网络发展

本课程面向移动通信网络技术发展趋势，旨在介绍4G/5G系统边缘计算的架构、移动网络协议与核心网技术，以及相关的边缘计算应用。...

课时1：Communications and Networks 课时2：Evolution Towards 5G and Edge Computing 课时3：System Architecture Evolution 课时4：Long Term Evolution (LTE) and Small Cell 课时5：Evolved Packet Core (EPC) 课时6：Air Interface 课时7：Radio Access Network - Fronthaul 课时8：Radio Access Network - Backhaul 课时9：Functions of Evolved Packet Core (EPC) 课时10：Control and User Plane Separation (CUPS) 课时11：MEC Concepts(1-2) 课时12：MEC Concepts(2-2) 课时13：MEC Enablers 课时14：5G Architecture 课时15：5G Core Architecture 课时16：Architectures for MEC 课时17：MEC Deployment-4G to 5G 课时18：MEC Deployment-4G to 5G (Part 2) 课时19：Introduction to the Experiments 课时20：Procedure of Installation 课时21：Introduction to the Experiment and Installation 课时22：An Introduction to ETSI MEC 课时23：MEC and NFV 课时24：MEC in 5G Networks2 课时25：Key MEC Services 课时26：Key MEC Scenarios and Challenges 课时27：MEC Use Cases 课时28：Media and Entertainment Use Cases (1-2) 课时29：Media and Entertainment Use Cases (2-2) 课时30：5G MEC Use Cases 课时31：VoD Streaming Experiment 课时32：The Concept of 5G,SDN and NFV 课时33：The Opportunity of MEC 课时34：The Security of Mobile MEC 课时35：Cloud Radio Access Networks (C-RAN) 课时36：Evolution to Centralized Cloud RAN 课时37：Deployment of MEC and C-RAN 课时38：Introduction to Off-loading 课时39：Off-loading Schemes 课时40：AR-VR Experiment 课时41：AI at the Edge 课时42：Data Fusion Models 课时43：Advantages of Data Fusion and AI at the Edge 课时44：MEC 5G Integration 课时45：Inter-MEC and MEC Federation 课时46：5G Network Security 课时47：Security in 5G Scenarios and Applications 课时48：Security in 5G Edge Cloud

网络分析及其应用 双端口网络：阻抗与导纳参数及其在巴伦的分析 双端口网络：传输矩阵的分析 单频功率分配器及双频鼠径耦合器 微型化耦合器设计 多埠量测与去埋藏方法 Unit 3-3....

课时1：频率合成器简介 课时2：频率合成器架构 课时3：频率控制与切换速度 课时4：频率合成器模型 课时5：频率合成器的频率响应 课时6：频率合成器的讯号追踪与锁定 课时7：频率合成器的频率锁定范围以及稳定时间 课时8：相量与相位杂讯分析 课时9：频率合成器的相位噪声 课时10：频率合成器的稳定度 课时11：分数式频率合成器 课时12：差分积分调制分数式频率合成器 课时13：功率与增益表示方式（part 1） 课时14：功率与增益表示方式 (Part2) 课时15：相位噪声 (Part1) 课时16：相位噪声 (Part2) 课时17：射频收发系统中的常用非线性参数 (Part1) 课时18：射频收发系统中的常用非线性参数 (Part3) 课时19：射频收发系统中的常用非线性参数 (Part4) 课时20：射频收发系统中的常用非线性参数 (Part5) 课时21：射频收发系统中的常用非线性参数 (Part6) 课时22：噪声系数与灵敏度 (Part1) 课时23：噪声系数与灵敏度 (Part2) 课时24：噪声系数与灵敏度 (Part3) 课时25：收发机-信号收发 课时26：发射端-升频混波器与功率放大器 课时27：收发端-滤波器与开关 课时28：接收端-低噪声放大器与降频混波器 课时29：频率调制连续波雷达 课时30：单脉冲式雷达 课时31：CMOS雷达设计与应用 课时32：双端口网络-阻抗与导纳参数及其在巴伦的分析 课时33：双端口网络-传输矩阵的分析 课时34：单频功率分配器及双频鼠径耦合器 课时35：微型化耦合器设计 课时36：多端口测量与去埋藏方法 课时37：CMOS低噪声放大器 课时38：毫米波CMOS电路考量 课时39：CMOS功率放大器 课时40：双推式压控振荡器

为了适应“宽口径、重实践、研究型”的现代教育发展趋势，本课程以“优化理论课程，强化实践环节”为核心思路。...

课时1：电力系统概述（电能与系统，发电厂）上 课时2：电力系统概述（电能与系统，发电厂）下 课时3：电力系统概述（电力网，功率与复功率，电力系统负荷） 课时4：电力线路参数和等值电路（上） 课时5：电力线路参数和等值电路（下） 课时6：变压器参数和等值电路（上） 课时7：变压器参数和等值电路（下） 课时8：标么制与等值电路（上） 课时9：标么制与等值电路（下） 课时10：简单电力系统潮流计算（上） 课时11：简单电力系统潮流计算（下） 课时12：电力网络方程和矩阵及功率方程（上） 课时13：电力网络方程和矩阵及功率方程（下） 课时14：实际潮流方程及基本解法（上） 课时15：实际潮流方程及基本解法（下） 课时16：潮流分析中的N-R法和PQ分解法（上） 课时17：潮流分析中的N-R法和PQ分解法（下） 课时18：无功功率与电压控制（上） 课时19：无功功率与电压控制（下） 课时20：有功功率与频率控制（上） 课时21：有功功率与频率控制（下） 课时22：经济运行与控制（上） 课时23：经济运行与控制（下） 课时24：电力系统暂态分析概论 上 课时25：电力系统暂态分析概论 下 课时26：同步电机的建模（上） 课时27：同步电机的建模（下） 课时28：派克方程与机端三相短路计算（上） 课时29：派克方程与机端三相短路计算（下） 课时30：三相短路分析及短路电流计算（上） 课时31：三相短路分析及短路电流计算（下） 课时32：对称分量法及系统模型（上） 课时33：对称分量法及系统模型（下） 课时34：故障分析与计算（上） 课时35：故障分析与计算（下） 课时36：稳定的基本概念与数学模型（上） 课时37：稳定的基本概念与数学模型（下） 课时38：静态稳定分析（上） 课时39：静态稳定分析（下） 课时40：暂态稳定分析（上） 课时41：暂态稳定分析（下） 课时42：电力系统保护基础（上） 课时43：电力系统保护基础（下）

目录 第一章　绪论 1.1　计算机控制系统概述 1.2　计算机控制系统的类型 1.3　计算机控制理论 1.4　计算机控制系统应用实例 1.5　计算机控制系统的发展 第二章　计算机控制系统设计的硬件基础...

