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數(shù)智創(chuàng)新變革未來基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理深度學(xué)習(xí)在圖像處理中的應(yīng)用概述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和結(jié)構(gòu)常見的深度學(xué)習(xí)圖像處理模型圖像分類與識別的應(yīng)用實例目標(biāo)檢測與跟蹤的應(yīng)用實例圖像生成與轉(zhuǎn)換的應(yīng)用實例深度學(xué)習(xí)圖像處理的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展結(jié)論:深度學(xué)習(xí)在圖像處理中的潛力與價值ContentsPage目錄頁深度學(xué)習(xí)在圖像處理中的應(yīng)用概述基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理深度學(xué)習(xí)在圖像處理中的應(yīng)用概述圖像分類1.深度學(xué)習(xí)可以通過訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)等模型,實現(xiàn)圖像的高精度分類。2.通過不斷優(yōu)化模型和算法,可以進(jìn)一步提高圖像分類的準(zhǔn)確性和魯棒性。3.目前最先進(jìn)的圖像分類算法已經(jīng)達(dá)到了相當(dāng)高的準(zhǔn)確率,應(yīng)用在各個領(lǐng)域。目標(biāo)檢測1.目標(biāo)檢測是圖像處理中的重要任務(wù),深度學(xué)習(xí)可以實現(xiàn)高效準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測。2.目前流行的目標(biāo)檢測算法主要基于CNN和RPN等模型,可以通過訓(xùn)練不斷提高準(zhǔn)確率。3.目標(biāo)檢測技術(shù)在人臉識別、自動駕駛等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)在圖像處理中的應(yīng)用概述圖像生成1.深度學(xué)習(xí)可以通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)等模型,實現(xiàn)高質(zhì)量的圖像生成。2.圖像生成技術(shù)可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)增強、圖像修復(fù)等領(lǐng)域。3.目前圖像生成技術(shù)仍有一定的局限性,需要進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)。圖像分割1.圖像分割是將圖像中的不同區(qū)域分離出來的技術(shù),深度學(xué)習(xí)可以實現(xiàn)高效準(zhǔn)確的圖像分割。2.目前常用的圖像分割算法包括U-Net等模型,可以通過訓(xùn)練不斷提高準(zhǔn)確率。3.圖像分割技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像處理、遙感圖像處理等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)在圖像處理中的應(yīng)用概述視頻處理1.深度學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于視頻分類、目標(biāo)跟蹤等視頻處理任務(wù)。2.視頻處理需要考慮視頻數(shù)據(jù)的時序關(guān)系和時空特征,需要采用適合視頻處理的模型和算法。3.視頻處理技術(shù)在智能監(jiān)控、視頻檢索等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。圖像增強1.圖像增強是通過一定的技術(shù)手段提高圖像質(zhì)量的技術(shù),深度學(xué)習(xí)可以實現(xiàn)高質(zhì)量的圖像增強。2.目前常用的圖像增強算法包括SRCNN等模型,可以通過訓(xùn)練不斷提高增強效果。3.圖像增強技術(shù)可以應(yīng)用于低質(zhì)量圖像的改善、圖像去噪等領(lǐng)域。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和結(jié)構(gòu)基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和結(jié)構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成:卷積層、池化層、全連接層。卷積層負(fù)責(zé)特征提取,池化層負(fù)責(zé)特征降維,全連接層負(fù)責(zé)分類或回歸。2.卷積運算:通過在輸入圖像上滑動卷積核并執(zhí)行卷積運算,從而提取圖像的局部特征。不同的卷積核可以提取不同的特征,如邊緣、紋理等。3.權(quán)重共享:在同一卷積層中,使用相同的卷積核對輸入圖像進(jìn)行卷積運算,從而大大減少模型的參數(shù)數(shù)量。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)1.層次化結(jié)構(gòu):卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用層次化結(jié)構(gòu),低層提取基礎(chǔ)特征,高層進(jìn)行抽象和語義理解。2.反向傳播算法:通過反向傳播算法,可以計算每個參數(shù)的梯度,并根據(jù)梯度更新參數(shù),從而優(yōu)化模型的性能。3.批量歸一化:通過在每個卷積層后加入批量歸一化層,可以加速模型的訓(xùn)練收斂速度,并提高模型的泛化能力。以上內(nèi)容僅供參考,具體內(nèi)容還需要根據(jù)具體的研究和應(yīng)用場景來確定。希望以上內(nèi)容能夠為您提供一些啟發(fā)和幫助。