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1、機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論教案2020學(xué)年第 學(xué)期學(xué)院( 部)教研室(系授課課程班學(xué)級(jí)分:2課程學(xué)時(shí):32使 用 教 材 :機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論教案設(shè)計(jì)人: PAGE PAGE 17章節(jié)名稱授課形式周次第1 次課學(xué)時(shí)2第 1 章 機(jī)器學(xué)習(xí)概述(第 1.1 節(jié)第 1.5 節(jié))理論課 案例討論課 實(shí)驗(yàn)課 習(xí)題課 其他熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、機(jī)器學(xué)習(xí)模型的分類,理解人工智能、教學(xué)目的 機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)三者之間的關(guān)系掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的三個(gè)基本要素及要求了解損失函數(shù)、代價(jià)函數(shù)和目標(biāo)函數(shù)之間的區(qū)別和聯(lián)系,理解生成模型和判別模型,了解數(shù)據(jù)清洗、歸一化(標(biāo)準(zhǔn)化)等處理方法。(1)教學(xué)重點(diǎn) (2)機(jī)器學(xué)習(xí)的三個(gè)基本要素(3)生成式模型和
2、判別式模型教學(xué)難點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)準(zhǔn)則(策略)生成式模型和判別式模型機(jī)器學(xué)習(xí)的概念與基本術(shù)語教學(xué)內(nèi)容 (3)機(jī)器學(xué)習(xí)的三個(gè)基本要素機(jī)器學(xué)習(xí)模型的分類數(shù)據(jù)預(yù)處理教學(xué)方法與手段設(shè)計(jì)板書設(shè)計(jì)以教師講授為主,注重條理性和邏輯性;不斷穿插提問和思考等互動(dòng)環(huán)節(jié),進(jìn)行啟發(fā)引導(dǎo);PPT 為主,少量板書為輔,幫助學(xué)生理解;決。(詳見 ppt 課件)以圖片、公式、關(guān)鍵內(nèi)容為核心,適當(dāng)輔以提示性文字說明;涉及有關(guān)算法流程時(shí),通過示例描述;關(guān)鍵推導(dǎo)過程用黑板手寫。思考題和作業(yè)第 1.8 節(jié) 習(xí)題 110周次第2 次課學(xué)時(shí)21 章 機(jī)器學(xué)習(xí)概述(1.6 節(jié)2 章 回歸模型(2.1 節(jié))理論課 案例討論課 實(shí)驗(yàn)課 習(xí)題課
3、其他掌握模型交叉驗(yàn)證法的步驟,熟悉混淆矩陣、分類準(zhǔn)確率、錯(cuò)誤率、查準(zhǔn)率、查全率、F1-score、ROC 曲線及 ROC 曲線下面積(AUC) 等常用的分類模型評(píng)估指標(biāo)及應(yīng)用場(chǎng)合,理解模型欠擬合、過擬合與及要求泛化能力,掌握L1范數(shù)和L2范數(shù)正則化的方法。熟悉線性回歸模型的定義以及學(xué)習(xí)準(zhǔn)則(策略正規(guī)方程,掌握梯度下降法的原理。模型選擇與交叉驗(yàn)證法常用的分類模型評(píng)估指標(biāo)L 范數(shù)和L 范數(shù)正則化教學(xué)重點(diǎn)12線性回歸模型最小二乘法和正規(guī)方程梯度下降法L 范數(shù)和L 范數(shù)正則化12教學(xué)難點(diǎn) (2)最小二乘法求解線性回歸模型(3)梯度下降法的迭代關(guān)系式教學(xué)內(nèi)容教學(xué)方法與手段設(shè)計(jì)板書設(shè)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型選擇與評(píng)