课时1：计算机控制技术 课时2：计算机控制技术 课时3：计算机控制技术 课时4：计算机控制技术 课时5：计算机控制技术 课时6：计算机控制技术 课时7：计算机控制技术 课时8：计算机控制技术 课时9：计算机控制技术 课时10：计算机控制技术 课时11：计算机控制技术 课时12：计算机控制技术 课时13：计算机控制技术 课时14：计算机控制技术 课时15：计算机控制技术 课时16：计算机控制技术 课时17：计算机控制技术 课时18：计算机控制技术 课时19：计算机控制技术 课时20：计算机控制技术 课时21：计算机控制技术 课时22：计算机控制技术 课时23：计算机控制技术 课时24：计算机控制技术 课时25：计算机控制技术 课时26：计算机控制技术 课时27：计算机控制技术 课时28：计算机控制技术 课时29：计算机控制技术 课时30：计算机控制技术 课时31：计算机控制技术 课时32：计算机控制技术 课时33：计算机控制技术 课时34：计算机控制技术 课时35：计算机控制技术 课时36：计算机控制技术 课时37：计算机控制技术 课时38：计算机控制技术 课时39：计算机控制技术 课时40：计算机控制技术 课时41：计算机控制技术 课时42：计算机控制技术 课时43：计算机控制技术 课时44：计算机控制技术

人工智能是迅速发展的新兴学科，已经成为许多高新技术产品的核心技术。人工智能模拟人类智能解决问题，几乎在所有领域都有非常广泛的应用。...

课时1：绪论简介 课时2：智能的概念 课时3：智能的特征 课时4：人工智能的定义 课时5：人工智能的发展简史 课时6：人工智能研究的基本内容 课时7：命题逻辑 课时8：谓词 课时9：谓词公式 课时10：谓词公式的性质 课时11：一阶谓词逻辑知识表示法 课时12：一阶谓词逻辑知识表示法特点 课时13：产生式 课时14：产生式系统 课时15：产生式系统的例子 课时16：产生式表示法的特点 课时17：框架表示法 课时18：推理方式及其分类 课时19：归结演绎推理 课时20：谓词公式化为子句集1 课时21：谓词公式化为子句集2 课时22：鲁滨逊归结原理 课时23：归结反演 课时24：应用归结原理求问题 课时25：不确定推理 课时26：可信度方法 课时27：概率分配函数 课时28：信任函数_似然函数 课时29：基于证据理论的推理 课时30：基于证据理论的推理实例 课时31：模糊逻辑提出 课时32：模糊集合 课时33：模糊集合的定义和表示方法 课时34：隶属函数 课时35：模糊关系及其合成 课时36：模糊推理 课时37：模糊决策 课时38：模糊推理应用 课时39：搜索的概念 课时40：状态空间知识表示方法 课时41：启发式图搜索策略—启发式策略 课时42：启发式图搜索策略—启发信息和估价函数 课时43：启发式图搜索策略—A搜索算法 课时44：启发式图搜索策略—A_搜索算法及其特性 课时45：基本遗传算法 课时46：编码 课时47：适应度函数的尺度变换 课时48：选择 课时49：交叉、变异 课时50：遗传算法的一般步骤 课时51：遗传算法的特点 课时52：蚁群算法基本思想 课时53：基本蚁群算法模型 课时54：蚁群算法参数选择 课时55：蚁群算法的应用 课时56：专家系统的基本概念 课时57：专家系统的特点 课时58：专家系统的工作原理 课时59：知识获取的主要过程与模式 课时60：专家系统的建立 课时61：专家系统的实例 课时62：专家系统的开发工具 课时63：机器学习 课时64：学习系统的基本组成 课时65：机器学习的分类 课时66：人工神经网络 课时67：神经元的数学模型 课时68：神经网络的结构与工作方式 课时69：BP神经网络的结构 课时70：BP学习算法两个问题 课时71：BP学习算法基本思想 课时72：BP学习算法学习算法 课时73：BP学习算法的实现 课时74：BP神经网络在模式识别中的应用 课时75：离散型Hopfield神经网络模型 课时76：离散型Hopfield神经网络工作方式和工作过程 课时77：离散型Hopfield神经网络网络的稳定性 课时78：连续型Hopfield神经网络 课时79：Hopfield神经网络在联想记忆中的应用 课时80：Hopfield神经网络优化方法

《物联感知技术应用》是物联网技术专业的专业基础课程，本课程主要对物联网的体系结构、关键技术和典型应用进行系统性介绍，从物联网的感知层、网络层、应用层三层模型出发，分别阐述各层的主要功能，展示感知层重点技术的应用...

课时2：物联网的发展历程 课时3：物联网的概念及特点 课时5：物联网的体系架构 课时6：物联网的标准1 课时7：物联网的标准2 课时9：自动识别技术概述 课时10：条形码实验 课时12：RFID射频识别技术概述 课时13：RFID射频识别技术要点 课时14：智能家居-门禁卡实验 课时16：传感器技术概述 课时17：温湿度传感器实验 课时19：无线传感器网络 课时20：Zigbee无线传感器网络技术 课时22：物联网数据融合与云计算 课时23：物联网中间件和安全技术 课时25：智慧生态水质PH值检测系统的设计 课时26：智慧生态水质PH值检测系统的安装 课时27：智慧生态水质PH值检测系统的调试

GPS原理及其应用系列系统、深入地阐述了GPS的各项相关内容，包括其发展背景、基本原理、系统构成、信号特性、接收机信号处理、信道恶化及抗干扰、性能评估、差分技术、与其他传感器的组合和网络辅助。...

