?Jim Gray的新摩尔定理认为，每18个月全球新增的信息量是计算机有史以来全部信息 量的总和。据IDC研究报告，未来10年全球数据量将以40+%的速度增长，2020年全球数 据量将达到35ZB（35,000,000PB），为2009年（0.8ZB）的44倍 ?信息成为企业战略资产，市场竞争和政策管制要求越来越多的数据被长期保存 ?企业越来越需要长期保存各类数据，以进行用户行为分析、市场研究，信息服务企业 更是需要积累越来越多的信息资源 ?为了遵从萨巴斯、上网日志审计等管制要求，企业需要长期保存越来越多的生产数据
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基于大数据的商业智能（BI）为运营商带来新的机遇
在网络时代，运营商是数据交换中心，运营商的网络管道、业务平台、 支撑系统中每天都在产生大量有价值的数据，基于这些数据的商业智能 应用为运营商带来巨大的机遇
改善用户体验 优化网络质量 助力市场决策 刺激业务创新
? 分析用户行为，改进产品设计 ? 通过用户偏好分析，及时、准确进行业务推荐和客户关怀
? 分析流量、流向变化，调整资源配置 ? 分析网络日志，进行网络优化和故障定位
? 通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确确 定公司管理和市场竞争策略
? 在确保用户隐私不被侵犯的前提下，对数据进行深度加工， 对外提供信息服务，提升企业价值
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计算方法教学大纲-致远学院-上海交通大学
上海交通大学致远学院2014年秋季学期 《随机过程》课程教学说明 一.课程基本信息 1．开课学院（系）：致远学院 2．课程名称：《随机过程》(Stochastic Processes) 3．学时/学分：64学时/4学分 4．先修课程：概率论 5．上课时间：周二、四，3-4节课 6．上课地点：中院207 7．任课教师：韩东（donghan@https://www.360docs.net/doc/3314197466.html,） 8．办公室及电话：数学楼1206，54743148-1206 9．助教：张登（zhangdeng@https://www.360docs.net/doc/3314197466.html,） 10.Office hour：周四下午3-5点，数学楼1206 二.课程主要内容（中英文） 随机过程是定量研究随机现象（事件）统计规律的一门数学分支学科。学习《随机过程》的主要目的是：了解、认识随机现象的统计性质；知道如何构造随机模型并且能计算和分析随机事件随时间发生变化的的概率及其相关性质。《随机过程》主要包括：Poisson过程、Markov过程、鞅过程、Bronian 运动、随机分析基础(Ito积分与随机微分方程)、平稳过程等。 Stochastic Processes are ways of quantifying the dynamic relations of sequences of random events. It is a branch of mathematics. The main content of this course includes: General theory of stochastic processes; Poisson process and renewal theorems; Martingales; Discrete-time Markov Chains; Continuous-time Markov Chains; Brownian motion; Introduction to stochastic analysis; Stationary processes and ARMA models. 第一章概率论精要 主要内容：概率公理化，全概率公式和Bayes 公式，随机变量及其数字特征、条件期望、极限定理。重点与难点：条件期望和极限定理。 第二章随机过程的基本概念 主要内容：随机过程的定义、随机过程的存在性、随机过程的数字特征。 重点与难点：随机过程的存在性。 第三章Poisson 过程 主要内容：Poisson过程的定义及性质，首达时间与其间隔的分布，Poisson过程的极限定理。 重点与难点：首达时间间隔与Poisson过程的关系。 第四章Markov过程
人工智能教学大纲
《人工智能》教学大纲 一、课程概述 1. 课程研究对象和研究内容 人工智能是计算机与自动化学科的一门分支学科。它研究如何用机器来模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、学习、规划、诊断等智能活动。人工智能是当前科学技术中正在迅速发展，新思想、新观点、新技术不断涌现的一个学科，也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。 《人工智能》（双语）课程的主要目标是为大学本科高年级学生提供有关人工智能理论以及应用所必需的知识和技能；掌握人工智能的基本原理；掌握设计开发智能系统的基本方法。 2. 课程在整个课程体系中的地位 人工智能原理是计算机科学技术类专业的应用学科。前修课程包括：离散数学、数据结构、算法分析与设计等，后续课程：专家系统，知识工程，该课程可以在大学三、四年级开设。 二、课程目标 1．熟练掌握图搜索策略，熟练掌握回溯策略、图搜索策略的过程以及算法（BACKTRACK 以及A*算法），掌握一些典型问题的启发式函数。 2．掌握用命题逻辑、一阶逻辑表示知识的方法，并在此基础上进行推理，熟练掌握归结方法以及归结反驳过程，熟练掌握利用归结反驳方法进行推理。 3．掌握基于贝叶斯规则的不确定性推理，掌握条件概率、独立、条件独立及贝叶斯公式；掌握利用贝叶斯定理检测垃圾邮件的基本方法。 三、课程内容和要求 这门学科的知识与技能要求分为知道、理解、掌握、学会四个层次。这四个层次的一般涵义表述如下： 知道———是指对这门学科和教学现象的认知。 理解———是指对这门学科涉及到的概念、原理、策略与技术的说明和解释，能提示所涉及到的教学现象演变过程的特征、形成原因以及教学要素之间的相互关系。 掌握———是指运用已理解的教学概念和原理说明、解释、类推同类教学事件和现象。
