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機(jī)器學(xué)習(xí)新發(fā)展演講人:日期:2023-2026ONEKEEPVIEWREPORTING
CATALOGUE機(jī)器學(xué)習(xí)概述深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)展生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)研究動(dòng)態(tài)強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)中應(yīng)用遷移學(xué)習(xí)與自適應(yīng)能力提升隱私保護(hù)在機(jī)器學(xué)習(xí)中考慮總結(jié)與展望目錄機(jī)器學(xué)習(xí)概述PART01機(jī)器學(xué)習(xí)是一門研究計(jì)算機(jī)如何模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)行為的科學(xué),通過(guò)不斷獲取新的知識(shí)和技能,重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu),從而不斷改善自身的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)定義根據(jù)學(xué)習(xí)方式的不同,機(jī)器學(xué)習(xí)可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等類型。其中,監(jiān)督學(xué)習(xí)是指在有標(biāo)記的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練;無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是指在沒(méi)有標(biāo)記的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練;半監(jiān)督學(xué)習(xí)則結(jié)合了監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的特點(diǎn);強(qiáng)化學(xué)習(xí)則是通過(guò)與環(huán)境進(jìn)行交互來(lái)學(xué)習(xí)策略。機(jī)器學(xué)習(xí)分類機(jī)器學(xué)習(xí)定義與分類發(fā)展歷程機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)歷了從符號(hào)學(xué)習(xí)到統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)變,隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起,機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)入了新的發(fā)展階段。目前,機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù)之一?,F(xiàn)狀當(dāng)前,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、智能推薦、金融風(fēng)控等。同時(shí),隨著算法和計(jì)算能力的不斷提升,機(jī)器學(xué)習(xí)在處理復(fù)雜任務(wù)方面的性能也在不斷提高。發(fā)展歷程及現(xiàn)狀應(yīng)用領(lǐng)域與前景展望機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛,包括但不限于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、智能推薦、金融風(fēng)控、醫(yī)療診斷等。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以用于圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、人臉識(shí)別等任務(wù);在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以用于文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯等任務(wù)。應(yīng)用領(lǐng)域隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展,機(jī)器學(xué)習(xí)將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。未來(lái),機(jī)器學(xué)習(xí)將與更多技術(shù)進(jìn)行融合,形成更加強(qiáng)大的智能系統(tǒng),為人類帶來(lái)更加便捷和高效的生活和工作體驗(yàn)。同時(shí),隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加和計(jì)算能力的不斷提升,機(jī)器學(xué)習(xí)在處理更復(fù)雜任務(wù)方面的性能也將得到進(jìn)一步提升。前景展望深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)展PART02深度寬度殘差結(jié)構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化01020304增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù),使網(wǎng)絡(luò)具有更深的層次,從而提高特征表示和抽象能力。增加網(wǎng)絡(luò)寬度,使每一層具有更多的神經(jīng)元,從而提高網(wǎng)絡(luò)的并行計(jì)算能力和泛化性能。引入殘差連接,解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中的梯度消失和表示瓶頸問(wèn)題。優(yōu)化卷積核大小、步長(zhǎng)和填充方式等參數(shù),提高圖像特征提取能力。采用ReLU、LeakyReLU、PReLU等非線性激活函數(shù),增加網(wǎng)絡(luò)的非線性表達(dá)能力,避免梯度消失問(wèn)題。