




版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
電子信息前沿技術(shù)日期:目錄CATALOGUE02.量子信息技術(shù)04.物聯(lián)網(wǎng)與智能系統(tǒng)05.大數(shù)據(jù)與云計(jì)算01.人工智能技術(shù)03.新一代通信網(wǎng)絡(luò)06.先進(jìn)電子材料人工智能技術(shù)01機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展深度學(xué)習(xí)框架優(yōu)化近年來(lái),深度學(xué)習(xí)算法在圖像識(shí)別、語(yǔ)音處理等領(lǐng)域取得顯著進(jìn)展,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)優(yōu)化(如Transformer、ResNet)和訓(xùn)練策略改進(jìn)(如遷移學(xué)習(xí)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)),顯著提升了模型泛化能力和計(jì)算效率。強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)際應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)在游戲AI(如AlphaGo)、自動(dòng)駕駛決策系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)突破,通過(guò)Q-learning、策略梯度等方法模擬人類試錯(cuò)學(xué)習(xí)機(jī)制,解決了復(fù)雜環(huán)境下的動(dòng)態(tài)規(guī)劃問(wèn)題。聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)為解決數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題,聯(lián)邦學(xué)習(xí)采用分布式模型訓(xùn)練技術(shù),允許各參與方在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下協(xié)同建模,廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、金融等敏感數(shù)據(jù)領(lǐng)域??山忉屝运惴ㄑ芯酷槍?duì)黑箱模型缺陷,開(kāi)發(fā)SHAP值分析、LIME局部解釋等方法,提升決策透明度,滿足醫(yī)療診斷、司法評(píng)估等高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景的合規(guī)需求。自然語(yǔ)言處理應(yīng)用大語(yǔ)言模型革新GPT-4、PaLM等千億級(jí)參數(shù)模型通過(guò)海量文本預(yù)訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)文本生成、代碼編寫(xiě)等復(fù)雜任務(wù),其few-shot學(xué)習(xí)能力顯著降低行業(yè)應(yīng)用門檻。01多模態(tài)語(yǔ)義理解CLIP、Florence等模型突破文本-圖像跨模態(tài)對(duì)齊技術(shù),在智能客服、內(nèi)容審核等場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)圖文協(xié)同分析,準(zhǔn)確率較單模態(tài)提升40%以上。低資源語(yǔ)言處理針對(duì)小語(yǔ)種數(shù)據(jù)匱乏問(wèn)題,采用跨語(yǔ)言遷移學(xué)習(xí)(如mBERT)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù),使斯瓦希里語(yǔ)、孟加拉語(yǔ)等NLP應(yīng)用成為可能。實(shí)時(shí)語(yǔ)音交互系統(tǒng)端到端語(yǔ)音識(shí)別(如Conformer)將延遲降至200ms內(nèi),結(jié)合聲紋識(shí)別和情感分析技術(shù),已廣泛應(yīng)用于智能家居、車載語(yǔ)音助手等場(chǎng)景。020304計(jì)算機(jī)視覺(jué)突破三維場(chǎng)景重建神經(jīng)輻射場(chǎng)(NeRF)技術(shù)通過(guò)2D圖像生成高保真3D模型,在虛擬現(xiàn)實(shí)、文物數(shù)字化領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)毫米級(jí)精度重建,較傳統(tǒng)多視圖幾何方法效率提升10倍。