课时1：1 课时2：2 课时3：3 课时4：4 课时5：5 课时6：6 课时7：7 课时8：8 课时9：9 课时10：10 课时11：11 课时12：12 课时13：13 课时14： 14 课时15：15 课时16：16 课时17：17 课时18：18 课时19：19 课时20：20 课时21：21 课时22：22 课时23：23 课时24：24 课时25：25 课时26：26 课时27：27 课时28：28 课时29：29 课时30：30 课时31：31 课时32：32 课时33：33 课时34：34 课时35：35 课时36：36 课时37：37 课时38：38 课时39：39 课时40：40 课时41：41 课时42：42 课时43：43 课时44：44 课时45：45 课时46：46 课时47：47 课时48：48 课时49：49 课时50：50 课时51：51 课时52：52 课时53：53 课时54：54 课时55：55 课时56：56 课时57：57 课时58：58 课时59：59 课时60：60 课时61：61 课时62：62 课时63：63 课时64：64 课时65：65 课时66：66 课时67：67 课时68：68 课时69：69 课时70：70 课时71：71 课时72：72 课时73：73 课时74：74

人类文明与社会的传承和进步，与通信技术和信息网络的发展密不可分。信息获取和传递是如何实现的？不同国家和地区的人们之间怎样共享消息？小小的手机为何能进行语音、图像和视频等不同应用的传输？...

课时1：第一部分 第1课 课程简介 课时2：第一部分 第2课 现代通信网与支撑技术概述 课时3：第二部分 第1课 视听业务与音频信号特性 课时4：第二部分 第2课 视频技术基础 课时5：第二部分 第3课 音视频信息数字化与压缩编码技术 课时6：第二部分 第4课 数据及多媒体通信业务与通信终端 课时7：第三部分 第1课 网络分类 课时8：第三部分 第2课 交换的作用与交换基本原理 课时9：第三部分 第3课 节点交换技术 课时10：第三部分 第4课 无连接与面向连接 课时11：第三部分 第5课 交换系统的连接功能 课时12：第三部分 第6课 交换系统的其他功能和电路交换基本原理 课时13：第三部分 第7课 节点交换网络的硬件实现 课时14：第三部分 第8课 节点交换网络与呼叫处理 课时15：第三部分 第9课 呼叫处理过程 课时16：第三部分 第10课 智能网技术 课时17：第三部分 第11课 分组交换的基本原理 课时18：第三部分 第12课 以太网技术及ATM技术基本原理 课时19：第三部分 第13课 ATM交换系统及网络互联 课时20：第三部分 第14课 IP网的体系结构和协议地址 课时21：第三部分 第15课 路由器工作原理及硬件结构 课时22：第三部分 第16课 软交换网络技术 课时23：第四部分 第1课 传送网与SDH概述 课时24：第四部分 第2课 SDH帧结构与段开销 课时25：第四部分 第3课 SDH同步复用和映射原理 课时26：第四部分 第4课 SDH通道开销及指针与复用实例 课时27：第四部分 第5课 光纤通信概述和光纤导光原理 课时28：第四部分 第6课 光纤传输特性 课时29：第四部分 第7课 半导体激光器 课时30：第四部分 第8课 半导体激光器和发光二极管及光发送机 课时31：第四部分 第9课 光检测器 课时32：第四部分 第10课 光接收机和光放大器 课时33：第四部分 第11课 光放大器与光波分复用技术 课时34：第四部分 第12课 光网络技术 课时35：第四部分 第13课 接入网概述 课时36：第四部分 第14课 铜线接入技术 课时37：第四部分 第15课 光纤接入技术 课时38：第四部分 第16课 以太网无源光网络及其他接入技术 课时39：第五部分 第1课 无线通信概述 课时40：第五部分 第2课 无线传播模型 课时41：第五部分 第3课 链路预算与调制编码技术 课时42：第五部分 第4课 抗衰落抗干扰技术与多址技术 课时43：第五部分 第5课 随机接入与蜂窝组网 课时44：第五部分 第6课 蜂窝组网与GSM系统 课时45：第五部分 第7课 CDMA系统与3G技术 课时46：第五部分 第8课 3G及无线通信新技术 课时47：第五部分 第9课 数字微波通信系统 课时48：第五部分 第10课 卫星通信系统

控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。本视频讲述神经网络、模糊数学与模糊控制、智能优化算法。...

课时1：1 课时2：2 课时3：3 课时4：4 课时5：5 课时6：6 课时7：7 课时8：8 课时9：9 课时10：10 课时11：11 课时12：12 课时13：13 课时14：14 课时15：15 课时16：16 课时17：17 课时18：18 课时19：19 课时20：20 课时21：21 课时22：22 课时23：23 课时24：24 课时25：25 课时26：26 课时27：27 课时28：28 课时29：29 课时30：30 课时31：31 课时32：32 课时33：33 课时34：34 课时35：35 课时36：36 课时37：37 课时38：38 课时39：39 课时40：40 课时41：41 课时42：42 课时43：43 课时44：44 课时45：45 课时46：46 课时47：47 课时48：48 课时49：49 课时50：50 课时51：51 课时52：52 课时53：53 课时54：54 课时55：55 课时56：56 课时57：57 课时58：58 课时59：59 课时60：60 课时61：61 课时62：62 课时63：63 课时64：64

蓝牙 5.0 技术的发展带来了更远距离，更高速度和更多数据的网络特征，使得蓝牙 5 将在更多场景中提供便捷应用，例如智能家庭、智能楼宇、医疗健康、零售物流、汽车、工业领域。...

课时1：基于 CC2642 蓝牙 5.0 的应用，以及 TI Simplelink 学院动手实验

本系列介绍了当今社会对无线传感器网络的应用需求前景；无线传感器网络在现实生活中的具体应用。并详细的介绍了射频识别技术的产生与发展、传感器网络技术的应用研究和物联网的相关技术。...

