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匯報(bào)人:XX2024年人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)培訓(xùn)資料2024-01-22目錄引言人工智能基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)深度學(xué)習(xí)在人工智能中應(yīng)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)在人工智能中應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在人工智能中應(yīng)用總結(jié)與展望01引言Chapter
培訓(xùn)目的和背景適應(yīng)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的快速發(fā)展,相關(guān)技術(shù)已滲透到各行各業(yè),掌握這些技術(shù)對(duì)于提升個(gè)人競(jìng)爭(zhēng)力和企業(yè)創(chuàng)新能力至關(guān)重要。滿足市場(chǎng)需求越來(lái)越多的企業(yè)和組織需要具備人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技能的人才,開(kāi)展相關(guān)培訓(xùn)有助于彌補(bǔ)市場(chǎng)人才缺口。推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新通過(guò)培訓(xùn),培養(yǎng)一批具備創(chuàng)新思維和實(shí)踐能力的人才,推動(dòng)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。核心技術(shù)深入講解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等核心技術(shù)原理及應(yīng)用場(chǎng)景?;A(chǔ)知識(shí)涵蓋數(shù)學(xué)、編程、數(shù)據(jù)科學(xué)等基礎(chǔ)知識(shí),為學(xué)員打下堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。實(shí)踐技能通過(guò)案例分析、項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)等方式,提高學(xué)員解決實(shí)際問(wèn)題的能力。培訓(xùn)目標(biāo)使學(xué)員掌握人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理和方法,具備獨(dú)立分析和解決問(wèn)題的能力,能夠在實(shí)際項(xiàng)目中應(yīng)用所學(xué)知識(shí)。前沿動(dòng)態(tài)介紹人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新研究成果和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì),拓寬學(xué)員視野。培訓(xùn)內(nèi)容和目標(biāo)02人工智能基礎(chǔ)Chapter人工智能(AI)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,旨在研究、開(kāi)發(fā)能夠模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了符號(hào)主義、連接主義和深度學(xué)習(xí)三個(gè)階段。符號(hào)主義認(rèn)為人工智能源于對(duì)人類思維的研究,連接主義主張通過(guò)訓(xùn)練大量神經(jīng)元之間的連接關(guān)系來(lái)模擬人腦,而深度學(xué)習(xí)則通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征,以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。人工智能定義發(fā)展歷程人工智能定義與發(fā)展歷程機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集,它使用算法來(lái)解析數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),然后做出決策或預(yù)測(cè)。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)用于數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、生物特征識(shí)別、搜索引擎、醫(yī)學(xué)診斷和金融等領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,它使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù),例如圖像,聲音和文本。深度學(xué)習(xí)技術(shù)廣泛應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。自然語(yǔ)言處理自然語(yǔ)言處理(NLP)是人工智能的一個(gè)分支,旨在讓計(jì)算機(jī)理解和生成人類語(yǔ)言。NLP技術(shù)包括詞法分析、句法分析、語(yǔ)義理解等,應(yīng)用于機(jī)器翻譯、智能問(wèn)答、情感分析等領(lǐng)域。人工智能核心技術(shù)自動(dòng)駕駛汽車依靠人工智能、視覺(jué)計(jì)算、雷達(dá)、監(jiān)控裝置和全球定位系統(tǒng)協(xié)同合作,讓電腦可以在沒(méi)有任何人類主動(dòng)的操作下,自動(dòng)安全地操作機(jī)動(dòng)車輛。人機(jī)交互技術(shù)旨在通過(guò)計(jì)算機(jī)輸入、輸出設(shè)備,以有效的方式實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)對(duì)話的技術(shù)。人機(jī)交互技術(shù)包括機(jī)器識(shí)別、虛擬現(xiàn)實(shí)、語(yǔ)音識(shí)別等,應(yīng)用于智能家居、智能醫(yī)療等領(lǐng)域。智能機(jī)器人是一個(gè)在感知-思維-效應(yīng)方面全面模擬人的機(jī)器系統(tǒng),外形不一定像人。它是人工智能技術(shù)的綜合試驗(yàn)場(chǎng),可以全面地考察人工智能各個(gè)領(lǐng)域的技術(shù),研究它們相互之間的關(guān)系。還可以在有害的環(huán)境中替人從事危險(xiǎn)的工作、上天下海、戰(zhàn)場(chǎng)作業(yè)等方面大顯身手。自動(dòng)駕駛?cè)藱C(jī)交互智能機(jī)器人人工智能在各領(lǐng)域應(yīng)用03機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)Chapter機(jī)器學(xué)習(xí)是一種通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)規(guī)律和模式,并用于預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的方法。機(jī)器學(xué)習(xí)的定義根據(jù)學(xué)習(xí)方式和目標(biāo)的不同,機(jī)器學(xué)習(xí)可分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。機(jī)器學(xué)習(xí)的分類機(jī)器學(xué)習(xí)定義與分類監(jiān)督學(xué)習(xí)原理監(jiān)督學(xué)習(xí)通過(guò)已知輸入和輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,學(xué)習(xí)一個(gè)映射關(guān)系,然后對(duì)新的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。常見(jiàn)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)和決策樹(shù)等。