視頻內(nèi)容理解時(shí)空卷積網(wǎng)絡(luò)(如SlowFast)突破長(zhǎng)序列分析瓶頸,在行為識(shí)別、異常檢測(cè)等任務(wù)中達(dá)到95%以上準(zhǔn)確率,支撐智慧城市安防系統(tǒng)建設(shè)。醫(yī)學(xué)影像分析U-Net等分割算法在CT/MRI影像中實(shí)現(xiàn)病灶像素級(jí)定位,輔助診斷肺癌、腦卒中等疾病,特異性達(dá)98%(FDA認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn))。邊緣計(jì)算部署YOLOv7等輕量級(jí)模型通過(guò)知識(shí)蒸餾、量化壓縮技術(shù),在手機(jī)端實(shí)現(xiàn)60FPS實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè),推動(dòng)移動(dòng)端AR、工業(yè)質(zhì)檢等應(yīng)用普及。量子信息技術(shù)02量子計(jì)算原理與架構(gòu)量子門通過(guò)操控糾纏態(tài)實(shí)現(xiàn)邏輯運(yùn)算,如CNOT門和Hadamard門,構(gòu)建量子電路以執(zhí)行特定算法(如Shor算法、Grover搜索算法)。量子糾纏與門操作
0104
03
02
結(jié)合經(jīng)典計(jì)算機(jī)與量子處理器(如NISQ設(shè)備),通過(guò)變分量子算法(VQE)解決化學(xué)模擬和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)?;旌嫌?jì)算架構(gòu)量子比特(qubit)可同時(shí)處于0和1的疊加態(tài),通過(guò)量子并行性實(shí)現(xiàn)指數(shù)級(jí)計(jì)算加速,例如在因子分解和優(yōu)化問(wèn)題中顯著超越經(jīng)典計(jì)算機(jī)。量子疊加與并行計(jì)算量子系統(tǒng)易受退相干影響,需通過(guò)表面碼等量子糾錯(cuò)技術(shù)保護(hù)信息,并依賴低溫環(huán)境(如超導(dǎo)量子芯片)維持量子態(tài)穩(wěn)定性。誤差校正與容錯(cuò)設(shè)計(jì)量子通信安全機(jī)制基于BB84協(xié)議或E91協(xié)議,利用單光子不可克隆性確保密鑰傳輸安全,任何竊聽(tīng)行為均會(huì)導(dǎo)致量子態(tài)坍縮并被檢測(cè)。量子密鑰分發(fā)(QKD)通過(guò)共享糾纏對(duì)和經(jīng)典通信傳輸量子態(tài)信息,實(shí)現(xiàn)無(wú)物質(zhì)載體的信息傳遞,需依賴貝爾態(tài)測(cè)量和量子中繼技術(shù)克服傳輸損耗。量子隱形傳態(tài)(QT)量子通信網(wǎng)絡(luò)需解決光纖信道損耗(如采用量子中繼器)和自由空間傳輸(如衛(wèi)星量子通信)的工程挑戰(zhàn),構(gòu)建全球量子互聯(lián)網(wǎng)??垢蓴_與網(wǎng)絡(luò)化為應(yīng)對(duì)量子計(jì)算威脅,發(fā)展基于格密碼、哈希簽名等抗量子破解的加密算法,確保傳統(tǒng)通信系統(tǒng)的長(zhǎng)期安全性。后量子密碼學(xué)量子傳感前沿應(yīng)用超高精度測(cè)量生物磁成像重力與慣性導(dǎo)航量子雷達(dá)與成像利用量子糾纏態(tài)提升原子鐘精度(如光晶格鐘),應(yīng)用于GPS校準(zhǔn)和引力波探測(cè),時(shí)間測(cè)量誤差可達(dá)10^-19秒量級(jí)。基于金剛石NV色心的量子傳感器可檢測(cè)單分子磁場(chǎng),推動(dòng)腦科學(xué)(如腦磁圖)和早期疾病診斷技術(shù)的發(fā)展。冷原子干涉儀通過(guò)測(cè)量重力梯度或加速度,實(shí)現(xiàn)無(wú)衛(wèi)星依賴的地下/水下導(dǎo)航,適用于軍事和地質(zhì)勘探場(chǎng)景。利用量子照明技術(shù)增強(qiáng)信噪比,在強(qiáng)背景噪聲中探測(cè)隱身目標(biāo),提升國(guó)防和遙感領(lǐng)域的探測(cè)能力。新一代通信網(wǎng)絡(luò)035G/6G關(guān)鍵技術(shù)超高頻段毫米波技術(shù)太赫茲通信與智能反射面網(wǎng)絡(luò)切片與邊緣計(jì)算5G/6G網(wǎng)絡(luò)采用毫米波頻段(24GHz以上)實(shí)現(xiàn)超高速率傳輸,通過(guò)大規(guī)模MIMO天線陣列提升頻譜效率,同時(shí)需解決高頻信號(hào)穿透性差、覆蓋范圍小的技術(shù)難題。