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】2023年
天津医科大学临床医学院高职升本科专业介绍:药学已经公布,主要讲解了专业特色、培养目标、专业核心课程、招生计划、学制及收费标注等相关内容,详细内容见下文。
2023年天津医科大学临床医学院高职升本科专业介绍:药学
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培养目标;本专业培养适应新封代中国特色社会主交医药卫生事业发展需要,具有较高的政治素质和社会责任感,掌握药学学科基础知识。基本理论和基本技膨,具有良好的职业素养,创新精。部业意识和实践能力,能够在药物硒发。生产、检验、流涯、使用和管理等领越。从事药物发现与评价、到物制剂设计与制备、药品质量标准研究与质量控制、药品管理以及药学服务等方面工作的德暂体美劳全面发展的离素质,应用型社会主交专门人才。
核心课程;专业基础课程:无机
化学、有机化学,物理化学、分析化学。生理擘、系境解剖学,生脑化学、璃通生脑学,波谱分析、区学
统计学。
专业课程:
药物化学、药剂学、药理学、
药物分析。药物动力学、天然药物化学。生药学、临床药理学。
药事管理学、药学信息检索与利用,药学科研设计。
就业方向:中业生具有较强的实验动手操作能力,能都在药品生产、检验。流通,使用和际究与开发领域从事药物分析。药品检验。
药物制剂及临床合理用药等方面工作。
2023年天津医科大学临床医学院高职升本科招生专业计划
科类
代码
名称
计划数
语种
学制
收费标准
1248
天津医科大学临床医学院
文史类
01
公共事业管理(有专业限制,详情请查阅院校招生章程或向院校咨询)
20
不限
2
15000
理工类
02
公共事业管理(有专业限制,详情请查阅院校招生章程或向院校咨询)
20
不限
2
15000
理工类
03
药学(有专业限制,详情请查阅院校招生章程或向院校咨询)
30
不限
2
20000
理工类
04
护理学(有专业限制,详情请查阅院校招生章程或向院校咨询)
30
不限
2
20000
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有没有自考机械制造及自动化(本科)的学长学姐啊!告诉下江西2012年自考机械制造及自动化(本科)专业简介
考学校:南昌航空工业学院
一、指导思想
高等教育自学考试是我国高等教育基本制度之一,是对社会自学者进行的以学历考试为主的高等教育国家考试,也是一种个人自学、社会助学与国家考试相结合的高等教育形式,是我国高等教育体系的重要组成部分。
机械制造及自动化专业是为我国市场经济建设的需要,有计划地造就现代工程技术应用人才而设置的。根据高等教育自学考试的特点,着重考核自学应考者掌握基本理论、基本知识的程度以及运用基本知识分析和解决问题的能力。
二、培养目标和基本要求
本专业培养和造就从事机械制造工艺编制和工艺装备设计、机械制造设备选用、管理的应用型工程技术人才。
本专业要求应考者努力学习马克思列宁主义、毛泽东思想,树立爱国主义、集体主义和社会主义思想,遵守法律、法规,具有良好的思想品德,积极为社会主义现代化建设服务。要求应考者掌握本专业所必须的计算机应用、
工程力学、机械设计、电工与电子技术、机械制造技术、
数控技术等基础知识;具有初步的计算机绘图、编制机械加工工艺与设计工艺装备的能物谨力,能够初步选用和管理机械制造设备,具备一定的经济分析能力。
三、学历层次与规格
本专业为专科层次,其总体上与全日制普通高等学校相同专业专科水平一致。
凡取得专科规定的十六门课程合格成绩,累计不少于78学分,思想品德经鉴定符合要求者,发给专科毕业证书,国家承认学历。
四、考试课程及学分
专业代码:080301
1 0001 马克思主义
哲学原理 3
2 0002 邓小平理论概论 3
3 0003 法律基础与思想道德修养 2
4 4729 大学语文 4
5 0012
英语(一) 7
6 0018 计算机应用基础 4 含上机2学分 (0019)
7 0022 高等数学(工专) 7
8 2159 工程力学(一) 5
9 2183 机械制图(一) 7 含实践1学分 (2184)
10 2185 机械设计基础 7 含课程设计2学分 (2186)
11 2187 电工与电子技术 6 含实践2学分 (2188)
12 2189 机械制造基础 5 含实践1学分 (2190)
13 2191 机械制造技术 7 含实践1学分 (2192)
14 2194 工程经济 4
15 2195 数控技术及应用 4 含实践1学分 (2196)
16 3197 理论与实践
五、部分课程说明
1、机械制图(一)
本课程是一门研究用投影法(主要是正投影)绘制机械图样和解决空间几何问题的既有理论又有较多绘图实践的专业基础课。其目的是培养应考者绘图、读图能力和初步的图解能力,同时学习公差与配合的基本知识。要求学会基本画法,能正确地绘制和阅读一般零件图和中等复杂程度的装配图。所绘图样应做到:投影正确,视图选择与配置恰当键顷,尺寸完全,标注清晰,字样工整,图面整洁,符合机械制图国家标准,学会查阅机械零件手册和有关国家标准,学会尺寸公差和形位公关的标注方法。随着计算机绘图新技术的发展,要求了解计算机绘图的基本知识,熟悉计算机绘图系统的组成,并初步掌握用一种典型的绘图软件来绘制二维图形。
2、工程力学(一)
本课程是本专业的一门专业基础课。它包括静力学、动力学和材料力学三部分。课程的基本要求是:掌握力学的简化及物体平衡时作用力之间的关系,掌握物体运动的特征及作用于物体上的力与物体运动的变化之间的关系,掌握工程构件的强度,刚度和稳定性问题。本课程为机械设计基础、机械制造基础和机械制造技术等课程提供必需的力学知识和有关基础理论,并培养应考者的辨证唯物观点和处理一般工程力学问题的能力。
3、机械设计基础
本课程是本罩亮基专业一门专业基础课。包括机构设计和机械零件设计两部分。课程的基本要求是:掌握和了解机构构造、运动、受力和机械效率,以及按给定的运动要求和力学条件选择机构类型和设计其主要尺寸。掌握和了解机械零件的工作原理、特点、失效形式、选用和计算方法。通过本课程学习为机械制造基础和机械制造技术等后续课程提供必需的机构和机械零件的基本知识;同时培养应考者具有运用标准、手册进行一般参数的通用零件和简单机械装置设计的初步能力。
4、电工与电子技术
本课程是本专业一门专业基础课。它是研究电和磁以及电子技术在工程技术领域的应用的一门科学,是工程技术人员必须具备的基础知识。通过本课程的学习,旨使应考者掌握电路、电机以及电子技术方面的基本理论、基本知识以及工程技术领域中应用的基本方法和技能,着重于理解、掌握基本的实验技能。
5、工程经济
本课程是本专业一门专业基础课,是适应市场经济的需要而产生的一门技术科学和经济科学相互渗透的边缘学科,通过本课程的学习,旨使应考者掌握工程经济的基本知识、基本理论和基本技能,以市场为前提,经济为目标,技术为手段,对多种投资方案进行经济评价、比较、判断并作出决策。主要内容有:工程经济分析的基本原理,成本估计,生产成本控制与分析,投资方案的选择与分析,经济风险分析,技术创新的理论与方法,价值工程,工程项目的可行性研究,设备更新的经济分析等。
6、数控技术及应用
本课程是本专业的一门专业课。课程的基本内容为通过典型产品—数控机床,学习设备的主体结构、计算机控制原理、伺服系统和反馈系统等方面的知识,并重点掌握两座标控制的编程技术,其中包括必要的数学计算。使应考者掌握数控机床的主要结构、工作原理、调试、检测、运行和维护方面的基本知识和技能。
江西省自学考试委员会办公室
人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域,它普遍包含了
机器学习
、知识图谱、
自然语言处理
、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。
一、机器学习
机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、
计算机科学
、脑科学等诸多领域的
交叉学科
,研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一,研究从观测数据(样本)出发寻找规律,利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、
学习方法
以及算法的不同,机器学习存在不同的分类方法。
根据学习模式将机器学习分类为监督学习、
无监督学习
和强化学习等。
根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。
二、知识图谱