4、估線性回歸以教師講授為主,注重條理性和邏輯性;不斷穿插提問和思考等互動(dòng)環(huán)節(jié),進(jìn)行啟發(fā)引導(dǎo);PPT 為主,少量板書為輔,幫助學(xué)生理解;決。(詳見 ppt 課件)以圖片、公式、關(guān)鍵內(nèi)容為核心,適當(dāng)輔以提示性文字說明涉及有關(guān)算法流程時(shí),通過示例描述關(guān)鍵推導(dǎo)過程用黑板手寫思考題和作業(yè)1.8 2.7 15及要求周 次 第 3 次 課 學(xué) 時(shí) 2第 2 章 回歸模型(第 2.2 節(jié)第 2.5 節(jié))理論課 案例討論課 實(shí)驗(yàn)課 習(xí)題課 其他掌握多項(xiàng)式回歸轉(zhuǎn)化為線性回歸求解的方法,熟悉嶺回歸回歸(Lasso 回歸Softmax 回歸的原理以及兩者的區(qū)別與聯(lián)系。多項(xiàng)式回歸轉(zhuǎn)化為線性回歸求解的方法嶺回歸和套索回歸的
5、原理邏輯斯諦回歸的原理和特點(diǎn)Softmax回歸的原理和特點(diǎn)邏輯斯諦回歸的極大似然估計(jì)Softmax回歸模型的求解多項(xiàng)式回歸線性回歸的正則化嶺回歸和套索回歸教學(xué)內(nèi)容 (3)邏輯斯諦回歸(4)Softmax 回歸(1)以教師講授為主,注重條理性和邏輯性;教學(xué)方法 (2)不斷穿插提問和思考等互動(dòng)環(huán)節(jié),進(jìn)行啟發(fā)引導(dǎo); 與手段設(shè) (3)PPT 計(jì)(4)對(duì)于重點(diǎn)和難點(diǎn),通過例題討論講解、師生互動(dòng)、作業(yè)等來決。(詳見 ppt 課件)板書設(shè)計(jì)以圖片、公式、關(guān)鍵內(nèi)容為核心,適當(dāng)輔以提示性文字說明涉及有關(guān)算法流程時(shí),通過示例描述關(guān)鍵推導(dǎo)過程用黑板手寫思考題和作業(yè)第 2.7 節(jié) 習(xí)題 712及要求周 次 第 4 次
6、 課 學(xué) 時(shí) 2第 3 章 k-最近鄰和 k-d 樹算法理論課 案例討論課 實(shí)驗(yàn)課 習(xí)題課 其他掌握k-最近鄰法的基本原理k-最近鄰法的三個(gè)關(guān)鍵要素和優(yōu)缺點(diǎn),熟悉k的取值對(duì)k-k-d 和搜索方法。(1)k-最近鄰的基本原理和優(yōu)缺點(diǎn)(2)k-d 樹的構(gòu)建過程和搜索方法 樹的構(gòu)建過程(2)k-d 樹的搜索方法(1)k-最近鄰法教學(xué)內(nèi)容 (2)k-d 樹教學(xué)方法與手段設(shè)計(jì)板書設(shè)計(jì)以教師講授為主,注重條理性和邏輯性;不斷穿插提問和思考等互動(dòng)環(huán)節(jié),進(jìn)行啟發(fā)引導(dǎo);PPT 為主,少量板書為輔,幫助學(xué)生理解;決。(詳見 ppt 課件)以圖片、公式、關(guān)鍵內(nèi)容為核心,適當(dāng)輔以提示性文字說明涉及有關(guān)算法流程時(shí),通過
7、示例描述關(guān)鍵推導(dǎo)過程用黑板手寫思考題和作業(yè)第 3.4 節(jié) 習(xí)題 17及要求周次第5 次課學(xué)時(shí)21 章3 章習(xí)題及討論第4 章 支持向量機(jī)(4.1 節(jié)理論課 案例討論課 實(shí)驗(yàn)課 習(xí)題課 其他理解經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化歸納原則,以及它們之間的區(qū)別。教學(xué)重點(diǎn) (1)經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則(2)結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化歸納原則教學(xué)難點(diǎn)VC維的概念模型的復(fù)雜度與泛化能力經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則VC 維教學(xué)內(nèi)容 (3)模型的復(fù)雜度與泛化能力推廣性的界結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化歸納原則(1)以教師講授為主,注重條理性和邏輯性;教學(xué)方法 (2)不斷穿插提問和思考等互動(dòng)環(huán)節(jié),進(jìn)行啟發(fā)引導(dǎo); 與手段設(shè) (3)PPT 計(jì)(4)對(duì)于重點(diǎn)
