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本课程起止时间为:2020-02-20到2020-06-30
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【作业】第一讲 总纲 1、什么是文本？

1、 问题:根据上课内容和你的理解，简述你对《广播电视写作》中“文本”的理解？
评分规则: 【 1、观点明确
2、条理清晰
3、言之有物
】 点我阅读全文

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本课程起止时间为:2020-03-25到2020-06-30
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一、品牌是什么 “品牌是什么”单元复习题目

1、 问题:品牌属于企业方所有。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】 点我阅读全文

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本课程起止时间为:2021-09-15到2022-01-31
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第一讲 管理与管理学 模块五：第一章试题库（基于参考教材1）

1、 问题:管理的载体是           。
选项：
A:管理职能
B:管理活动
C:管理对象
D:组织
答案: 【组织】 点我阅读全文

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本课程起止时间为:2020-02-24到2020-06-19
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第二周 走进语言学（下） 第一单元测验

1、 问题:以下关于语言学的说话正确的是（）
选项：
A:语言学就是语文学
B:语言学只研究语言
C:理论语言学是普通语言学的一个分支
D:语言学的历史不到一百年
答案: 【理论语言学是普通语言学的一个分支】 点我阅读全文

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本课程起止时间为:2020-03-16到2020-05-31
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01.绪论 单元测验

1、 问题:陕西的红富士苹果又脆又甜又好吃，某单位想在我国南部地区发展种植该果树品种，问：在同等栽培技术条件下，与原产地相比，该苹果树在新引种地可能表现为：
选项：
A:果实变酸。
B:果实变甜。
C:只开花，不结果。
D:迟开花，结小果。
答案: 【果实变酸。;
只开花，不结果。;
迟开花，结小果。】 点我阅读全文

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本课程起止时间为:2020-02-24到2020-07-20
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Module 1 Mona Lisa Smile Quiz 1

1、 问题:Which is NOT true about Betty Warren?
选项：
A:She is an influential and conservative girl before meeting Miss Watson.
B:Her happy marriage proves the success of women’s education in the 1950s.
C:She is critical of Miss Watson on several occasions.
D:Her self-awareness is gradually awakened.
答案: 【Her happy marriage proves the success of women’s education in the 1950s.】 点我阅读全文

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本课程起止时间为:2020-03-02到2020-05-08
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第一章 世界为什么变化这么快 世界为什么变化这么快

1、 问题:第一次技术革命的物理基础是什么？
选项：
A:牛顿力学和热力学
B:牛顿力学和光学
C:电磁学和热力学
D:牛顿力学和相对论学
答案: 【牛顿力学和热力学】 点我阅读全文

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本课程起止时间为:2020-03-12到2020-05-07
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【作业】第一周人机交互 第一周人机交互

1、 问题:请列出你所知道的最新的人机交互方式。
评分规则: 【 语音识别
指纹识别
人脸识别
手势识别
眼动跟踪
意念控制
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本课程起止时间为:2020-04-14到2020-06-29
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【作业】第4讲 数据依赖的公理系统（续） 第6章作业

1、 问题:1、建立一个关于系、学生、班级、学会等信息的关系数据库。 描述学生的属性：学号、姓名、出生年月、系名、班号、宿舍区。 描述班级的属性：班号、专业名、系名、人数、入校年份。 描述系的属性：系名、系号、系办公室地点、人数。 描述学会的属性：学会名、成立年份、地点、人数。 有关语义描述：一个系有若干专业，每个专业每年只招一人班，每个班有若干学生。一个系的学生住在同一宿舍区。每个学生可参加若干学会，每个学会有若干学生。学生参加某学会有一个入会年份。 （1）给出关系模式； （2）写出每个关系模式的函数依赖集（最小集）； （3）对函数依赖左部是多个属性的情况，讨论函数依赖是完全函数依赖还是部分函数依赖； （4）指出各关系模式的候选码、外码，并说明有没有全码存在。
评分规则: 【 共有4问，每问10分，共40分。
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本课程起止时间为:2021-04-16到2021-07-04
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第四讲 信息熵及梯度计算 第四讲测验

1、 问题: 下面关于信息熵的描述中错误的是：
选项：
A:热力学中的热熵是表示分子状态混乱程度的物理量。信息熵概念的提出受到了热力学中的热熵的概念的启发
B:信息熵由Shannon提出，信息熵的概念可以用来描述信源的不确定度
C:信息熵是通信领域的概念，和机器学习以及深度学习无关
D:在深度学习中，经常使用交叉熵来表征两个变量概率分布P, Q（假设P表示真实分布, Q为模型预测的分布）的差异性。
答案: 【信息熵是通信领域的概念，和机器学习以及深度学习无关】 点我阅读全文