第一节 人工智能 第二节 机器学习 第三节 深度学习 第四节 深度学习在生物信息学中的应用 第五节 未来展望
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第一节 精准医学 第二节 智能药学 第三节 智能育种
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第一节 生物信息学编程概述（生物技术与信息技术融合） 第二节 Linux系统及编程语言简介（生物问题 → 信息表示） 第四节 数据库开发基础（生物数据/知识图谱 → 数据再利用） 第三节 数据分析流程搭建（生物数据 → 知识发现）
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第一节 系统生物学的概述 第二节 生物网络类型及数据资源 第三节 网络生物学及网络特征 第四节 生物网络的构建 第五节 生物系统建模 第六节 总结
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第一节 表型组学概述 第二节 表型组的测量技术 第三节 表型组的数据分析 第四节 细胞与类器官表型组学 第五节 人类表型组 第六节 动植物表型组 第七节 未来展望
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第一节 生物数据库简介 第二节 国际主要数据中心 第三节 代表性生物数据库 第四节 生物数据库发展趋势
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第1节 序列特征解析 第2节 序列比对和分析 第3节 分子进化和发育树构建
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第一节 生物信息学的基本概念 第二节 生物信息学的发展历史与趋势 第三节 生物信息学的研究领域 第四节 生物信息学的算法基础 第五节 生物信息学的机遇与挑战
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《电路分析》课程电子教案（PPT教学课件）第十三章 含耦合电感的电路分析 13.6 计算机辅助电路分析举例
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《电路分析》课程电子教案（PPT教学课件）第十三章 含耦合电感的电路分析 13.5 耦合电感与理想变压器的关系
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