常見的深度學(xué)習(xí)圖像處理模型基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理常見的深度學(xué)習(xí)圖像處理模型1.CNN是圖像處理中最常用的深度學(xué)習(xí)模型,能夠有效地提取圖像中的特征信息。2.CNN通過卷積層、池化層等結(jié)構(gòu),逐層抽象圖像信息,最終輸出圖像分類、目標(biāo)檢測等結(jié)果。3.CNN在圖像識別、圖像分類等任務(wù)上具有較好的效果,廣泛應(yīng)用于人臉識別、自動駕駛等領(lǐng)域。生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)1.GAN是一種生成模型,通過生成器和判別器的對抗訓(xùn)練,生成具有高度真實感的圖像。2.GAN能夠?qū)W習(xí)真實數(shù)據(jù)的分布,從而生成與真實數(shù)據(jù)類似的新數(shù)據(jù)。3.GAN廣泛應(yīng)用于圖像生成、圖像修復(fù)、超分辨率等任務(wù),是圖像處理領(lǐng)域的重要研究方向。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)常見的深度學(xué)習(xí)圖像處理模型深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)1.DBN是一種深度生成模型,通過多層的受限玻爾茲曼機(RBM)堆疊而成。2.DBN能夠?qū)W習(xí)圖像中的深層次特征表示,用于圖像分類、識別等任務(wù)。3.DBN的訓(xùn)練需要采用逐層預(yù)訓(xùn)練的方式,可以提高訓(xùn)練效率和模型的泛化能力。遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)1.RNN是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型,可以處理圖像中的序列信息。2.RNN通過記憶單元的設(shè)計,可以捕捉序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系。3.RNN廣泛應(yīng)用于圖像標(biāo)注、圖像生成等任務(wù),可以結(jié)合CNN等其他模型進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練。常見的深度學(xué)習(xí)圖像處理模型注意力機制1.注意力機制是一種提高深度學(xué)習(xí)模型性能的技術(shù),可以幫助模型更好地關(guān)注重要的圖像區(qū)域。2.注意力機制通過計算注意力權(quán)重,使得模型能夠更好地利用有限的計算資源,提高模型的準(zhǔn)確性。3.注意力機制廣泛應(yīng)用于圖像處理中的各種任務(wù),如目標(biāo)檢測、圖像分類等。遷移學(xué)習(xí)1.遷移學(xué)習(xí)是一種利用已有知識幫助新任務(wù)學(xué)習(xí)的方法,可以有效地提高模型的泛化能力。2.遷移學(xué)習(xí)通過將預(yù)訓(xùn)練模型作為特征提取器,將其應(yīng)用于新任務(wù)中,可以大大提高模型的性能。3.遷移學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用于圖像處理中的各種任務(wù),可以幫助減少訓(xùn)練時間和提高模型的準(zhǔn)確性。圖像分類與識別的應(yīng)用實例基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理圖像分類與識別的應(yīng)用實例醫(yī)學(xué)圖像分類與識別1.醫(yī)學(xué)圖像分類與識別在疾病診斷、病灶定位等方面具有廣泛應(yīng)用。2.深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以提高醫(yī)學(xué)圖像分析的準(zhǔn)確性和效率。3.未來發(fā)展趨勢包括與多學(xué)科交叉融合、開發(fā)更高效的算法等。醫(yī)學(xué)圖像分類與識別是一種重要的應(yīng)用,可以幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷疾病和定位病灶。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在此領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用,可以提高醫(yī)學(xué)圖像分析的準(zhǔn)確性和效率。通過使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法,可以對醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行自動分類和識別,減少人工干預(yù)和主觀誤差。未來發(fā)展趨勢包括與多學(xué)科交叉融合,開發(fā)更高效的算法,以及提高模型的可解釋性和魯棒性。遙感圖像分類與識別1.遙感圖像分類與識別在土地資源利用、環(huán)境監(jiān)測等方面具有廣泛應(yīng)用。2.深度學(xué)習(xí)可以提高遙感圖像分類的精度和效率。3.未來發(fā)展趨勢包括開發(fā)更高效的模型、結(jié)合多源數(shù)據(jù)等。遙感圖像分類與識別是一種重要的應(yīng)用,可以幫助人們對地球表面進(jìn)行更準(zhǔn)確的監(jiān)測和分析。深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以提高遙感圖像分類的精度和效率,通過對高分辨率衛(wèi)星圖像等數(shù)據(jù)的處理,可以更好地提取地物信息和識別目標(biāo)。未來發(fā)展趨勢包括開發(fā)更高效的模型,結(jié)合多源數(shù)據(jù),以及提高模型的適應(yīng)性和可擴展性。圖像分類與識別的應(yīng)用實例1.安防監(jiān)控圖像分類與識別在智能安防、人臉識別等方面具有廣泛應(yīng)用。2.深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以提高安防監(jiān)控的準(zhǔn)確性和實時性。