课时1：射频识别技术（RFID）（一） 课时2：射频识别技术（RFID）（二） 课时3：射频识别技术（RFID）（三） 课时4：射频识别技术（RFID）（四） 课时5：射频识别技术（RFID）（五） 课时6：射频识别技术（RFID）（六） 课时7：射频识别技术（RFID）（七） 课时8：射频识别技术（RFID）（八） 课时9：射频识别技术（RFID）（九） 课时10：射频识别技术（RFID）（十） 课时11：射频识别技术（RFID）（十一） 课时12：数据校验和防碰撞算法（一） 课时13：数据校验和防碰撞算法（二） 课时14：数据校验和防碰撞算法（三） 课时15：RFID的ISO IEC标准（上） 课时16：RFID的ISO IEC标准（下） 课时17：13.56 MHz RFID技术 课时18：无线传感器网络（一） 课时19：无线传感器网络（二） 课时20：无线传感器网络（三） 课时21：无线传感器网络（四） 课时22：无线传感器网络（五） 课时23：无线传感器网络（六） 课时24：无线传感器网络（七） 课时25：无线传感器网络（八） 课时26：路由协议（一） 课时27：路由协议（二） 课时28：路由协议（三） 课时29：路由协议（四） 课时30：无线传感器网络路由协议研究进展（一） 课时31：无线传感器网络路由协议研究进展（二） 课时32：无线传感器网络路由协议研究进展（三） 课时33：无线传感器网络路由协议研究进展（四） 课时34：无线传感器网络路由协议研究进展（五） 课时35：无线传感器网络路由协议研究进展（六） 课时36：定位技术（一） 课时37：定位技术（二） 课时38：定位技术（三） 课时39：定位技术（四） 课时40：定位技术（五） 课时41：定位技术（六） 课时42：定位技术（七） 课时43：时间同步（一） 课时44：时间同步（二） 课时45：时间同步（三） 课时46：时间同步（四） 课时47：数据融合（一） 课时48：数据融合（二） 课时49：数据融合（三） 课时50：应用开发基础（一） 课时51：应用开发基础（二） 课时52：应用开发基础（三） 课时53：应用开发基础（四） 课时54：应用开发基础（五） 课时55：应用开发基础（六）

IOT-ARM体系结构与编程视频教程...

课时2：ARM世界 课时3：开发环境搭建1 课时4：开发环境搭建2 课时5：补充Linux装Sourceinsight 课时6：补充MiniTool烧写开发板-11.30更新工具 课时7：ARM体系结构-学习方法 课时8：ARM体系结构-处理器和名词1 课时9：ARM体系结构-处理器和名词2 课时10：ARM体系结构-工具和交叉工具链 课时11：处理器模式和片内寄存器1 课时12：ARM异常及中断2 课时13：处理器模式和片内寄存器3 课时14：处理器模式和片内寄存器4 课时15：ARM汇编寻址模式1 课时16：ARM汇编寻址模式2 课时17：ARM汇编寻址模式3 课时18：ARM汇编算数操作1 课时19：ARM汇编算数操作2 课时20：ARM汇编算数操作3 课时21：ARM汇编算数操作4 课时22：ARM汇编内存操作1 课时23：ARM汇编内存操作2 课时24：跳转指令及其它1 课时25：跳转指令及其它2 课时26：ARM汇编伪指令1 课时27：ARM汇编伪指令2 课时28：ARM汇编伪指令3 课时29：ARM汇编伪指令4 课时30：混合编程1 课时31：混合编程2 课时33：ARM硬件基础概述1 课时34：ARM硬件基础概述2 课时35：ARM硬件基础概述3 课时36：ARM硬件基础-SIMD&NEON 课时37：ARM硬件基础-Cache1 课时38：ARM硬件基础-Cache2 课时39：ARM硬件基础-MMU1 课时40：ARM硬件基础-MMU2 课时41：ARM硬件基础-MMU3 课时42：ARM异常及中断1 课时43：ARM异常及中断2 课时44：第一个裸板试验1 课时45：第一个裸板试验2 课时46：S5PV210启动原理1 课时47：S5PV210启动原理2 课时48：ARM硬件接口GPIO1 课时49：ARM硬件接口GPIO2 课时50：ARM硬件接口GPIO3 课时51：ARM硬件接口GPIO4 课时52：ARM硬件接口GPIO5 课时53：确定开发板资源1 课时54：确定开发板资源2 课时55：确定开发板资源3 课时56：确定开发板资源4 课时57：驱动开发板资源5 课时58：驱动开发板资源6 课时59：驱动开发板资源7 课时61：bootloader概述1 课时62：bootloader概述2 课时63：bootloader概述3 课时64：bootloader概述4 课时65：bootloader概述5 课时66：C5工程搭建Makefile1 课时67：C5工程搭建Makefile2 课时68：C5工程搭建Makefile3 课时69：工程搭建链接脚本 课时70：工程搭建链接脚本 课时71：工程搭建C代码点灯1 课时72：工程搭建C代码点灯2 课时73：工程搭建C代码点灯3 课时74：通信模型介绍1 课时75：通信模型介绍2 课时76：UART协议介绍1 课时77：UART协议介绍2 课时78：UART协议介绍3 课时79：UART控制器介绍1 课时80：UART控制器介绍2 课时81：通过串口发送一个字符1 课时82：通过串口发送一个字符2 课时83：通过串口发送一个字符3 课时84：通过串口发送一个字符4 课时85：通过串口发送一个字符串1 课时86：通过串口发送一个字符串2 课时88：中断介绍1 课时89：中断介绍2 课时90：中断介绍3 课时91：中断介绍4 课时92：中断初始化代码1 课时93：中断初始化代码2 课时94：中断初始化代码3 课时95：中断流程代码1 课时96：中断流程代码2 课时97：中断流程代码3 课时98：IIC协议介绍1 课时99：IIC协议介绍2 课时100：IIC协议介绍3 课时101：IIC协议介绍4 课时102：IIC协议介绍5 课时103：IIC协议介绍6 课时104：watchdog介绍1

《计算机网络》课程分为三个单元：“计算机网络之网尽其用”、“计算机网络之探赜索隐”和“计算机网络之危机四伏”。...