8、和難點(diǎn),通過例題討論講解、師生互動(dòng)、作業(yè)等來決。(詳見 ppt 課件)板書設(shè)計(jì)以圖片、公式、關(guān)鍵內(nèi)容為核心,適當(dāng)輔以提示性文字說明涉及有關(guān)算法流程時(shí),通過示例描述關(guān)鍵推導(dǎo)過程用黑板手寫思考題和作業(yè)及要求周次第6 次課學(xué)時(shí)2第 4 章 支持向量機(jī)(第 4.2 節(jié)第 4.6 節(jié))理論課 案例討論課 實(shí)驗(yàn)課 習(xí)題課 其他理解“支持向量”的概念以及最大化間隔的基本思想,掌握支持向量機(jī)(SVM)的基本原理,熟悉核函數(shù)的作用以及核方法的原理,熟悉支持向量機(jī)(SVM)的特點(diǎn)及應(yīng)用場(chǎng)合?!爸С窒蛄俊钡母拍钜约白畲蠡g隔的基本思想支持向量機(jī)(SVM)的基本原理和特點(diǎn)題的求解方法基于“軟間隔t”的廣義最優(yōu)超平面S
9、VM支持向量機(jī)的基本原理和特點(diǎn)SVM教學(xué)內(nèi)容 (3)基于核函數(shù)的非線性 SVMSVM支持向量機(jī)的訓(xùn)練(1)以教師講授為主,注重條理性和邏輯性;教學(xué)方法 (2)不斷穿插提問和思考等互動(dòng)環(huán)節(jié),進(jìn)行啟發(fā)引導(dǎo); 與手段設(shè) (3)PPT 計(jì)(4)對(duì)于重點(diǎn)和難點(diǎn),通過例題討論講解、師生互動(dòng)、作業(yè)等來決。(詳見 ppt 課件)板書設(shè)計(jì)以圖片、公式、關(guān)鍵內(nèi)容為核心,適當(dāng)輔以提示性文字說明涉及有關(guān)算法流程時(shí),通過示例描述關(guān)鍵推導(dǎo)過程用黑板手寫思考題和作業(yè)第 4.8 節(jié) 習(xí)題 17及要求周次第7 次課學(xué)時(shí)2第 5 章 貝葉斯分類器與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(第 5.1 節(jié)第 5.2 節(jié))理論課 案例討論課 實(shí)驗(yàn)課 習(xí)題課 其他
10、掌握貝葉斯公式和樸素貝葉斯分類器原理,熟悉樸素貝葉斯分類器的優(yōu)缺點(diǎn)及應(yīng)用領(lǐng)域。(1)貝葉斯公式教學(xué)重點(diǎn) (2)樸素貝葉斯分類器原理(3)樸素貝葉斯分類器的優(yōu)缺點(diǎn)教學(xué)難點(diǎn) (1)樸素貝葉斯分類器的特征條件獨(dú)立假定教學(xué)內(nèi)容教學(xué)方法與手段設(shè)計(jì)板書設(shè)計(jì)貝葉斯方法貝葉斯分類器以教師講授為主,注重條理性和邏輯性;不斷穿插提問和思考等互動(dòng)環(huán)節(jié),進(jìn)行啟發(fā)引導(dǎo);PPT 為主,少量板書為輔,幫助學(xué)生理解;決。(詳見 ppt 課件)以圖片、公式、關(guān)鍵內(nèi)容為核心,適當(dāng)輔以提示性文字說明涉及有關(guān)算法流程時(shí),通過示例描述關(guān)鍵推導(dǎo)過程用黑板手寫思考題和作業(yè)第 5.5 節(jié) 習(xí)題 16及要求周次第8 次課學(xué)時(shí)25 章 貝葉斯分
11、類器與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(5.3 節(jié)6 章 決策樹(6.1 節(jié)6.3 節(jié))理論課 案例討論課 實(shí)驗(yàn)課 習(xí)題課 其他 了解貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方法及推理過程。熟悉決策樹的概念以及決策樹的生成策略,熟悉決策樹算法中所用的特征選擇指標(biāo)。(1)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方法及推理過程教學(xué)重點(diǎn) (2)決策樹的概念(3)決策樹的生成策略教學(xué)難點(diǎn) (1)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方法及推理過程(1)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)教學(xué)內(nèi)容決策樹概述決策樹學(xué)習(xí)特征(或?qū)傩裕┻x擇(1)以教師講授為主,注重條理性和邏輯性;教學(xué)方法 (2)不斷穿插提問和思考等互動(dòng)環(huán)節(jié),進(jìn)行啟發(fā)引導(dǎo); 與手段設(shè) (3)PPT 計(jì)(4)對(duì)于重點(diǎn)和難點(diǎn),通過例題討論講解、師生互動(dòng)、作業(yè)等來