商务沟通教学大纲.doc
《商务沟通》教学大纲 二、教学目标及任务 1、使学生理解商务沟通的目标； 2、使学生熟悉各种不同类型的商务沟通方式和方法； 3、使学生认识影响有效沟通的主要因素； 4、使学生根据商务活动的具体情况有效利用不同的沟通方法 5、提供学生在实际业务中的沟通能力和技巧 三、学时分配 教学课时分配
四、教学内容及教学要求 第一章商务沟通概论 本章教学目的：沟通障碍图及其应用，理解沟通目的，了解并学会应用5W1H。 本章主要内容： 沟通是人们在交往过程中，通过借助某种载体和渠道将信息从发送者传递给接收者，并获取理解的过程。在现代信息社会，管理人员对信息的搜集、加工和处理能力已经成为决定其职场竞争力的关键因素。要成为一个优秀的管理人员，必须具备良好的沟通能力。沟通的目标由低到高包括四个层次，即实现信息被对方接收；信息不仅是被传递到，还要被充分理解；所传递的信息被对方接受；引起对方反响。以上四个目标能够在沟通活动中全部实现是比较困难的，但是如果我们未能实现以上四个目标中的任何一个目标，则意味着沟通的失败。 沟通过程是发送者将信息通过选定的渠道传递给接受者的过程，这个过程包括信息发出者、编码和译码过程、信息传播渠道、信息接受者等要素。由于感觉差异、武断、成见等原因可能会给沟通过程制造障碍。我们在沟通中应该通过分析，尽可能地越过这些障碍。 商务沟通是企业组织管理中的基础性工作，它具有相当重大的作用和意义。为了实现高效沟通的目标，情境分析法是关键，也即在沟通过程中进行5W1H分析，这样才可以使沟通工作更加容易进行并取得更好的成功机会。随着商业竞争的日益加剧，现代全球经济一体化浪潮的掀起以及技术的不断进步，商务活动和商务沟通都在不断发生着变化。这些变化主要体现在对质量和客户需求的重视、广泛使用现代信息技术、多元化以及讲求团队精神等。 本章重点、难点： (1) 重点：沟通的内涵和管理职能。 (2) 难点：高效沟通的标准。 主要参考文献： 《商务沟通》，黄漫宇编著，清华大学出版社，2016年. 本章思考题：
《人工智能》详细教学大纲.doc
《人工智能》教学大纲 课程名称：人工智能 英语名称：Artificial Intelligence 课程代码：130234 课程性质：专业必修 学分学时数： 5/80 适用专业：计算机应用技术 修（制）订人： 修（制）订日期：2009年2月 审核人： 审核日期： 审定人： 审定日期： 一、课程的性质和目的 （一）课程性质 人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，人工智能课程是计算机科学技术专业的专业拓展选修课。通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点。掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。 （二）课程目的 1、基本理论要求： 课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。要求学生了解人工智能的主要思想和方法。 2、基本技能要求： 学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand 域概念和Horn 子句的基础上，应用Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS ）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A 算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes 方法、D —S 证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。 3、职业素质要求：结合实战，初步理解和掌握人工智能的相关技术。 二、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配 第一章：人工智能概述（2学时） …… ………………………………………………………………装……订……线…………………………………………………………………………………………………………… …………………………
数值计算方法教学大纲