非監(jiān)督學(xué)習(xí)原理非監(jiān)督學(xué)習(xí)在沒(méi)有已知輸出數(shù)據(jù)的情況下,通過(guò)挖掘輸入數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和模式進(jìn)行學(xué)習(xí)。常見(jiàn)的非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括聚類、降維和異常檢測(cè)等。強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)與環(huán)境的交互進(jìn)行學(xué)習(xí),智能體根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)選擇動(dòng)作,并根據(jù)環(huán)境反饋的獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰調(diào)整策略。常見(jiàn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法包括Q-learning、策略梯度和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理線性回歸是一種用于預(yù)測(cè)數(shù)值型數(shù)據(jù)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,通過(guò)最小化預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的均方誤差進(jìn)行訓(xùn)練。線性回歸邏輯回歸是一種用于解決二分類問(wèn)題的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,通過(guò)sigmoid函數(shù)將線性回歸的輸出映射到[0,1]區(qū)間,表示樣本屬于正類的概率。邏輯回歸支持向量機(jī)是一種廣泛用于分類和回歸問(wèn)題的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,通過(guò)尋找最優(yōu)超平面實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類。支持向量機(jī)(SVM)常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹決策樹(shù)01決策樹(shù)是一種易于理解和實(shí)現(xiàn)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,通過(guò)樹(shù)形結(jié)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或回歸。常見(jiàn)的決策樹(shù)算法包括ID3、C4.5和CART等。K-均值聚類02K-均值聚類是一種非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,用于將輸入數(shù)據(jù)劃分為K個(gè)簇,使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)盡可能相似,不同簇間的數(shù)據(jù)盡可能不同。主成分分析(PCA)03主成分分析是一種非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,用于降低數(shù)據(jù)的維度,同時(shí)保留數(shù)據(jù)中的主要特征。PCA通過(guò)尋找數(shù)據(jù)的主成分實(shí)現(xiàn)降維。常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹Q-learningQ-learning是一種基于值迭代的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,通過(guò)不斷更新?tīng)顟B(tài)-動(dòng)作值函數(shù)(Q函數(shù))來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。Q-learning適用于狀態(tài)和動(dòng)作空間離散且有限的問(wèn)題。策略梯度策略梯度是一種基于策略迭代的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,通過(guò)直接優(yōu)化策略參數(shù)來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。策略梯度適用于連續(xù)動(dòng)作空間的問(wèn)題以及處理高維狀態(tài)和動(dòng)作空間的問(wèn)題。常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹04深度學(xué)習(xí)在人工智能中應(yīng)用Chapter03深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和優(yōu)化包括損失函數(shù)的選擇、優(yōu)化算法的應(yīng)用、過(guò)擬合和欠擬合的處理等。01深度學(xué)習(xí)的基本原理通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征,以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。02常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow、PyTorch、Keras等,以及各框架的優(yōu)缺點(diǎn)比較。深度學(xué)習(xí)原理及框架介紹CNN在圖像處理中的應(yīng)用包括圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割等任務(wù)中的具體應(yīng)用和實(shí)現(xiàn)方法。CNN模型的優(yōu)化和改進(jìn)包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的調(diào)整、激活函數(shù)的選擇、正則化方法的應(yīng)用等,以提高模型的性能和泛化能力。CNN的基本原理通過(guò)卷積層、池化層、全連接層等結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像特征的自動(dòng)提取和分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像處理中應(yīng)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)在自然語(yǔ)言處理中應(yīng)用包括長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)、門(mén)控循環(huán)單元(GRU)等變體模型的應(yīng)用,以及注意力機(jī)制等技術(shù)的引入,以提高模型的性能和效果。RNN模型的優(yōu)化和改進(jìn)通過(guò)循環(huán)神經(jīng)單元實(shí)現(xiàn)對(duì)序列數(shù)據(jù)的建模,能夠處理變長(zhǎng)輸入和具有時(shí)序關(guān)系的數(shù)據(jù)。RNN的基本原理包括文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯等任務(wù)中的具體應(yīng)用和實(shí)現(xiàn)方法。RNN在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用05自然語(yǔ)言處理技術(shù)在人工智能中應(yīng)用Chapter自然語(yǔ)言處理技術(shù)概述及原理介紹NLP是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)分支,專注于研究計(jì)算機(jī)如何理解和生成人類語(yǔ)言。NLP基本原理NLP通過(guò)語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能技術(shù)的融合,將人類語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為機(jī)器可理解和處理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。