通過(guò)虛擬化技術(shù)將物理網(wǎng)絡(luò)劃分為多個(gè)邏輯切片,為不同業(yè)務(wù)提供定制化服務(wù);邊緣計(jì)算將數(shù)據(jù)處理下沉至基站側(cè),降低時(shí)延至毫秒級(jí),滿足工業(yè)自動(dòng)化、遠(yuǎn)程醫(yī)療等實(shí)時(shí)性要求。6G將探索0.1-10THz頻段,結(jié)合可編程智能反射面(RIS)動(dòng)態(tài)調(diào)控電磁波傳播環(huán)境,實(shí)現(xiàn)Tbps級(jí)傳輸速率和三維全息通信等革命性應(yīng)用場(chǎng)景。采用認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)實(shí)現(xiàn)授權(quán)頻段與非授權(quán)頻段的智能切換,通過(guò)AI算法預(yù)測(cè)流量負(fù)載,動(dòng)態(tài)分配LTE/5G/NB-IoT等異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的頻譜資源,提升整體利用率30%以上。無(wú)線頻譜優(yōu)化策略動(dòng)態(tài)頻譜共享(DSS)突破傳統(tǒng)半雙工限制,通過(guò)自干擾消除技術(shù)和新型射頻前端設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)同一頻率同時(shí)收發(fā)數(shù)據(jù),使頻譜效率理論上翻倍,需解決多用戶場(chǎng)景下的交叉干擾問(wèn)題。全雙工同頻傳輸利用量子糾纏態(tài)特性開(kāi)發(fā)新型編碼方案,在有限帶寬內(nèi)嵌入多維正交信號(hào),實(shí)驗(yàn)證明可在現(xiàn)有頻譜資源下提升信息密度達(dá)5-8倍,為6G提供理論基礎(chǔ)。量子頻域壓縮編碼低軌巨型星座組網(wǎng)建立動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)協(xié)調(diào)衛(wèi)星與地面基站的頻段使用,應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)跨國(guó)界頻譜資源交易,解決Ku/Ka頻段擁塞問(wèn)題,支持海事、航空等特殊場(chǎng)景通信需求。天地一體化頻譜管理可重構(gòu)衛(wèi)星載荷技術(shù)通過(guò)軟件定義無(wú)線電(SDR)和FPGA硬件重構(gòu),使衛(wèi)星在軌動(dòng)態(tài)切換通信模式,支持從物聯(lián)網(wǎng)窄帶到8K視頻廣播的多業(yè)務(wù)適配,壽命周期內(nèi)可遠(yuǎn)程升級(jí)功能模塊。SpaceX星鏈等系統(tǒng)部署數(shù)千顆高度500-1200km的LEO衛(wèi)星,采用相控陣天線和激光星間鏈路技術(shù),構(gòu)建全球無(wú)縫覆蓋的太空骨干網(wǎng),時(shí)延優(yōu)于50ms。衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)部署物聯(lián)網(wǎng)與智能系統(tǒng)04傳感器網(wǎng)絡(luò)集成多模態(tài)傳感器融合技術(shù)通過(guò)整合溫度、濕度、壓力、光學(xué)等多種傳感器數(shù)據(jù),構(gòu)建高精度環(huán)境感知網(wǎng)絡(luò),提升工業(yè)自動(dòng)化與智慧農(nóng)業(yè)的監(jiān)測(cè)能力。例如,在智能溫室中實(shí)現(xiàn)作物生長(zhǎng)環(huán)境的閉環(huán)調(diào)控。分布式數(shù)據(jù)清洗框架開(kāi)發(fā)基于邊緣節(jié)點(diǎn)的異常數(shù)據(jù)過(guò)濾機(jī)制,利用時(shí)空相關(guān)性分析消除傳感器漂移誤差,確保智慧水務(wù)等關(guān)鍵系統(tǒng)的數(shù)據(jù)可靠性達(dá)到99.99%以上。低功耗廣域組網(wǎng)協(xié)議優(yōu)化針對(duì)NB-IoT、LoRa等LPWAN技術(shù),研究動(dòng)態(tài)功耗管理算法,延長(zhǎng)野外監(jiān)測(cè)設(shè)備的續(xù)航時(shí)間至5年以上,適用于地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警等長(zhǎng)期部署場(chǎng)景。