《数值计算方法》教学大纲 课程编号：MI3321048 课程名称：数值计算方法英文名称：Numerical and Computational Methods 学时： 30 学分：2 课程类型：任选课程性质：任选课 适用专业：微电子学先修课程：高等数学,线性代数 集成电路设计与集成系统 开课学期：Y3开课院系：微电子学院 一、课程的教学目标与任务 目标：学习数值计算的基本理论和方法，掌握求解工程或物理中数学问题的数值计算基本方法。 任务：掌握数值计算的基本概念和基本原理，基本算法，培养数值计算能力。 二、本课程与其它课程的联系和分工 本课程以高等数学，线性代数，高级语言编程作为先修课程，为求解复杂数学方程的数值解打下良好基础。 三、课程内容及基本要求 (一) 引论（2学时） 具体内容：数值计算方法的内容和意义，误差产生的原因和误差的传播，误差的基本概念，算法的稳定性与收敛性。 1.基本要求 （1）了解算法基本概念。 （2）了解误差基本概念，了解误差分析基本意义。 2.重点、难点 重点：误差产生的原因和误差的传播。 难点：算法的稳定性与收敛性。 3.说明：使学生建立工程中和计算中的数值误差概念。 (二) 函数插值与最小二乘拟合（8学时） 具体内容：插值概念，拉格朗日插值，牛顿插值，分段插值，曲线拟合的最小二乘法。 1.基本要求 （1）了解插值概念。 （2）熟练掌握拉格朗日插值公式，会用余项估计误差。 （3）掌握牛顿插值公式。 （4）掌握分段低次插值的意义及方法。
（5）掌握曲线拟合的最小二乘法。 2.重点、难点 重点：拉格朗日插值, 余项，最小二乘法。 难点：拉格朗日插值, 余项。 3.说明：插值与拟合是数值计算中的常用方法，也是后续学习内容的基础。 (三) 第三章数值积分与微分（5学时） 具体内容：数值求积的基本思想，代数精度的概念，划分节点求积公式（梯形辛普生及其复化求积公式），高斯求积公式，数值微分。 1.基本要求 （1）了解数值求积的基本思想，代数精度的概念。 （2）熟练掌握梯形，辛普生及其复化求积公式。 （3）掌握高斯求积公式的用法。 （4）掌握几个数值微分计算公式。 2.重点、难点 重点：数值求积基本思想，等距节点求积公式，梯形法，辛普生法，数值微分。 难点：数值求积和数值微分。 3.说明：积分和微分的数值计算，是进一步的各种数值计算的基础。 (四) 常微分方程数值解法（5学时） 具体内容：尤拉法与改进尤拉法，梯形方法，龙格—库塔法，收敛性与稳定性。 1.基本要求 （1）掌握数值求解一阶方程的尤拉法，改进尤拉法，梯形法及龙格—库塔法。 （2）了解局部截断误差，方法阶等基本概念。 （3）了解收敛性与稳定性问题及其影响因素。 2.重点、难点 重点：尤拉法,龙格－库塔法，收敛性与稳定性。 难点：收敛性与稳定性问题。 3.说明：该内容是常用的几种常微分方程数值计算方法，是工程计算的重要基础。 (五) 方程求根的迭代法（4学时） 具体内容：二分法，解一元方程的迭代法，牛顿法，弦截法。 1.基本要求 （1）了解方程求根的对分法和迭代法的求解过程。 （2）熟练掌握牛顿法。 （3）掌握弦截法。 2.重点、难点 重点：迭代法，牛顿法。
DX3004模式识别与人工智能--教学大纲
《模式识别与人工智能》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：DX3004 课程名称：模式识别与人工智能 课程性质：选修课 课程类别：专业与专业方向课程 适用专业：电气信息类专业 总学时： 64 学时 总学分： 4 学分 先修课程：MATLAB程序设计；数据结构；数字信号处理；概率论与数理统计 后续课程：语音处理技术；数字图像处理 课程简介： 模式识别与人工智能是60年代迅速发展起来的一门学科，属于信息，控制和系统科学的范畴。模式识别就是利用计算机对某些物理现象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与事物相符。模式识别技术主要分为两大类：基于决策理论的统计模式识别和基于形式语言理论的句法模式识别。模式识别的原理和方法在医学、军事等众多领域应用十分广泛。本课程着重讲述模式识别的基本概念，基本方法和算法原理，注重理论与实践紧密结合，通过大量实例讲述如何将所学知识运用到实际应用之中去，避免引用过多的、繁琐的数学推导。这门课的教学目的是让学生掌握统计模式识别基本原理和方法，使学生具有初步综合利用数学知识深入研究有关信息领域问题的能力。 选用教材： 《模式识别》第二版，边肇祺，张学工等编著[M]，北京：清华大学出版社，1999； 参考书目： [1] 《模式识别导论》，齐敏，李大健，郝重阳编著[M]. 北京：清华大学出版社，2009； [2] 《人工智能基础》，蔡自兴，蒙祖强[M]. 北京：高等教育出版社，2005； [3] 《模式识别》，汪增福编著[M]. 安徽：中国科学技术大学出版社，2010； 二、课程总目标 本课程为计算机应用技术专业本科生的专业选修课。通过本课程的学习，要求重点掌握统计模式识别的基本理论和应用。掌握统计模式识别方法中的特征提取和分类决策。掌握特征提取和选择的准则和算法，掌握监督学习的原理以及分类器的设计方法。基本掌握非监督模式识别方法。了解应用人工神经网络和模糊理论的模式识别方法。了解模式识别的应用和系统设计。要求学生掌握本课程的基本理论和方法并能在解决实际问题时得到有效地运用，同时为开发研究新的模式识别的理论和方法打下基础。 三、课程教学内容与基本要求 1、教学内容： （1）模式识别与人工智能基本知识； （2）贝叶斯决策理论； （3）概率密度函数的估计； （4）线性判别函数； （5）非线性胖别函数；
国际商务沟通教学大纲-全英(international business negotiation)