NLP主要任務(wù)包括文本分類、情感分析、信息抽取、機(jī)器翻譯、問(wèn)答系統(tǒng)等。自然語(yǔ)言處理(NLP)定義詞嵌入技術(shù)將單詞或短語(yǔ)映射到一個(gè)向量空間,使得語(yǔ)義上相似的單詞在向量空間中的位置相近。常用方法包括Word2Vec、GloVe等。情感分析技術(shù)通過(guò)對(duì)文本進(jìn)行情感傾向性分析,識(shí)別出文本所表達(dá)的情感(如積極、消極或中立)。主要方法包括基于詞典的方法、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法。命名實(shí)體識(shí)別技術(shù)從文本中識(shí)別出具有特定意義的實(shí)體,如人名、地名、組織機(jī)構(gòu)名等。常用方法包括基于規(guī)則的方法、基于統(tǒng)計(jì)的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法。詞嵌入、情感分析等關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用通過(guò)NLP技術(shù)對(duì)文本進(jìn)行自動(dòng)校對(duì)、語(yǔ)法檢查、風(fēng)格建議等,提高寫(xiě)作效率和質(zhì)量。通過(guò)NLP技術(shù)對(duì)社交媒體上的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析、話題識(shí)別等,幫助企業(yè)了解用戶需求和市場(chǎng)趨勢(shì)。利用NLP技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)問(wèn)答、智能推薦等功能,提高客戶服務(wù)效率和質(zhì)量。利用NLP技術(shù)實(shí)現(xiàn)不同語(yǔ)言之間的自動(dòng)翻譯,促進(jìn)跨語(yǔ)言交流和合作。社交媒體分析智能客服機(jī)器翻譯智能寫(xiě)作輔助自然語(yǔ)言處理在各領(lǐng)域應(yīng)用案例06計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在人工智能中應(yīng)用Chapter計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)定義通過(guò)模擬人類視覺(jué)系統(tǒng),對(duì)圖像或視頻進(jìn)行處理、分析和理解的技術(shù)。視覺(jué)感知原理介紹人類視覺(jué)系統(tǒng)的感知原理,包括光學(xué)成像、顏色感知、深度感知等。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)流程闡述計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的處理流程,包括圖像預(yù)處理、特征提取、模型訓(xùn)練、目標(biāo)檢測(cè)等步驟。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)概述及原理介紹詳細(xì)介紹目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的原理、方法和應(yīng)用場(chǎng)景,如R-CNN、FastR-CNN、YOLO等算法。目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)闡述圖像分割技術(shù)的原理、方法和應(yīng)用,包括基于閾值的分割、基于區(qū)域的分割、基于邊緣的分割等。圖像分割技術(shù)列舉目標(biāo)檢測(cè)和圖像分割技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用案例,如安防監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、醫(yī)療影像分析等。關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用案例目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割等關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用01020304安防監(jiān)控領(lǐng)域介紹計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在安防監(jiān)控領(lǐng)域的應(yīng)用,如人臉識(shí)別、行為分析、異常檢測(cè)等。醫(yī)療影像分析領(lǐng)域探討計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在醫(yī)療影像分析領(lǐng)域的應(yīng)用,如病灶檢測(cè)、輔助診斷、手術(shù)導(dǎo)航等。自動(dòng)駕駛領(lǐng)域闡述計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用,如道路識(shí)別、車輛檢測(cè)、行人檢測(cè)等。其他領(lǐng)域應(yīng)用列舉計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在其他領(lǐng)域的應(yīng)用案例,如工業(yè)質(zhì)檢、智能家居、虛擬現(xiàn)實(shí)等。計(jì)算機(jī)視覺(jué)在各領(lǐng)域應(yīng)用案例07總結(jié)與展望Chapter深度學(xué)習(xí)算法原理與實(shí)踐介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理,包括前向傳播、反向傳播、優(yōu)化算法等,并通過(guò)案例講解了深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的應(yīng)用。數(shù)據(jù)處理與特征工程介紹了數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、特征選擇等數(shù)據(jù)處理技術(shù),以及特征工程在機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性,通過(guò)案例講解了如何進(jìn)行有效的特征工程。模型評(píng)估與優(yōu)化講解了模型評(píng)估的常用指標(biāo)和方法,如準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、ROC曲線等,并介紹了模型優(yōu)化的常用方法,如網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索、貝葉斯優(yōu)化等。機(jī)器學(xué)習(xí)算法與應(yīng)用詳細(xì)講解了機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法,如線性回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)、隨機(jī)森林等,并通過(guò)案例介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)模型等領(lǐng)域的應(yīng)用。本次培訓(xùn)內(nèi)容回顧與總結(jié)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)與挑戰(zhàn)分析自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML):隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展,未來(lái)AutoML將成為主流,它能夠自動(dòng)化地完成數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型選擇和調(diào)優(yōu)等步驟,降低機(jī)器學(xué)習(xí)的門(mén)檻和難度。深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性與魯棒性:隨著深度學(xué)習(xí)模型的廣泛應(yīng)用,其可解釋性和魯棒性將成為未來(lái)研究的重點(diǎn)。如何
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