课时2：什么是计算机网络？ 课时3：什么是网络协议？ 课时4：计算机网络结构 课时5：Internet结构 课时6：电路交换 课时7：多路复用 课时8：报文交换与分组交换（1） 课时9：报文交换与分组交换（2） 课时10：报文交换与分组交换（3） 课时12：速率、带宽、延迟 课时13：时延带宽积、丢包率、吞吐量 课时14：计算机网络体系结构概述 课时15：OSI参考模型（1） 课时16：OSI参考模型（2） 课时17：OSI参考模型（3）、TCPIP参考模型 课时18：计算机网络与Internet发展历史 课时20：网络应用（层）内容概述 课时21：网络应用体系结构 课时22：网络应用进程通信 课时23：网络应用需求 课时24：Web应用概述 课时25：HTTP连接类型 课时26：HTTP消息格式 课时27：Cookie技术 课时28：Web缓存技术 课时29：Email应用概述 课时30：Email消息格式与POP协议 课时31：DNS概述 课时32：DNS记录和消息 课时34：P2P应用_原理与文件分发 课时35：P2P应用_索引 课时36：Socket编程（1） 课时37：Socket编程（2） 课时38：Socket编程（3） 课时39：Socket编程（4） 课时40：Socket编程（5） 课时41：Socket编程（6） 课时43：计算机网络 开篇 课时44：计算机网络 传输层概述 课时45：计算机网络 复用和解复用 课时46：计算机网络 UDP 课时47：计算机网络 可靠数据传输概述 课时48：计算机网络 rdt2.0 课时49：计算机网络 rdt2.1 课时50：计算机网络 rdt3.0 课时51：计算机网络 滑动窗口协议 课时52：计算机网络 GBN 课时53：计算机网络 SR 课时55：计算机网络 TCP概述 课时56：计算机网络 TCP可靠数据传输 课时57：计算机网络 TCP流量控制 课时58：计算机网络 TCP连接管理 课时59：计算机网络 拥塞控制原理1 课时60：计算机网络 拥塞控制原理2 课时61：计算机网络 TCP拥塞控制 课时62：计算机网络 TCP性能分析 课时63：计算机网络 总结 课时65：网络层服务 课时66：虚电路网络 课时67：数据报网络 课时68：IP数据报 课时69：IP数据报分片 课时70：IP编址 课时71：有类IP地址 课时72：IP子网与子网划分 课时74：CIDR与路由聚集 课时75：DHCP协议 课时76：NAT 课时77：ICMP协议 课时78：IPv6简介 课时79：例题讲解 课时81：路由算法 课时82：链路状态路由算法 课时83：距离向量路由算法（1） 课时84：距离向量路由算法（2） 课时85：层次化路由 课时86：RIP协议 课时87：OSPF协议 课时88：BGP协议（1） 课时89：BGP协议（2） 课时91：数据链路层服务 课时92：差错编码 课时93：MAC协议 课时94：随机访问MAC协议（1） 课时95：随机访问MAC协议（2） 课时96：轮转访问MAC协议 课时97：作业2-5讲解 课时99：ARP协议（1） 课时100：ARP协议（2） 课时101：以太网 课时102：交换机（1） 课时103：交换机（2） 课时104：虚拟局域网（VLAN） 课时105：PPP协议 课时106：802.11无线局域网（1） 课时107：802.11无线局域网（2） 课时109：数据通信基础 课时110：物理介质 课时111：信道与信道容量 课时112：基带传输基础

“计算机系统结构”是计算机科学与技术一级学科的核心专业课程，具有内容抽象、内容发展变化快、知识结构变化快、与技术工程结合紧密等特点，在计算机科学与技术学科系列课程中对培养学生水平和质量起到重要作用。...

课时2：计算机系统结构的定义及课程介绍 课时3：计算机系统结构的基础知识 课时4：计算机系统设计的内容 课时5：加快经常性事件 课时6：Amdahl定律 课时7：CPU性能公式 课时8：局部性原理 课时9：提高并行性的技术途径 课时10：计算机系统评价 课时11：计算机系统结构的发展 课时12：器件及应用对系统结构的影响 课时14：指令系统基本概念与分类 课时15：指令系统的发展与改进 课时16：MIPS指令系统 课时18：流水线的基本概念 课时19：流水线的性能指标（1） 课时20：流水线的性能指标（2） 课时21：单功能非线性流水线的调度 课时22：相关 课时23：流水线冲突（1） 课时24：流水线冲突（2） 课时25：流水线的实现（1） 课时26：流水线的实现（2） 课时28：指令级并行的概念 课时29：指令的动态调度 课时30：动态分支预测技术 课时31：多指令流出技术 课时32：指令调度与循环展开 课时34：存储系统的基本知识 课时35：存储系统性能量化分析 课时36：Cache基本知识 课时37：映象规则及其变换 课时38：降低Cache不命中率 课时39：减少Cache不命中开销 课时40：减少Cache命中时间 课时41：并行主存系统 课时42：虚拟存储器 课时44：IO系统基本概念及分类 课时45：IO系统性能、可靠性评价 课时46：IO系统实例：RAID 课时47：例题选讲 课时49：互连网络概念 课时50：互联网络的参数和指标 课时51：互连函数 课时52：低维静态网络 课时53：超立方体和寻径 课时54：总线和交叉开关 课时55：动态多级互连网络 课时56：Omega网络和寻径 课时58：多处理器背景 课时59：多处理器概念 课时60：多处理器整体挑战 课时61：cache一致性概念 课时62：一致性监听协议概念 课时63：写直达作废一致性协议 课时64：写回作废监听一致性协议 课时65：MSI监听协议实现 课时66：同步原语 课时67：旋转锁概念 课时68：旋转锁竞争 课时69：同步性能问题 课时70：栅栏同步 课时72：计算机系统结构挑战与趋势 课时73：后摩尔时代处理器芯片体系结构的变化 课时74：计算机体系结构趋势存储 课时75：课程总结 课时76：习题课——第一章 课时77：习题课——第三章 课时78：习题课——第五章 课时79：习题课——第七章 课时80：习题课——第九章 课时81：习题课——第十章 课时82：课程实验

测试仪器的智能化已是现代仪器仪表发展的主流方向。因此，学习智能仪器的工作原理、掌握新技术和设计方法无疑是十分重要的。...