International Business Negotiations Fall 2010 Draft syllabus Teacher(s): Anne Marie Bülow, Morten Lindholst, Karim Jabbar (DIS), Christian Romer L?vendal Course responsible (academic contact): Jens Gammelgaard Teaching arrangements: Monday noon – 2 pm, weeks 36-39, weeks 41-43 and weeks 46-48. The course takes place at the Copenhagen Business School. Credits: 7.5 ECTS credits Academic qualifications and limitations: none Maximum enrollment: A maximum of 50 students - including a maximum of 20 DIS students and 30 CBS students will be enrolled to efficiently manage negotiation simulations Examination: 4 hours written exam. No aids. In week 49 or 50 Course content, structure, and teaching The course contains an introduction to the process of business negotiations, i.e. of reaching an agreement with a party whose interests, cultural norms, communication styles and business expectations may differ significantly from one’s own. Recent negotiation theory will be used to analyse the particulars of international business negotiations with a focus on two-party negotiations. The course is structured in three modules. Module 1: Introduction to Negotiation Theory will introduce the students to negotiation theory, laying out the analytical framework for understanding negotiations in general and international business relations in particular. Module 2: Cultural aspects of business negotiations explores the importance of cultural differences as a fundamental premise influencing all aspects of negotiations. In Module 3: International Business Negotiations in practice, the students will be introduced to tools for practical applications of effectively analysing, preparing and conducting negotiations and examples of real business negotiations will be discussed. The course will build on seminar work, presentations by teachers and student work groups, negotiation simulations and exercises (one of which will be written). This course is offered in collaboration with DIS (Danish Institute for Study Abroad). The aim of the course is to form a combined class of DIS students and CBS students, in order to create a true international learning environment, and departure for inter-cultural negotiation simulations. The course’s development of personal competences The course provides students with an understanding of the principles of effective negotiations and how these can be applied in international business negotiations. It enables the student to use a structured approach to analyse intercultural negotiations, and prepares them for becoming valuable members of business negotiation teams.