知识图谱本质上是结构化的语义知识库,是一种由节点和边组成的图数据结构,以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系,其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组,以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结,构成网状的知识结构。在知识图谱中,每个节点表示现实世界的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络,提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域,需要用到异常分析、静态分析、动态分析等
数据挖掘
方法。特别地,知识图谱在
搜索引擎
、可视化展示和
精准营销
方面有很大的优势,已成为业界的热门工具。但是,知识图谱的发展还有很大的挑战,如数据的噪声问题,即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入,还有一系列关键技术需要突破。
三、自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向,研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,涉及的领域较多,主要包括机器
翻译、机器阅读理解和问答系统等。
机器翻译
机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性,翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展,自然语言知识图谱不断扩充,机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。
语义理解
语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解,并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布,语义理解受到更多关注,取得了快速发展,相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用,进一步提高问答与对话系统的精度。
问答系统
问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题,系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现,但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用,在问答系统
鲁棒性
方面仍然存在着问题和挑战。
自然语言处理面临四大挑战:
一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;
二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;
三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;
四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的
数学模型
描述,语义计算需要参数庞大的非线性计算
四、人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换,主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换,是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与
认知
心理学
、人机工程学、多媒体技术、
虚拟现实技术
等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行,主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备,以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外,还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。
五、计算机视觉
计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学,让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展,预处理、特征提取与算法处理渐渐融合,形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题,计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
目前,计算机视觉技术发展迅速,已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战:
一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合,计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据,已经逐渐成熟并且可以超过人类,而在某些问题上却无法达到很高的精度;
二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本,目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注,需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;
三是如何加快新型算法的设计开发,随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现,针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。
六、生物特征识别
生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看,生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集,如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等
声学信息进行采集,利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理,得到相应的特征进行存储。
识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取,然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析,完成识别。从应用任务看,生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务,辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程,是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对,确定身份的过程,是一对一的问题。
生物特征识别技术涉及的内容十分广泛,包括指纹、
掌纹
、人脸、
虹膜
、指静脉、声纹、步态等多种生物特征,其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术,在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。
七、VR/AR
虚拟现实(VR)/
增强现实
(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术,在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互,相互影响,获得近似真实环境的感受和体验,通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。
虚拟现实/增强现实从技术特征角度,按照不同处理阶段,可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化,难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法,其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等,其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法,以期提高人对复杂信息的认知能力,其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。
目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势
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