12、決。(詳見 ppt 課件)板書設(shè)計(jì)以圖片、公式、關(guān)鍵內(nèi)容為核心,適當(dāng)輔以提示性文字說明涉及有關(guān)算法流程時(shí),通過示例描述關(guān)鍵推導(dǎo)過程用黑板手寫思考題和作業(yè)第 6.10 節(jié) 習(xí)題 12及要求周 次 第 9 次 課 學(xué) 時(shí) 2第 6 章 決策樹(第 6.4 節(jié)第 6.8 節(jié))理論課 案例討論課 實(shí)驗(yàn)課 習(xí)題課 其他ID3C4.5CART ID3C4.5、CART 三種算法的優(yōu)缺點(diǎn)及適用場(chǎng)合,了解決策樹的剪枝處理方法, 熟悉決策樹的優(yōu)缺點(diǎn)。ID3、C4.5、CART算法及其所用的特征選擇指標(biāo)ID3、C4.5、CART三種算法的優(yōu)缺點(diǎn)及適用場(chǎng)合教學(xué)難點(diǎn) (1)ID3、C4.5、CART 決策樹的算法流程
13、ID3算法C4.5 算法教學(xué)內(nèi)容 (3)CART決策樹的剪枝決策樹的優(yōu)缺點(diǎn)(1)以教師講授為主,注重條理性和邏輯性;教學(xué)方法 (2)不斷穿插提問和思考等互動(dòng)環(huán)節(jié),進(jìn)行啟發(fā)引導(dǎo); 與手段設(shè) (3)PPT 計(jì)(4)對(duì)于重點(diǎn)和難點(diǎn),通過例題討論講解、師生互動(dòng)、作業(yè)等來決。(詳見 ppt 課件)板書設(shè)計(jì)以圖片、公式、關(guān)鍵內(nèi)容為核心,適當(dāng)輔以提示性文字說明涉及有關(guān)算法流程時(shí),通過示例描述關(guān)鍵推導(dǎo)過程用黑板手寫思考題和作業(yè)第 6.10 節(jié) 習(xí)題 37章節(jié)名稱章節(jié)名稱4 章6 章習(xí)題及討論授課形式理論課 案例討論課 實(shí)驗(yàn)課 習(xí)題課 其他及要求教學(xué)重點(diǎn)教學(xué)難點(diǎn)教學(xué)內(nèi)容(1)以教師講授為主,注重條理性和邏輯性;
14、教學(xué)方法 (2)不斷穿插提問和思考等互動(dòng)環(huán)節(jié),進(jìn)行啟發(fā)引導(dǎo); 與手段設(shè) (3)以多媒體 PPT 為主,少量板書為輔,幫助學(xué)生理解;計(jì)(4)對(duì)于重點(diǎn)和難點(diǎn),通過例題討論講解、師生互動(dòng)、作業(yè)等來解決。板書設(shè)計(jì) (1)以圖片、公式、關(guān)鍵內(nèi)容為核心,適當(dāng)輔以提示性文字說明涉及有關(guān)算法流程時(shí),通過示例描述關(guān)鍵推導(dǎo)過程用黑板手寫思考題和作業(yè)及要求周次第11 次課學(xué)時(shí)2第 7 章 集成學(xué)習(xí)(第 7.1 節(jié)第 7.3 節(jié))理論課 案例討論課 實(shí)驗(yàn)課 習(xí)題課 其他Bagging Boosting 集成學(xué)習(xí)方法的基本思想以及兩者的異同點(diǎn),熟悉基學(xué)習(xí)器的組合策略,掌握 AdaBoost、梯度提升決策樹(GBDT)算
15、法的流程。BaggingBoosting集成學(xué)習(xí)方法的基本思想以及兩者的異同點(diǎn)教學(xué)重點(diǎn) (2)AdaBoost 算法的流程(3)GBDT 算法的流程教學(xué)難點(diǎn) (1)GBDT 回歸、分類算法流程(1)集成學(xué)習(xí)概述教學(xué)內(nèi)容 (2)AdaBoost 算法(3)梯度提升決策樹(GBDT)(1)以教師講授為主,注重條理性和邏輯性;教學(xué)方法與手段設(shè)計(jì)板書設(shè)計(jì)不斷穿插提問和思考等互動(dòng)環(huán)節(jié),進(jìn)行啟發(fā)引導(dǎo);PPT 為主,少量板書為輔,幫助學(xué)生理解;決。(詳見 ppt 課件)以圖片、公式、關(guān)鍵內(nèi)容為核心,適當(dāng)輔以提示性文字說明涉及有關(guān)算法流程時(shí),通過示例描述關(guān)鍵推導(dǎo)過程用黑板手寫思考題和作業(yè)第 7.6 節(jié) 習(xí)題