课时1：传统仪器仪表到智能仪器 课时2：智能仪器的分类、基本结构与特点 课时3：推动智能仪器发展的主要技术 课时4：采集系统组织结构 课时5：模拟信号调理 课时6：传统AD转换器及接口技术 课时7：∑-Δ型ADC原理与接口技术 课时8：数据采集系统设计及举例 课时9：实体键盘 课时10：LCD显示器 课时11：触摸屏简介 课时12：串行总线数据通讯 课时13：USB通用串行总线及应用 课时14：无线数据传输 课时15：克服随机误差的数字滤波算法 课时16：减小系统误差的算法，标度变换 课时17：软件设计方法概述 课时18：基于裸机的软件设计 课时19：基于操作系统的软件设计软件测试 课时20：干扰噪声的认识 课时21：电磁干扰耦合途径 课时22：电磁干扰抑制技术与措施 课时23：可测试性概念及自测试设计实例 课时24：地震勘探仪器简介 课时25：有线地震勘探仪器设计考虑的因素 课时26：分布式地震勘探仪器设计 课时27：无缆自定位地震勘探仪器设计 课时28：无缆自定位地震勘探仪器测试及应用 课时29：地震勘探检波器地震勘探仪器展望 课时30：虚拟仪器的定义分类 课时31：虚拟仪器特点与应用，虚拟仪器开发相关资源与自主研发的虚拟仪器实验平台 课时32：网络化仪器与自动测试系统概述 系统硬件 课时33：网络化仪器与自动测试系统软件cRio系统在磁张量和版航空TEM中的应用

工业4.0的核心为网络系统和物联网，追究其核心实为将数据通讯技术更进一步的将设备环境及程序等结合，使得实体世界也如数字世界般智能学习与运作。...

课时1：1.1 工业4.0发展 课时2：1.2 工业4.0技术范畴 课时3：1.3 工业4.0工业工程导入 课时4：工业4.0智慧制造与智慧工厂 课时5：1.5 工业4.0实务 课时6：1.6 工业4.0新挑战与现有系統之工业4.0升級 课时7：2.1物联网发展背景 课时8：2.2射频辨识 (RFID) 技术 课时9：2.3射频辨识 (RFID) 工业4.0应用情境 课时10：2.4物联网技术基础 课时11：2.5物联网工业4.0应用场景 课时12：2.6物联网平台简介 课时13：3.1 传感器是什么 课时14：工业4.0与传感器的关联 课时15：3.3 信号调节 模拟数字转换简介 课时16：3.4 UART通讯简介 课时17：3.5 I²C通讯简介 课时18：3.6 SPI通讯简介 课时19：4.1 工具机简介 课时20：4.2 加工模拟与控制器输出的资料 课时21：4.3 以C＃程序读取控制器数据 课时22：4.4 以DIAView读取传感器信号 课时23：4.5 以WebAccess读取传感器信号 课时24：应用实例 远端振动监控 5.1 案例及数据采集器简介 课时25：应用实例 远端振动监控 5.2机台振动简介 课时26：应用实例 远端振动监控 5.3 振动传感器简介 课时27：应用实例 远端振动监控 5.4 振动测量数据分析 课时28：应用实例 远端振动监控 5.5 远端测量展示 课时29：应用实例 云端耗能监控 6.1 Arduino Yun简介 课时30：应用实例 云端耗能监控 6.2 电流测量装置制作 课时31：应用实例 云端耗能监控 6.3 力量的测量与荷重元校正 课时32：应用实例 云端耗能监控 6.4 上传测量结果至云端服务器 课时33：应用实例 云端耗能监控 6.5 Linklt ONE简介及温度测量 课时34：应用实例 云端耗能监控 6.6 云端平台实践 课时35：网络实体系统介绍 7.1 网络实体系统定义 课时36：网络实体系统介绍 7.2 网络实体系统技术范畴 课时37：网络实体系统介绍 7.3 系统建模 课时38：网络实体系统介绍 7.4 系统设计 课时39：网络实体系统介绍 7.5 系统分析 课时40：网络实体系统介绍 7.6 网络实体系统机遇与挑战 课时41：智慧型机器人工业4.0应用 8.1 机器人结构分类与制造应用 课时42：智慧型机器人工业4.0应用 8.2 智慧型机器人在工业4.0角色 课时43：智慧型机器人工业4.0应用 8.3 智慧型机器人测量技术 课时44：智慧型机器人工业4.0应用 8.4 智慧型机器人控制技术 课时45：智慧型机器人工业4.0应用 8.5 多机器人协同作业 课时46：智慧型机器人工业4.0应用 8.6 人与智慧型机器人协同作业 课时47：移动机器人之智慧工厂应用 9.1 固定轨道搬运机器人 课时48：移动机器人之智慧工厂应用 9.2 弹性路径搬运系统 课时49：移动机器人之智慧工厂应用 9.3 无人搬运车分派器设计 课时50：移动机器人之智慧工厂应用 9.4 无人搬运车效能评估 课时51：移动机器人之智慧工厂应用 9.5 无人搬运车与设备之介面 课时52：移动机器人之智慧工厂应用 9.6 全自主移动机器人技术 课时53：机械手臂之智慧工厂应用 10.1 机械手臂组成与基本知识 课时54：机械手臂之智慧工厂应用 10.2 机械手臂结构与运动 课时55：机械手臂之智慧工厂应用 10.3 机械手臂物料处理应用 课时56：机械手臂之智慧工厂应用 10.4 机械手臂加工 组装应用 课时57：机械手臂之智慧工厂应用 10.5 机械手臂影像应用 课时58：机械手臂之智慧工厂应用 10.6 机械手臂效能参数与应用案例 课时59：系统建模与分析 11.1 连续系统建模 课时60：系统建模与分析 11.2 离散系统建模：排队模型 课时61：系统建模与分析 11.3 离散系统建模：裴氏图 课时62：系统建模与分析 11.4 排程与分派 课时63：系统建模与分析 11.5 搬运系统建模 课时64：系统建模与分析 11.6 效能分析 课时65： 智慧工厂整合应用 12.1 工业4.0环境与愿景 课时66：智慧工厂整合应用 12.2 工业4.0愿景下的智慧工厂 课时67：智慧工厂整合应用 12.3 智慧工厂与智慧应用 课时68：智慧工厂整合应用 12.4 智慧生产情境案例演示一 课时69：智慧工厂整合应用 12.5 智慧生产情境案例演示二 课时70：智慧工厂整合应用 12.6 智慧物流应用案例 课时71：云端制造 13.1 云端计算和平台基础 课时72：云端制造 13.2 云端计算之架构与应用 课时73：云端制造 13.1 雾计算基础 课时74：云端制造 13.4 协同机器人 课时75：云端制造 13.5 云端机器人 课时76：云端制造 13.6 企业云端制造应用 课时77：大数据基础与应用 14.1 大数据分析发展简介 课时78：大数据基础与应用 14.2 大数据分析架构 课时79：大数据基础与应用 14.3 大数据分析工具一 课时80：大数据基础与应用 14.4 大数据分析工具二 课时81：大数据基础与应用 14.5 大数据可视化分析 课时82：大数据基础与应用 14.6 大数据的整合应用 课时83：大数据与预测性维修 15.1 大数据工业应用 课时84：大数据与预测性维修 15.2 工业物联网 课时85：大数据与预测性维修 15.3 维修管理系统 课时86：大数据与预测性维修 15.4 预测性维修分析技术 课时87：大数据与预测性维修 15.5 预测性维修案例 课时88：大数据与预测性维修 15.6 大户据工业应用案例 课时89：数字制造 16.1 数字制造简介 课时90：数字制造 16.2 同步工程 课时91：数字制造 16.3 数字制造应用 课时92：数字制造 16.4 数字代理(Digital Twin) 课时93：数字制造 16.5 数字物件记忆 课时94：数字制造 16.6 3D打印应用 课时95：工业4.0与产业创新 17.1 连线产品 课时96：工业4.0与产业创新 17.2 产品服务化 课时97：工业4.0与产业创新 17.3 产品即服务 课时98：工业4.0与产业创新 17.4 产品服务化应用案例 课时99：工业4.0与产业创新 17.5 大量定制化 课时100：工业4.0与产业创新 17.6 产品个性化