商业智能+大数据分析报告
2016年出版
正文目录 1、BI行业增长强劲，下游需求突出，竞争壁垒有抬升趋势 (4) 1.1、商业智能（BI）认可度持续提高，市场规模不断扩大 (4) 1.2、BI 产业链结构分析 (6) 1.2.1、BI 上游 (6) 1.2.2、BI 下游 (6) （1）、电信行业：大数据潜在金矿、亟待规模开发 (8) （2）、金融行业：效率与安全双轮驱动大数据应用深化 (8) （3）、电子政务：政务信息化政策利好大数据整体解决方案商用 (9) （4）、电力行业：生产信息决策与节能减排双重利好于大数据 (10) 1.3、BI 与大数据的联系与区别 (10) 2、大数据：逐步走向成熟，市场进入爆发成长期 (11) 2、从BI 到大数据4.0的演变历程 (12) 2.1、大数据核心技术不断演进，年增50% (12) 2.1.1、大数据的史前时代 (16) 2.1.2、大数据1.0 效率为先(2012-2015)：非结构化数据处理加速 (17) 2.1.3、大数据2.0 变现为王(2015-2020)：用户画像与标签 (18) 2.1.4、大数据3.0 与4.0 决策为本(2020-2030)：机器学习与洞察 (19) 2.2、大数据产业步入快速增长、国内相关企业产业布局呈哑铃型 (20) 2.2.1、从概念热炒到实际应用，大数据步入快速成长期 (20) 2.2.2、大数据产业链分工明晰，发展侧重数据采集及应用、呈现哑铃型 (21) 2.3、大数据助力产业升级创新 (22) 3、大数据主要应用分析 (23) 3.1、电信行业大数据应用 (23) 3.1.1、电信大数据爆发式增长，但运营商进入存量经营时代 (23) 3.1.2、电信运营商大数据变现具备基础 (24) 3.1.3、利用大数据，聚焦服务、创新、运行支撑 (25) 3.1.4、海外成功先例，值得借鉴 (26) （1）、全球电信运营商大数据实践 (26) （2）、法国电信：利用大数据开拓新服务领域 (28) （3）、西班牙电信大数据应用 (29) 3.2、金融行业大数据应用 (29) 3.2.1、强调大数据环境下的客户、市场、运营洞察 (29) 3.2.2、工商银行：利用大数据洞察客户心声 (31) 3.3、互联网大数据应用分析 (32) 3.3.1、大数据先行者，促进营销、信息与业务多重变革 (32) 3.3.2、BAT：领军大数据变革时代 (33) 3.3.3、亚马逊：用户行为数据分析助推个性化营销 (36) 3.4、工业大数据应用 (37) 3.4.1、借力大数据，实现设备、系统、决策智能化 (37) 3.4.2、工业大数据：中国制造2025 核心技术 (37) 3.4.3、汽车行业：“变形金刚”改变行业战斗方式 (38) 3.5、航空业大数据应用分析 (39)
计算方法课程教学大纲汇总
《计算方法》课程教学大纲 课程编号： 学时：54 学分：3 适用对象：教育技术学专业 先修课程：高等数学、线性代数 考核方式：本课程考试以笔试为主70%，兼顾学生的平时成绩30%。 使用教材及主要参考书： 使用教材： 李庆扬.《数值分析(第四版)》, 清华大学出版,2014年。 主要参考书： 1.朱建新,李有法.《高等学校教材:数值计算方法(第3版)》,高等教育出版社,2012。 2.徐萃薇,孙绳武.《计算方法引论(第4版)》,高等教育出版社,2015。 一课程的性质和任务 计算方法是教育技术学专业学生的一门专业选修课。作为计算数学的一个重要分支，它是数学科学与计算机技术结合的一门应用性很强的学科，本课程重点介绍计算机上常用的基本计算方法的原理和使用；同时对计算方法作适当的分析。 教学任务：通过本课程的学习，要使学生具有现代数学的观点和方法，并初步掌握处理计算机常用数值分析的构造思想和计算方法。