3.未來發(fā)展趨勢包括開發(fā)更先進(jìn)的算法、加強隱私保護(hù)等。安防監(jiān)控圖像分類與識別是一種重要的應(yīng)用,可以幫助提高智能安防系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和實時性。通過深度學(xué)習(xí)技術(shù),可以對監(jiān)控圖像進(jìn)行自動分類和識別,實現(xiàn)人臉識別、目標(biāo)跟蹤等功能。未來發(fā)展趨勢包括開發(fā)更先進(jìn)的算法,提高模型的魯棒性和適應(yīng)性,同時加強隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全。以上僅為部分主題名稱和,其他相關(guān)應(yīng)用實例還包括工業(yè)檢測、自動駕駛、智能農(nóng)業(yè)等。安防監(jiān)控圖像分類與識別目標(biāo)檢測與跟蹤的應(yīng)用實例基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理目標(biāo)檢測與跟蹤的應(yīng)用實例目標(biāo)檢測在智能監(jiān)控中的應(yīng)用1.智能監(jiān)控已成為公共安全、智能交通等領(lǐng)域的重要工具,目標(biāo)檢測技術(shù)是實現(xiàn)智能監(jiān)控的關(guān)鍵技術(shù)之一。2.目標(biāo)檢測可以實時準(zhǔn)確地識別出監(jiān)控視頻中的行人、車輛等目標(biāo),為智能監(jiān)控提供了更加精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持。3.隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展,目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性和實時性得到了極大的提升,為智能監(jiān)控的廣泛應(yīng)用打下了堅實的基礎(chǔ)。目標(biāo)檢測在自動駕駛中的應(yīng)用1.自動駕駛技術(shù)需要高度精準(zhǔn)的感知能力,目標(biāo)檢測技術(shù)是實現(xiàn)自動駕駛感知的關(guān)鍵技術(shù)之一。2.目標(biāo)檢測可以識別出道路上的車輛、行人、障礙物等目標(biāo),為自動駕駛車輛提供實時的路況信息。3.通過深度學(xué)習(xí)技術(shù),目標(biāo)檢測可以實現(xiàn)更加精準(zhǔn)和高效的識別,提高自動駕駛的安全性和可靠性。目標(biāo)檢測與跟蹤的應(yīng)用實例目標(biāo)跟蹤在視頻分析中的應(yīng)用1.視頻分析已成為智能監(jiān)控、智能交通等領(lǐng)域的重要工具,目標(biāo)跟蹤技術(shù)是實現(xiàn)視頻分析的關(guān)鍵技術(shù)之一。2.目標(biāo)跟蹤可以對視頻中的目標(biāo)進(jìn)行實時跟蹤,獲取目標(biāo)的運動軌跡和行為信息,為視頻分析提供更加精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持。3.通過深度學(xué)習(xí)技術(shù),目標(biāo)跟蹤可以實現(xiàn)更加準(zhǔn)確和高效的跟蹤,提高視頻分析的精度和效率。目標(biāo)檢測與跟蹤在人臉識別中的應(yīng)用1.人臉識別已成為智能安防、智能金融等領(lǐng)域的重要應(yīng)用,目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)是實現(xiàn)人臉識別的關(guān)鍵技術(shù)之一。2.目標(biāo)檢測與跟蹤可以準(zhǔn)確地定位并跟蹤人臉,為人臉識別提供高質(zhì)量的面部圖像數(shù)據(jù)。3.通過深度學(xué)習(xí)技術(shù),目標(biāo)檢測與跟蹤可以實現(xiàn)更加精準(zhǔn)和高效的人臉定位與跟蹤,提高人臉識別的準(zhǔn)確性和效率。目標(biāo)檢測與跟蹤的應(yīng)用實例目標(biāo)檢測與跟蹤在智能交互中的應(yīng)用1.智能交互已成為智能家居、智能醫(yī)療等領(lǐng)域的重要應(yīng)用,目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)是實現(xiàn)智能交互的關(guān)鍵技術(shù)之一。2.目標(biāo)檢測與跟蹤可以實時識別并跟蹤人體的動作和姿態(tài),實現(xiàn)更加自然和智能的交互體驗。3.通過深度學(xué)習(xí)技術(shù),目標(biāo)檢測與跟蹤可以實現(xiàn)更加精準(zhǔn)和高效的人體動作和姿態(tài)識別,提高智能交互的效果和用戶體驗。目標(biāo)檢測與跟蹤在機器人視覺中的應(yīng)用1.機器人視覺是實現(xiàn)機器人智能化和自主化的關(guān)鍵技術(shù)之一,目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)是機器人視覺的重要組成部分。2.目標(biāo)檢測與跟蹤可以幫助機器人實時識別并跟蹤目標(biāo)物體,實現(xiàn)更加精準(zhǔn)和高效的機器人操作。3.通過深度學(xué)習(xí)技術(shù),目標(biāo)檢測與跟蹤可以實現(xiàn)更加精準(zhǔn)和高效的物體識別和跟蹤,提高機器人的自主化和智能化水平。圖像生成與轉(zhuǎn)換的應(yīng)用實例基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理圖像生成與轉(zhuǎn)換的應(yīng)用實例圖像風(fēng)格遷移1.利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將一張圖像的內(nèi)容與另一張圖像的風(fēng)格進(jìn)行合成,生成新的藝術(shù)風(fēng)格圖像。2.常見的算法有Gatys等提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)格遷移算法,以及Johnson等提出的快速風(fēng)格遷移算法。