邊緣計(jì)算解決方案實(shí)時(shí)推理引擎部署將YOLO等目標(biāo)檢測(cè)模型量化壓縮后部署至邊緣設(shè)備,實(shí)現(xiàn)工廠質(zhì)檢場(chǎng)景下200ms級(jí)延遲的缺陷識(shí)別,較云端方案降低90%帶寬消耗。聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)架構(gòu)構(gòu)建跨邊緣節(jié)點(diǎn)的協(xié)同訓(xùn)練機(jī)制,通過(guò)差分隱私和同態(tài)加密技術(shù),在智能醫(yī)療領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)多醫(yī)院數(shù)據(jù)"可用不可見(jiàn)"的聯(lián)合建模。動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡算法開(kāi)發(fā)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的計(jì)算資源調(diào)度系統(tǒng),根據(jù)交通監(jiān)控?cái)z像頭流量峰值自動(dòng)調(diào)整邊緣服務(wù)器資源分配,確保關(guān)鍵任務(wù)響應(yīng)時(shí)間穩(wěn)定在50ms內(nèi)。智慧城市應(yīng)用案例智能交通信號(hào)優(yōu)化系統(tǒng)在杭州濱江區(qū)部署的AI信號(hào)燈通過(guò)V2X車路協(xié)同技術(shù),動(dòng)態(tài)調(diào)整綠燈時(shí)長(zhǎng),使主干道平均通行效率提升32%,碳排放減少18%。地下管網(wǎng)數(shù)字孿生平臺(tái)上海浦東新區(qū)建立的供水管網(wǎng)三維模型,集成2000+壓力傳感器數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)爆管事故10秒內(nèi)精確定位,年維修成本降低2700萬(wàn)元。社區(qū)安防無(wú)人機(jī)集群深圳龍崗區(qū)應(yīng)用的自主巡邏無(wú)人機(jī)系統(tǒng),配備熱成像和AI識(shí)別模塊,夜間盜竊案件發(fā)生率同比下降65%,出警響應(yīng)時(shí)間縮短至3分鐘。大數(shù)據(jù)與云計(jì)算05分布式存儲(chǔ)技術(shù)高可用性與容錯(cuò)機(jī)制性能優(yōu)化技術(shù)橫向擴(kuò)展能力分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)通過(guò)數(shù)據(jù)分片和副本技術(shù)實(shí)現(xiàn)高可用性,即使部分節(jié)點(diǎn)故障,系統(tǒng)仍能通過(guò)冗余數(shù)據(jù)恢復(fù)服務(wù),確保業(yè)務(wù)連續(xù)性。典型方案包括HDFS的多副本策略和Ceph的CRUSH算法動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)分布。支持動(dòng)態(tài)添加存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)以應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量增長(zhǎng),通過(guò)一致性哈希或分片策略實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡,例如Cassandra的環(huán)狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可無(wú)縫擴(kuò)展至PB級(jí)數(shù)據(jù)規(guī)模。采用內(nèi)存緩存(如Redis)、SSD分層存儲(chǔ)及數(shù)據(jù)本地化計(jì)算(如Hadoop的DataNode)降低I/O延遲,同時(shí)通過(guò)智能預(yù)取和壓縮算法提升吞吐量。將單體應(yīng)用拆分為松耦合的微服務(wù),通過(guò)Kubernetes實(shí)現(xiàn)容器化部署和動(dòng)態(tài)擴(kuò)縮容,提升資源利用率并簡(jiǎn)化DevOps流程,例如Istio服務(wù)網(wǎng)格實(shí)現(xiàn)流量管理和鏈路追蹤。