同时，也要培养学生抽象思维和慎密概括的能力，使学生具有良好的开拓专业理论的素质和使用所学知识分析和解决实际问题的能力。 二教学目的与要求 教学目的：通过学习使学生了解数值计算方法的基本原理。了解计算机与数学结合的作用及课程的应用性。为今后使用计算机解决实际问题中的数值计算问题打下基础。 通过理论教学达到如下基本要求。 1．了解误差的概念 2．掌握常用的解非线性方程根的方法 3．熟练掌握线性代数方法组的解法 4．熟练掌握插值与拟合的常用方法 5．掌握数值积分方法 6．了解常微分方程初值问题的数值方法 三学时分配
四教学中应注意的问题 本课程是一门理论性较强、内容较抽象的综合课程，因此面授辅导或自学，将是不可缺少的辅助教学手段，教师在教学的过程中一定要注意理论结合实际，课堂教学并辅助上机实验，必须通过做练习题和上机实践来加深对概念的理解和掌握，熟悉公式的运用，从而达到消化、掌握所学知识的目的。同时应注重面授辅导或答疑，及时解答学生的疑难问题。 五教学内容 第一章绪论（误差） 基本内容: 第一节数值分析研究的对象和特点 第二节数值计算的误差 1.误差的来源与分类 2.误差与有效数字 3.数值运算的误差估计 第三节误差的定性分析与避免误差的危害 1.病态问题与条件数 2.算法的数值稳定性 3.避免误差危害的若干原则 教学重点难点: 重点：数值运算的误差估计。 难点：误差的定性分析与避免误差的危害。
《人工智能》课程教学大纲
人工智能》课程教学大纲 、课程基本信息 二、课程教学目标 《人工智能》是计算机科学与技术专业的一门专业拓展课，通过本课程的学习使本科生对人工智能的基本内容、基本原理和基本方法有一个比较初步的认识，掌握人工智能的基本概念、基本原理、知识的表示、推理机制和智能问题求解技术。启发学生开发软件的思路，培养学生对相关的智能问题的分析能力，提高学生开发应用软件的能力和水平。 三、教学学时分配
四、教学内容和教学要求 第一章人工智能概述（3 学时） （一）教学要求 1.掌握人工智能的基本概念； 2.理解人工智能的发展状况。 3.理解人工智能的基本技术； 4.了解人工智能的研究途径与方法； 5.了解人工智能的分支领域； （二）教学重点与难点教学重点：人工智能的基本技术。教学难点：三大学派的研究途径与方法。 （三）教学内容 第一节人工智能的基本概念 1.什么是人工智能 2.强人工智能与弱人工智能 3.脑智能和群智能 4.符号智能和计算智能 第二节人工智能发展概况 1.人工智能学科的产生
2.人工智能学科的发展 3.人工智能三大学派 第三节人工智能研究途径与方法 1.人工智能的研究目标 2.人工智能的研究方法 3.人工智能的研究内容 第四节人工智能基本技术 1.推理技术 2.搜索技术 3.知识库技术 4.归纳技术 5.联想技术第五节人工智能的应用 1.难题求解 2.机器定理证明 3.自动程序设计 4.模式识别 5.机器翻译 6.智能管控 7.智能决策 8.智能人机接口 第六节人工智能的影响 1.人工智能对人类的影响 2.人工智能对社会的影响 本章习题要点：对基本概念、技术、方法的理解。 第二章智能程序设计语言（5 学时）（一）教学要求 1．了解常见的几种人工智能程序设计语言；
商务沟通与技巧教学大纲
