据澎湃新闻（www.thepaper.cn）报道，刚刚获批的浙江大学人工智能本科专业将于2019年开始招生，学生纳入新设立的竺可桢学院图灵班。
此文档为专业课程培养方案。

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本人自己的课程设计报告，绝对有用！一、 引言（简要说明设计题目的目的、意义、内容、主要任务等）1．背景及意义现如今高等院校的招生人数越来越多，必然就会有大量的学生信息、教师信息及课程信息需要处理。
如果只靠人力来完成，这将会变成一项非常繁琐、复杂的工作，而且还有可能出现很多意想不到的错误，给管理这些数据带来了极大的不便，越来越不适合高校的发展需要。
因此，为了提高教务管理工作的效率，减少错误的出现，节约大量的人力资源，教务管理也已经从手工操作转到计算机自动化信息处理阶段，所有高校都迫切需要计算机技术来进行教务信息的辅助管理。
在使用了教务管理系统后，可以提高各类信息的准确性和及时性，将信息准确无误地输入计算机并在数据库中存储起来。
按照规范设定标准代码，大大保证了统计原始数据的准确性，在进行课程的分析设计时可以最大限度地减少人为影响，大大提高工作效率。
教务管理系统是一个庞大而复杂的系统，它包括对教师信息的管理，对课程资料的管理，对学生信息的管理和对学生成绩的管理等主要功能。
教务管理系统是每所高校的一项必不可少的内容，它的好坏直接影响到学校的主要工作，此系统一旦瘫痪，不仅会影响到学校的每一位学生，学校也会因此受到非常严重的损失。
随着我校近几年来的快速发展，办学模式多元化，在校学生规模不断扩大，为了加速对教务管理的计算机化，我校需要开发出符合我校实际的教务管理系统，为学校教学管理提供一个快速、简单规范的管理平台，同时也方便教员查询相关信息，提高信息传播速度，扩大信息共享范围。
所以，现在设计一个功能完整、操作简单以及界面友好的教务管理系统变得非常重要。
通过这个系统，管理员能够对教师信息、课程信息、学生信息和学生成绩进行查询、添加、修改和删除等操作，用户也可以对自己的基本信息进行修改，学生还可以用该系统进行网上选课和成绩查询，非常的方便。
因此，本系统开发的总体目标就是在教务管理中实现信息管理的系统化、自动化，减少工作繁琐度，增加效率、方便性。

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2021年杭高院研究生（硕博）招生目录(10.16).xlsx

2019年拟在浙招生普通高校专业(类)选考科目范围EXCEL

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

系统业务流程分析：1、招生管理员发布招考信息2、考生自行注册账号、在线填写报名信息、上传电子照片并打印报名表3、考生到招考单位现场确认报考信息并缴纳报名费4、教务管理员为缴费学生分配准考证号并安排考场5、考生在线打印准考证并按时参加考试6、招生管理员将阅卷成绩录入系统7、招生管理员确定录取分数线8、考生在线查询考试成绩及录取情况系统功能介绍：1）考生用户注册功能、登录系统、查看登录历史、修改密码、退出系统、查看报考须知、在线报名、上传照片、报名表打印、准考证打印、成绩与录取查询管理员用户（包括系统管理员、招生管理员和教务管理员）的共有功能:登录系统、当前系统状态、查看报名信息、查看成绩信息、修改密码、退出系统系统管理员用户功能:管理员维护、数据库维护、系统阶段定义招生管理员用户功能:当前阶段设置、招考信息维护、现场确认、设置录取分数线、学生密码清零教务管理员用户功能:准考证号分配、考场分配、成绩录入

驾校管理系统采用C/S模式（客户端/服务器模式），集招生管理、财务管理、学员管理、车辆管理、教务管理、日常事务管理等功能于一体，实现了驾驶培训业务的学员报名、收费、体检、理论学习、救护学习、基训、桩训、桩考、路训、路考、领取驾照等的管理工作，能够有效提高驾校业务的管理效率和质量。
驾校综合管理系统完全准照公安部123号令的相关规定，主要是针对驾校工作流程进行规范管理，可以减少大量重复工作，避免工作中人为因素造成的错误，减少工作中信息孤岛，大大提高工作效率。
系统实现从学员的报名入学一直到结业取证的各个环节的管理。
所有信息只需要录入一次，网络中的其他用户都可以查看到相应内容。
这样减少了统计汇总和层层上报的烦琐工作，同时提高了信息的时效性。
系统分为九个模块：基本信息设置、学员管理、教学考试、财务管理、车辆管理、优惠管理、报表管理。

本项目主要是培训机构招生项目的教务系统，系统主要功能模块包括：系统管理模块(员工管理，角色管理与变更，权限管理与变更，数据字典)，营销管理模块(短信与邮件管理，营销活动)，招生管理模块(学员池，招生线索，试听与跟踪记录)，班级管理模块(科目、教程、课程信息，教师管理，班级管理)，学员管理模块(学员信息，学院评价，学员成绩)，教务管理模块(班级事物，学员考勤)，财务管理模块(学员缴费，员工薪水)等。
责任描述：主要负责班级管理模块，完成科目设置，班级分配，课程的安排，教师的添加和班级的管理，为其他模版的需求提供数据连接。
Spring，springMVC、Mybatis、JavaScript、JQuery

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。