激活函數(shù)針對(duì)特定任務(wù)設(shè)計(jì)損失函數(shù),如交叉熵?fù)p失函數(shù)用于分類任務(wù),均方誤差損失函數(shù)用于回歸任務(wù),提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果。損失函數(shù)激活函數(shù)與損失函數(shù)改進(jìn)優(yōu)化算法批量歸一化正則化技術(shù)學(xué)習(xí)率調(diào)整策略優(yōu)化算法及訓(xùn)練技巧提升采用隨機(jī)梯度下降(SGD)、Adam、RMSProp等優(yōu)化算法,加速網(wǎng)絡(luò)收斂速度,提高訓(xùn)練效果。采用L1、L2正則化、Dropout等技術(shù),防止網(wǎng)絡(luò)過(guò)擬合,提高泛化性能。對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的每一批數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,使數(shù)據(jù)分布更加穩(wěn)定,有利于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。根據(jù)訓(xùn)練過(guò)程中的損失函數(shù)變化動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率,使網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練初期快速收斂,后期更加穩(wěn)定。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)研究動(dòng)態(tài)PART03
GAN基本原理簡(jiǎn)介生成器與判別器的博弈GAN由生成器和判別器兩部分組成,生成器負(fù)責(zé)生成假數(shù)據(jù),判別器負(fù)責(zé)判斷數(shù)據(jù)真假。對(duì)抗訓(xùn)練過(guò)程生成器試圖生成更真實(shí)的數(shù)據(jù)以欺騙判別器,而判別器則努力區(qū)分真實(shí)數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)。通過(guò)不斷對(duì)抗訓(xùn)練,兩者性能逐漸提升。目標(biāo)函數(shù)與優(yōu)化GAN的目標(biāo)函數(shù)通常包括生成器和判別器的損失函數(shù),通過(guò)優(yōu)化算法同時(shí)更新兩者的參數(shù)。深度卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(DCGAN)將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入GAN,提高了生成圖像的質(zhì)量和多樣性。DCGANCGANWGANStyleGAN條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(CGAN)在生成器和判別器中加入條件變量,實(shí)現(xiàn)了有條件的數(shù)據(jù)生成。WassersteinGAN(WGAN)通過(guò)改進(jìn)損失函數(shù)和優(yōu)化過(guò)程,解決了GAN訓(xùn)練不穩(wěn)定的問(wèn)題。StyleGAN通過(guò)引入風(fēng)格向量和逐層控制生成過(guò)程,實(shí)現(xiàn)了高質(zhì)量的人臉圖像生成。典型GAN模型分析比較圖像生成與編輯GAN在圖像生成、風(fēng)格遷移、超分辨率等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用,但仍面臨生成結(jié)果可控性不足的挑戰(zhàn)。自然語(yǔ)言處理GAN在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的應(yīng)用包括文本生成、對(duì)話系統(tǒng)、機(jī)器翻譯等,但文本數(shù)據(jù)的離散性和語(yǔ)義復(fù)雜性給GAN帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。隱私保護(hù)與安全問(wèn)題GAN在隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)脫敏方面具有潛在應(yīng)用價(jià)值,但同時(shí)也存在被濫用生成虛假信息的安全隱患。視頻生成與處理GAN已拓展至視頻生成、視頻去噪、視頻插幀等任務(wù),但視頻數(shù)據(jù)的時(shí)序性和復(fù)雜性對(duì)GAN提出了更高要求。應(yīng)用場(chǎng)景拓展與挑戰(zhàn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)中應(yīng)用PART04VS強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)讓智能體在與環(huán)境交互中學(xué)習(xí)策略以實(shí)現(xiàn)回報(bào)最大化或特定目標(biāo)的方法。它基于試錯(cuò)學(xué)習(xí),智能體通過(guò)嘗試不同的動(dòng)作并觀察環(huán)境反饋的獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰來(lái)學(xué)習(xí)最佳策略。分類根據(jù)是否依賴環(huán)境模型,強(qiáng)化學(xué)習(xí)可分為基于模式的強(qiáng)化學(xué)習(xí)和無(wú)模式強(qiáng)化學(xué)習(xí)。基于模式的強(qiáng)化學(xué)習(xí)利用環(huán)境模型進(jìn)行規(guī)劃和預(yù)測(cè),而無(wú)模式強(qiáng)化學(xué)習(xí)則直接通過(guò)試錯(cuò)來(lái)學(xué)習(xí)策略。此外,根據(jù)智能體的主動(dòng)性,強(qiáng)化學(xué)習(xí)還可分為主動(dòng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)和被動(dòng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)?;驹韽?qiáng)化學(xué)習(xí)基本原理及分類動(dòng)態(tài)規(guī)劃01動(dòng)態(tài)規(guī)劃是一種基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,它通過(guò)求解貝爾曼方程來(lái)找到最優(yōu)策略。