3.圖像風(fēng)格遷移可以應(yīng)用于藝術(shù)創(chuàng)作、照片美化等領(lǐng)域。圖像超分辨率重建1.利用深度學(xué)習(xí)技術(shù),將低分辨率圖像轉(zhuǎn)換為高分辨率圖像。2.常見的算法有SRCNN、ESRGAN等。3.圖像超分辨率重建可以應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像、監(jiān)控視頻等領(lǐng)域。圖像生成與轉(zhuǎn)換的應(yīng)用實例圖像去噪1.利用深度學(xué)習(xí)技術(shù),去除圖像中的噪聲,提高圖像質(zhì)量。2.常見的算法有DnCNN、NLM等。3.圖像去噪可以應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像、低光照圖像增強等領(lǐng)域。圖像轉(zhuǎn)換1.利用深度學(xué)習(xí)技術(shù),將一種類型的圖像轉(zhuǎn)換為另一種類型的圖像,如灰度圖像轉(zhuǎn)換為彩色圖像,語義分割圖像轉(zhuǎn)換為場景圖像等。2.常見的算法有Pix2Pix、CycleGAN等。3.圖像轉(zhuǎn)換可以應(yīng)用于圖像增強、數(shù)據(jù)擴充等領(lǐng)域。圖像生成與轉(zhuǎn)換的應(yīng)用實例圖像生成1.利用深度學(xué)習(xí)技術(shù),生成全新的圖像。2.常見的算法有GAN、VAE等。3.圖像生成可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)擴充、藝術(shù)創(chuàng)作等領(lǐng)域。視頻圖像處理1.利用深度學(xué)習(xí)技術(shù),對視頻圖像進(jìn)行處理,如目標(biāo)檢測、行為識別等。2.常見的算法有YOLO、FasterR-CNN等。3.視頻圖像處理可以應(yīng)用于智能監(jiān)控、自動駕駛等領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)圖像處理的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理深度學(xué)習(xí)圖像處理的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展數(shù)據(jù)隱私和安全1.深度學(xué)習(xí)需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),但這些數(shù)據(jù)往往包含隱私信息,如何確保數(shù)據(jù)安全和隱私是一個重要挑戰(zhàn)。2.未來發(fā)展需要建立更加完善的數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)機制。模型泛化能力1.深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好,但在實際應(yīng)用中往往面臨泛化能力不足的問題。2.提高模型泛化能力是未來發(fā)展的重要方向,需要研究更好的模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法。深度學(xué)習(xí)圖像處理的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展計算資源消耗1.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的計算資源進(jìn)行訓(xùn)練和推理,這限制了其在實際應(yīng)用中的廣泛使用。2.未來發(fā)展需要研究更高效的算法和硬件加速技術(shù),降低計算資源消耗??山忉屝院涂煽啃?.深度學(xué)習(xí)模型的決策過程往往缺乏可解釋性,這限制了其在一些關(guān)鍵領(lǐng)域的應(yīng)用。2.提高模型的可解釋性和可靠性是未來發(fā)展的重要趨勢,需要研究更好的可視化和解釋方法。深度學(xué)習(xí)圖像處理的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展多任務(wù)學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)1.深度學(xué)習(xí)模型往往需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,但實際應(yīng)用中往往面臨數(shù)據(jù)不足的問題。2.多任務(wù)學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)可以有效地利用已有的知識和數(shù)據(jù),提高模型的性能和應(yīng)用范圍。結(jié)合傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)1.深度學(xué)習(xí)圖像處理技術(shù)可以與傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)相結(jié)合,發(fā)揮各自的優(yōu)勢,提高圖像處理效果。2.未來發(fā)展需要進(jìn)一步研究結(jié)合傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)和深度學(xué)習(xí)的方法,推動圖像處理技術(shù)的發(fā)展。結(jié)論:深度學(xué)習(xí)在圖像處理中的潛力與價值基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理結(jié)論:深度學(xué)習(xí)在圖像處理中的潛力與價值深度學(xué)習(xí)在圖像處理中的應(yīng)用潛力1.深度學(xué)習(xí)可提取圖像中的高級特征,提高圖像處理的準(zhǔn)確性。2.深度學(xué)習(xí)能夠?qū)崿F(xiàn)圖像的自動識別和分類,提升圖像處理效
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