16、14章節(jié)名稱授課形式周次第12 次課學(xué)時(shí)27 章 集成學(xué)習(xí)(7.4 節(jié)) 8 章 聚類(8.1 節(jié)8.2 節(jié)理論課 案例討論課 實(shí)驗(yàn)課 習(xí)題課 其他掌握隨機(jī)森林的工作原理,了解隨機(jī)森林和 GBDT 模型的區(qū)別。教學(xué)目的 熟悉聚類的基本思想以及聚類和分類的異同點(diǎn),熟悉常用的聚類算及要求法,掌握k-均值算法的原理、優(yōu)缺點(diǎn)及改進(jìn)算法,熟悉初始的k個(gè)類中心(簇中心)對(duì)k-均值算法的影響。(1)隨機(jī)森林的工作原理教學(xué)重點(diǎn) (2)聚類算法的分類(3)k-均值、k-均值+算法流程教學(xué)難點(diǎn)(1)k-均值算法中簇中心的計(jì)算方法(2)k-均值+算法中選擇初始簇中心的方法隨機(jī)森林和極端隨機(jī)樹教學(xué)內(nèi)容 (2)聚類概述
17、(3)k-均值算法(1)以教師講授為主,注重條理性和邏輯性;教學(xué)方法與手段設(shè)計(jì)板書設(shè)計(jì)不斷穿插提問和思考等互動(dòng)環(huán)節(jié),進(jìn)行啟發(fā)引導(dǎo);PPT 為主,少量板書為輔,幫助學(xué)生理解;決。(詳見 ppt 課件)以圖片、公式、關(guān)鍵內(nèi)容為核心,適當(dāng)輔以提示性文字說明涉及有關(guān)算法流程時(shí),通過示例描述關(guān)鍵推導(dǎo)過程用黑板手寫思考題和作業(yè)7.6 8.6 及要求周 次 第 13 次 課 學(xué) 時(shí) 2第 8 章 聚類(第 8.3 節(jié)第 8.4 節(jié))理論課 案例討論課 實(shí)驗(yàn)課 習(xí)題課 其他熟悉聚類特征和聚類特征樹CF-Tree 的構(gòu)BIRCH DBSCAN 算法的優(yōu)缺點(diǎn),了OPTICS 算法的原理以及適用場(chǎng)合。(1)BIRC
18、H 算法教學(xué)重點(diǎn) (2)基于密度聚類的基本概念(3)DBSCAN 算法的流程教學(xué)難點(diǎn) (1)DBSCAN 算法的流程教學(xué)內(nèi)容教學(xué)方法與手段設(shè)計(jì)板書設(shè)計(jì)BIRCH算法基于密度的聚類算法以教師講授為主,注重條理性和邏輯性;不斷穿插提問和思考等互動(dòng)環(huán)節(jié),進(jìn)行啟發(fā)引導(dǎo);PPT 為主,少量板書為輔,幫助學(xué)生理解;決。(詳見 ppt 課件)以圖片、公式、關(guān)鍵內(nèi)容為核心,適當(dāng)輔以提示性文字說明涉及有關(guān)算法流程時(shí),通過示例描述關(guān)鍵推導(dǎo)過程用黑板手寫思考題和作業(yè)第 8.6 節(jié) 習(xí)題 710及要求周次第14 次課學(xué)時(shí)2第 9 章 深度學(xué)習(xí)(第 9.1 節(jié)第 9.2 節(jié))理論課 案例討論課 實(shí)驗(yàn)課 習(xí)題課 其他LR
19、eLU 等激活函數(shù)的特點(diǎn)及應(yīng)用,熟悉卷池化操作。人工神經(jīng)元模型誤差反向傳播學(xué)習(xí)算法教學(xué)重點(diǎn) (3)Sigmoid、Tanh、ReLU、LReLU 等激活函數(shù)的特點(diǎn)及應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)以及局部連接和權(quán)重共享等特點(diǎn)卷積、池化操作教學(xué)難點(diǎn) (1)誤差反向傳播學(xué)習(xí)算法教學(xué)內(nèi)容教學(xué)方法與手段設(shè)計(jì)板書設(shè)計(jì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以教師講授為主,注重條理性和邏輯性;不斷穿插提問和思考等互動(dòng)環(huán)節(jié),進(jìn)行啟發(fā)引導(dǎo);PPT 為主,少量板書為輔,幫助學(xué)生理解;決。(詳見 ppt 課件)以圖片、公式、關(guān)鍵內(nèi)容為核心,適當(dāng)輔以提示性文字說明涉及有關(guān)算法流程時(shí),通過示例描述關(guān)鍵推導(dǎo)過程用黑板手寫思考題和作業(yè)第 9.6 節(jié) 習(xí)題 19章節(jié)名稱授課形式周次第15 次課學(xué)時(shí)2第 9 章 深度學(xué)習(xí)(第 9.3 節(jié)第 9.4 節(jié))理論課
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