《大数据机器学习》课程是面向信息学科的高年级本科生或研究生开设的基础理论课，目的是培养学生深入理解大数据机器学习理论基础，牢固掌握大数据机器学习方法，并能够解决实际问题等综合能力。课程的主要内容包括：统计学习基本理论，机器学习基本方法，深度学习理论和方法。...

课时2：机器学习定义和典型应用 课时3：机器学习和人工智能的关系 课时4：深度学习方法和其它人工智能方法的共性和差异 课时5：机器学习和数据挖掘的关系 课时6：机器学习和统计学习的关系 课时7：机器学习的发展历程 课时8：大数据机器学习的主要特点 课时10：机器学习的基本术语 课时11：监督学习 课时12：假设空间 课时13：学习方法三要素 课时14：奥卡姆剃刀定理 课时15：没有免费的午餐定理v 课时16：训练误差和测试误差 课时17：过拟合与模型选择 课时18：泛化能力 课时19：生成模型和判别模型 课时21：留出法 课时22：交叉验证法 课时23：自助法 课时24：性能度量 课时25：PR曲线 课时26：ROC和AUC曲线 课时27：代价敏感错误率 课时28：假设检验 课时29：T检验 课时30：偏差和方差 课时32：感知机模型 课时33：感知机学习策略 课时34：感知机学习算法 课时36：原型聚类描述 课时37：性能度量 课时38：原型聚类 k均值算法 课时39：原型聚类 学习向量算法 课时40：原型聚类 密度聚类 课时41：原型聚类 层次聚类 课时43：综述 课时44：概率图模型 课时45：贝叶斯网络 课时46：朴素贝叶斯分类器 课时47：半朴素贝叶斯分类器v 课时48：贝叶斯网络结构学习推断 课时49：吉布斯采样 课时51：决策树和随机森林 课时52：决策树模型与学习基本概念 课时53：信息量和熵 课时54：决策树的生成 课时55：决策树的减枝 课时56：CART算法 课时57：随机森林 课时59：逻辑斯蒂回归与最大熵模型简介 课时60：逻辑斯谛回归模型 课时61：最大熵模型 课时62：模型学习的最优化方法 课时64：SVM 课时65：SVM简介 课时66：线性可分支持向量机 课时67：凸优化问题的基本概念 课时68：支持向量的确切定义 课时69：线性支持向量机 课时71：核方法与非线性SVM 课时72：泛函基础知识 课时73：核函数和非线性支持向量机 课时74：序列最小最优化算法 课时76：降维与度量学习 课时77：k近邻学习 课时78：降维嵌入 课时79：主要成分分析 课时80：核化线性降维 课时81：流型学习和度量学习 课时83：提升方法adaboost算法 课时84：Adaboost算法的训练误差分析 课时85：Adaboost算法的解释 课时86：Adaboost的实现 课时88：EM算法及混合高斯模型 课时89：问题提出 课时90：EM算法的引入 课时91：EM算法的收敛性 课时92：EM算法在高斯混合模型学习中的应用 课时93：EM算法的推广 课时95：计算学习理论 课时96：计算学习理论的基础知识 课时97：概率近似正确学习理论 课时98：有限假设空间 课时99：VC维 课时100：学习稳定性 课时102：隐马尔可夫模型 课时103：隐马尔科夫模型的基本概念 课时104：概率计算算法 课时105：学习算法 课时106：预测算法 课时108：条件随机场 课时109：概率无向图模型 课时110：条件随机场的定义与形式 课时111：条件随机场的计算问题 课时112：条件随机场的学习算法 课时113：条件随机场的预测算法 课时115：概率图模型的学习与推断 课时116：精确推断法：变量消去法和信念传播法 课时117：近似推断法：MCMC和变分推断

）使学生理论联系实际，通过MATLAB编程，进行实验算法的设计，独立完成仿真实验 （3）使学生了解自动控制技术与人工智能、智能制造等其他学科的关系，将自动化技术与其他新兴技术相结合，促进国家智能化发展...