《商务沟通与技巧》教学大纲 课程名称：商务沟通与技巧 适用班级：16物流管理专；16市场营销函授专；16经济管理专 辅导教材：《商务沟通原理与技巧》（第三版）湖介埙等编著东北财经大学出版社 一、本课程的地位、任务和作用 商务沟通原理与技巧是工商管理、市场营销专业学生的专业课程，采用讲授授形式。本课程旨在帮助学生掌握商务沟通的基本知识和基本原理，并能够将所学到的基本知识和基本原理在实践中融会贯通地加以运用，特别是帮助学生掌握和运用基本的沟通技能，成为一个出色的沟通者。学生们通过本课程的学习，能够在工作中熟练运用各种沟通方法和沟通工具，进行有效的沟通。 通过本课程的学习，学生在知识、能力和语言等方面应该达到以下要求：能够理解企业从事商务沟通活动应遵循的基础理论和原理；了解并能深刻认识商务沟通的当代议题；熟悉并掌握商务沟通的技能，包括不同商务环境下的书面沟通和口头沟通，以及不同商务背景下的跨文化沟通；提升运用英语获取专业知识的能力和从事商务沟通活动的能力。 二、本课程的相关课程 先修课程：《管理学》、《国际商务》、《商务英语》等。 三、本课程的基本内容及要求 第一章商务沟通概论 了解沟通的意义，沟通现象和理论的产生和发展，沟通理论研究的渊源与轨迹，世界沟通理论研究的各个流派。重点掌握沟通的意义和沟通理论产生的渊源与轨迹。 第一节商务沟通的意义 一、新时代呼唤有效沟通 二、商务沟通的含义 三、商务沟通的学科体系 第二节沟通现象的产生和发展 一、人类文明与沟通现象同步发展 二、人类信息沟通发展的几个阶段 第三节信息传播理论研究渊源与轨迹 一、传播学的产生 二、信息传播研究在世界范围内的发展 三、我国信息传播学研究与趋势 第二章沟通的符号系统 了解符号的概念及其意义，符号的特征和类别，语言符号和非语言符号与
商业智能与商业分析区别
商业智能与商业分析区别 一、商业智能的能够干什么? Reasoning——对于企业的运营和管理，能够解决以下三方面的问题——确定问题的根源，明确问题的原因和影响，以及科学和合理得出相关的结论； Planning ——基于相应的情况和推理，确定一系列的行动计划； Prediction ——基于严格的推理，得到对于未来的各种可能性的预期； Problem solving ——通过相应的问题特点，提供解决根本问题的方法和措施；Abstraction ——通过具体的明细数据和场景，能够生成一般性的概念，模式，观点和结论等等； Comprehend and understand ——能够感知，辨别和确认相应的问题——特别是，对于现状和问题条件的感知，以及从表面确定本质问题等； Innovate ——通过测试和学习能够获取相应新的发现； Learn ——对于技能和知识的认知过程，其是一个无限循环的过程； 二、相对于商业智能，商业分析又能够干什么？ Purposeful——当我们收集相关的信息，进行相关的分析活动时，商业分析是具有绝对的目的性的：例如，商业运营的财务，市场，销售等分析评估，以及员工绩效，风险等等商业管理方面的分析；
Insightful——在我们发现问题的根本原因，以及相应的结论时，商业分析能够提供有见地的说明； Actionable——商业分析的目标是提供可执行的行动方案和规划； 三、商业分析的基本原则 First Define the Problem and Then the Solution——首先明确问题，然后是提出解决方案；Users have the information，Do Not Have Requirements——商业分析需要通过原始的信息中归纳出相应的商业需求； Improve the Process First, Then Add Technology——首先“先下”流程解决，然后“线上”流程规范； The Business Analyst Owns the Solution Requirements——商业分析师是商业需求，以及商业分析报告的第一责任人（而非股东，以及商业问题的利益攸关方）； Communicate, Cooperate, Collaborate——交流，沟通，协作； 【编辑推荐】 大数据，小数据，哪道才是你的菜 大数据分析师“钱途”无量 大数据时代统计学依然是数据分析灵魂 IT系统分析师如何学习大数据 大数据的进击：从占领IT部门到争取业务人员的芳心