這種方法適用于環(huán)境模型已知且狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率穩(wěn)定的情況。蒙特卡洛方法02蒙特卡洛方法是一種無(wú)模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,它通過(guò)多次采樣來(lái)估計(jì)狀態(tài)值函數(shù)或動(dòng)作值函數(shù)。這種方法適用于環(huán)境模型未知或狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率不穩(wěn)定的情況。時(shí)間差分學(xué)習(xí)03時(shí)間差分學(xué)習(xí)是介于動(dòng)態(tài)規(guī)劃和蒙特卡洛方法之間的一種算法,它結(jié)合了兩者的優(yōu)點(diǎn)。時(shí)間差分學(xué)習(xí)通過(guò)更新相鄰狀態(tài)之間的值函數(shù)差異來(lái)逐步逼近最優(yōu)策略。典型強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法剖析DQN(DeepQ-Network):DQN是一種結(jié)合深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法,它通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)逼近動(dòng)作值函數(shù)。DQN采用了經(jīng)驗(yàn)回放和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)來(lái)穩(wěn)定學(xué)習(xí)過(guò)程,并在視覺(jué)感知、游戲智能等領(lǐng)域取得了顯著成果。Actor-Critic方法:Actor-Critic是一種結(jié)合了值函數(shù)和策略搜索的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。它通過(guò)Actor網(wǎng)絡(luò)來(lái)輸出動(dòng)作策略,同時(shí)通過(guò)Critic網(wǎng)絡(luò)來(lái)評(píng)估動(dòng)作值函數(shù)。Actor-Critic方法在連續(xù)動(dòng)作空間和復(fù)雜環(huán)境中具有較好的適用性。PPO(ProximalPolicyOptimization):PPO是一種基于策略梯度的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,它通過(guò)限制新策略和舊策略之間的差異來(lái)保證策略更新的穩(wěn)定性。PPO在處理高維動(dòng)作空間和復(fù)雜任務(wù)時(shí)具有較高的效率和穩(wěn)定性。結(jié)合深度學(xué)習(xí)的DQN等方法遷移學(xué)習(xí)與自適應(yīng)能力提升PART05遷移學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,旨在將從一個(gè)領(lǐng)域或任務(wù)中學(xué)到的知識(shí)應(yīng)用于另一個(gè)領(lǐng)域或任務(wù)中,以提高學(xué)習(xí)效率和性能。根據(jù)遷移學(xué)習(xí)的不同方式和場(chǎng)景,可以將其分為基于實(shí)例的遷移、基于特征的遷移、基于模型的遷移和基于關(guān)系的遷移等類型。遷移學(xué)習(xí)概念及分類方法遷移學(xué)習(xí)分類方法遷移學(xué)習(xí)概念TrAdaBoost算法該算法是一種基于實(shí)例的遷移學(xué)習(xí)方法,通過(guò)調(diào)整訓(xùn)練樣本的權(quán)重來(lái)實(shí)現(xiàn)知識(shí)的遷移。TCA算法TCA(TransferComponentAnalysis)是一種基于特征的遷移學(xué)習(xí)方法,旨在找到源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域之間的共同特征表示,以實(shí)現(xiàn)知識(shí)的有效遷移。Fine-tuning算法該算法是一種基于模型的遷移學(xué)習(xí)方法,通過(guò)微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型來(lái)適應(yīng)新任務(wù),從而加速模型收斂并提高性能。典型遷移學(xué)習(xí)算法介紹包括準(zhǔn)確率、召回率、F1值等,用于評(píng)估模型在新任務(wù)上的性能表現(xiàn)。性能指標(biāo)包括訓(xùn)練時(shí)間、收斂速度等,用于評(píng)估模型在適應(yīng)新任務(wù)時(shí)的效率。效率指標(biāo)包括對(duì)抗性攻擊魯棒性、數(shù)據(jù)分布變化魯棒性等,用于評(píng)估模型在復(fù)雜環(huán)境下的穩(wěn)定性和可靠性。魯棒性指標(biāo)包括模型的可視化、特征重要性等,用于評(píng)估模型在提供預(yù)測(cè)結(jié)果時(shí)的可解釋性和可理解性??山忉屝灾笜?biāo)自適應(yīng)能力評(píng)估指標(biāo)體系構(gòu)建隱私保護(hù)在機(jī)器學(xué)習(xí)中考慮PART06在機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中,如果數(shù)據(jù)未經(jīng)過(guò)適當(dāng)處理或保護(hù),攻擊者可能會(huì)獲取到原始數(shù)據(jù),導(dǎo)致用戶隱私泄露。數(shù)據(jù)泄露攻擊者可以通過(guò)對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行反向工程,推導(dǎo)出訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的敏感信息。模型反推攻擊攻擊者可以判斷某個(gè)數(shù)據(jù)樣本是否用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,進(jìn)而獲取到該樣本的隱私信息。成員推斷攻擊隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)分析差分隱私保護(hù)技術(shù)原理通過(guò)在數(shù)據(jù)集中添加噪聲或?