课时2：课程相关知识介绍 课时3：自动控制理论应用举例及发展趋势 课时4：实验设备介绍 课时6：二阶系统阶跃响应的模型及分类 课时7：二阶系统阶跃响应的计算方法 课时8：二阶系统阶跃响应在汽车悬挂系统中的应用 课时9：二阶系统仿真实验 课时11：高阶系统稳定性分析基本原理 课时12：临界稳定增益求解和阶跃响应分析 课时13：三容水箱液位控制系统阶跃响应举例 课时14：三阶系统仿真实验 课时16：PID控制系统基本原理 课时17：PID计算方法与参数整定 课时18：PID控制系统在单容水箱液位控制中的应用 课时19：PID控制算法仿真实验 课时21：超前滞后校正的原理介绍 课时22：超前滞后校正的计算方法 课时23：超前滞后校正在变频电源中的应用 课时24：超前滞后校正仿真实验 课时26：极点配置基本原理 课时27：极点配置车辆悬挂系统中的应用 课时28：极点配置仿真实验 课时30：基本模糊理论 课时31：模糊控制系统 课时32：模糊控制在球杆系统中应用 课时33：模糊控制算法仿真实验 课时35：神经网络基础知识介绍 课时36：神经网络控制算法的原理与计算方法 课时37：BPNN-PID控制器在温室温度控制中的应用 课时38：神经网络控制仿真实验 课时40：遗传算法的基本原理 课时41：遗传算法在球杆控制系统中的应用 课时42：遗传算法仿真实验 课时44：模糊PID液位控制系统 课时45：模糊控制在锅炉系统中应用 课时46：模糊PID控制算法仿真实验 课时48：根轨迹校正的理论依据 课时49：根轨迹方法的校正案例

而随着半导体技术的发展，摩尔定律将会在十年内继续有效，这表明芯片的集成度将进一步提高；在性能得到提升的同时，芯片面积和价格也在不断降低。...

课时2：从产品的角度看嵌入式系统 课时3：嵌入式系统的意义 课时4：互联网时代的嵌入式系统 课时5：嵌入式系统的案例分析 课时7：嵌入式处理器概述 课时8：微处理器的发展 课时9：ARM体系结构 课时10：ARM内核程序状态寄存器 课时11：ARM指令种类 课时12：现场可编程阵列 课时14：蓝牙、USB与网络 课时15：输入输出装置 课时16：存储器 课时17：人机交互 课时19：嵌入式操作系统概述 课时20：常见的嵌入式操作系统（一） 课时21：常见的嵌入式操作系统（二） 课时22：嵌入式操作系统-智能手机操作系统 课时24：技能计算概述 课时25：低功耗体系结构设计 课时26：软件节能技术 课时27：电池新技术 课时28：电源管理标准 课时29：节能调度 课时30：资源休眠 课时31：节能编译技术 课时33：嵌入式系统的计算核心 课时34：嵌入式软硬件裁剪原则 课时35：嵌入式软硬件裁剪案例 课时36：嵌入式SOC技术设计流程 课时37：嵌入式SOC技术概述--接口与总线 课时38：IP核规范一：IP核接口规范 课时39：IP核规范二：接口与外设IP核规范 课时40：IP核规范三：辅助IP核规范 课时41：MIPS指令系统概述 课时42：MIPS指令集体系结构 课时43：MIPS汇编程序设计 课时44：SOC功能测试C语言描述 课时45：SOC功能测试MIPS程序 课时46：硬件思维向软件协同思维转化--数字系统设计存在的问题 课时47：硬件思维向软件协同思维转化--普适图灵机思维 课时48：指令扩展设计思想 课时49：指令扩展设计实现 课时50：MIPS中断简要分析 课时51：SCPU之中断扩展实现 课时52：简单总线接口设计 课时54：多核技术概述 课时55：多核处理器结构与多核软件 课时56：多核发展趋势 课时58：嵌入式系统与物联网 课时59：物联网体系结构与光纤技术 课时60：物联网应用（一） 课时61：物联网应用（二） 课时62：物联网的发展趋势

主要讲述专家控制、模糊控制、人工神经网络控制、遗传算法，并教授MATLAB编程和SIMULINK知识，用以实现上述知识。...

课时2：智能控制的产生和发展 课时3：智能控制的定义和特点 课时4：智能控制的研究内容 课时6：专家系统 课时7：专家控制 课时8：应用实例 课时10：模糊集合的定义和表示 课时11：模糊集合的基本运算 课时12：隶属度及隶属函数 课时13：模糊关系 课时14：模糊推理 课时15：Mamdani推理法 课时16：应用实例 课时18：模糊控制的基本原理 课时19：模糊控制器的组成 课时20：模糊控制器的设计 课时21：应用实例 课时23：人工神经网络概述 课时24：神经元与数学模型 课时25：人工神经网络 课时26：神经网络学习概述 课时27：神经网络学习算法 课时28：BP神经网络 课时29：学习的类型 课时31：神经网络系统辨识 课时32：神经网络控制 课时33：应用实例 课时35：遗传算法的基本原理 课时36：遗传算法的设计及PID参数优化 课时37：应用实例 课时39：MATLAB简介 课时40：数据类型和运算符 课时41：矩阵及运算 课时42：MATLAB程序设计基础 课时43：SIMULINK仿真平台的使用 课时44：MATLAB图形输出 课时45：MATLAB GUI简介 课时47：专家PID控制实验——实验介绍 课时48：专家pid控制实验——实验程序流程图 课时49：专家pid控制实验——实验过程 课时50：模糊控制的信号跟踪——实验介绍 课时51：模糊控制的信号跟踪——搭建仿真模块 课时52：模糊控制的信号跟踪——模糊控制输入输出设置 课时53：模糊控制的信号跟踪——模糊控制推理器设置 课时54：模糊控制的信号跟踪——采用Simulink进行仿真 课时55：神经网络识别仿真实验——实验介绍 课时56：神经网络识别仿真实验——实验过程 课时57：神经网络识别仿真实验——实验程序设计 课时58：遗传算法求函数极大值——实验介绍 课时59：遗传算法求函数极大值——实验过程 课时61：研究背景 课时62：PEMFC-UPS系统的结构和设计 课时63：影响PEMFC输出性能因素分析 课时64：燃料电池发电系统建模 课时65：燃料电池发电系统综合智能控制 课时66：燃料电池发电系统综合智能控制