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行擾動(dòng),使得在數(shù)據(jù)集中添加或刪除一條記錄對(duì)查詢結(jié)果的影響在可控范圍內(nèi),從而保護(hù)用戶隱私。差分隱私在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用在訓(xùn)練過(guò)程中引入差分隱私保護(hù)機(jī)制,可以防止模型過(guò)擬合,同時(shí)保護(hù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的隱私;在模型發(fā)布階段,對(duì)模型參數(shù)或輸出結(jié)果添加噪聲,可以進(jìn)一步保護(hù)用戶隱私。差分隱私的優(yōu)缺點(diǎn)差分隱私保護(hù)技術(shù)具有較強(qiáng)的隱私保護(hù)能力,但可能會(huì)降低數(shù)據(jù)的可用性和模型的準(zhǔn)確性;此外,差分隱私保護(hù)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度較高,需要專業(yè)的技術(shù)人員進(jìn)行配置和優(yōu)化。差分隱私保護(hù)技術(shù)原理及應(yīng)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)原理聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架,它允許多個(gè)參與方在本地進(jìn)行模型訓(xùn)練,并將模型參數(shù)或梯度信息上傳至服務(wù)器進(jìn)行聚合,從而保護(hù)用戶數(shù)據(jù)的隱私性和安全性。分布式訓(xùn)練策略在分布式訓(xùn)練過(guò)程中,可以采用數(shù)據(jù)并行、模型并行等策略來(lái)加速訓(xùn)練過(guò)程;同時(shí),為了保護(hù)用戶隱私,可以采用安全多方計(jì)算、同態(tài)加密等技術(shù)對(duì)訓(xùn)練過(guò)程中的數(shù)據(jù)進(jìn)行加密和處理。聯(lián)邦學(xué)習(xí)與分布式訓(xùn)練的挑戰(zhàn)與前景聯(lián)邦學(xué)習(xí)和分布式訓(xùn)練面臨著通信開(kāi)銷大、數(shù)據(jù)異構(gòu)性、模型收斂速度慢等挑戰(zhàn);但隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,這些問(wèn)題將逐漸得到解決,聯(lián)邦學(xué)習(xí)和分布式訓(xùn)練將在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用和推廣。聯(lián)邦學(xué)習(xí)與分布式訓(xùn)練策略總結(jié)與展望PART07機(jī)器學(xué)習(xí)需要大量高質(zhì)量、有標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,但現(xiàn)實(shí)中往往存在數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、標(biāo)注不準(zhǔn)確等問(wèn)題,這給機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和應(yīng)用帶來(lái)了挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)質(zhì)量和標(biāo)注問(wèn)題當(dāng)前很多機(jī)器學(xué)習(xí)模型,尤其是深度學(xué)習(xí)模型,缺乏可解釋性,導(dǎo)致人們難以理解模型的決策過(guò)程和輸出結(jié)果,從而限制了模型在某些領(lǐng)域的應(yīng)用。模型可解釋性差隨著模型復(fù)雜度的增加,機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)計(jì)算資源的需求也越來(lái)越高,同時(shí)能耗也隨之增加,這給實(shí)際應(yīng)用帶來(lái)了成本和環(huán)保方面的壓力。計(jì)算資源和能耗問(wèn)題當(dāng)前存在問(wèn)題和挑戰(zhàn)自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)未來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)將更加注重自動(dòng)化和智能化,包括自動(dòng)選擇模型、自動(dòng)調(diào)參、自動(dòng)優(yōu)化等方面,以降低人工干預(yù)的成本和提高效率。遷移學(xué)習(xí)和領(lǐng)域適應(yīng)隨著應(yīng)用場(chǎng)景的不斷擴(kuò)展,如何將在一個(gè)領(lǐng)域訓(xùn)練好的模型遷移到另一個(gè)領(lǐng)域,或者讓模型適應(yīng)不同的環(huán)境和任務(wù),將成為未來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)的重要研究方向。隱私保護(hù)和安全性隨著機(jī)器學(xué)習(xí)在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,隱私保護(hù)和安全性問(wèn)題也越來(lái)越受到關(guān)注。未來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)將更加注重?cái)?shù)據(jù)隱私保護(hù)、模型安全性和魯棒性等方面的研究。010203未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)010203推動(dòng)行業(yè)智能化升級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的核心技術(shù)之一,正在推動(dòng)各個(gè)行業(yè)的智能化升級(jí),包括醫(yī)療、金融、制造、教育等領(lǐng)域。通過(guò)引入機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),可以提高生產(chǎn)效率、降低成本、優(yōu)化用戶體驗(yàn)等。引領(lǐng)新技術(shù)
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