云原生服務(wù)模型微服務(wù)架構(gòu)以函數(shù)即服務(wù)(FaaS)模式運(yùn)行代碼,按需分配資源并自動(dòng)伸縮,如AWSLambda支持事件驅(qū)動(dòng)型應(yīng)用,顯著降低運(yùn)維成本和冷啟動(dòng)延遲。Serverless計(jì)算通過(guò)YAML定義基礎(chǔ)設(shè)施狀態(tài)(如Terraform),結(jié)合ArgoCD實(shí)現(xiàn)Git倉(cāng)庫(kù)驅(qū)動(dòng)的持續(xù)部署,確保環(huán)境一致性和版本可追溯性。聲明式API與GitOps流處理框架演進(jìn)針對(duì)高頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),設(shè)計(jì)專用存儲(chǔ)引擎(如InfluxDB的TSM結(jié)構(gòu))和壓縮算法,提升時(shí)間范圍查詢效率,滿足工業(yè)傳感器數(shù)據(jù)毫秒級(jí)寫(xiě)入需求。時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化AI驅(qū)動(dòng)的分析增強(qiáng)集成機(jī)器學(xué)習(xí)模型(如TensorFlowServing)到實(shí)時(shí)管道,實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)異常檢測(cè)或預(yù)測(cè)性維護(hù),例如KafkaStreams結(jié)合ONNX運(yùn)行時(shí)進(jìn)行實(shí)時(shí)特征推理。從批處理(如HadoopMapReduce)向低延遲流式處理(如Flink、SparkStreaming)轉(zhuǎn)型,支持窗口聚合和狀態(tài)管理,實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)實(shí)時(shí)風(fēng)控或IoT數(shù)據(jù)分析。實(shí)時(shí)分析工具創(chuàng)新先進(jìn)電子材料06納米電子器件設(shè)計(jì)量子點(diǎn)晶體管技術(shù)利用量子點(diǎn)獨(dú)特的量子限域效應(yīng),實(shí)現(xiàn)超高電子遷移率和極低功耗,適用于下一代高性能計(jì)算芯片和傳感器設(shè)計(jì)。二維材料異質(zhì)結(jié)構(gòu)通過(guò)堆疊石墨烯、二硫化鉬等二維材料,構(gòu)建具有定制能帶結(jié)構(gòu)的電子器件,突破傳統(tǒng)硅基器件的物理極限。自旋電子學(xué)器件基于電子自旋屬性開(kāi)發(fā)新型存儲(chǔ)和邏輯器件,具有非易失性、超快響應(yīng)和抗輻射等特性,適用于航天和軍事領(lǐng)域。分子尺度電子學(xué)采用有機(jī)分子或金屬有機(jī)框架作為功能單元,實(shí)現(xiàn)原子級(jí)精度的電子器件制造,推動(dòng)超微型集成電路發(fā)展。卷對(duì)卷印刷電子技術(shù)可拉伸導(dǎo)體材料通過(guò)連續(xù)卷材基底的圖案化沉積工藝,實(shí)現(xiàn)大面積柔性電路的規(guī)?;a(chǎn),顯著降低制造成本。開(kāi)發(fā)銀納米線/彈性體復(fù)合材料,在300%應(yīng)變下保持穩(wěn)定導(dǎo)電性,適用于可穿戴設(shè)備的人體貼合需求。柔性電子制造工藝低溫氧化物半導(dǎo)體采用溶液法制備非晶氧化物半導(dǎo)體薄膜,在150℃以下形成高性能TFT陣列,兼容塑料基底的熱穩(wěn)定性要求。異質(zhì)集成封裝技術(shù)通過(guò)激光剝離和轉(zhuǎn)印工藝實(shí)現(xiàn)剛性芯片與柔性基板的可靠互連,解決柔性系統(tǒng)中不同模
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 六年級(jí)上冊(cè)數(shù)學(xué)競(jìng)賽試題-計(jì)算綜合習(xí)題(含答案)
- 桉樹(shù)生長(zhǎng)模式及種植撫育管理措施參考分析
- 設(shè)計(jì)師職業(yè)生涯規(guī)劃指南-1
- 下沉市場(chǎng)消費(fèi)金融行業(yè)監(jiān)管政策解讀與合規(guī)建議研究報(bào)告
- 2025年寵物用品及服務(wù)行業(yè)當(dāng)前發(fā)展現(xiàn)狀及增長(zhǎng)策略研究報(bào)告
- 建筑起重機(jī)械設(shè)備研發(fā)制造項(xiàng)目可行性研究報(bào)告模板-立項(xiàng)拿地
- 2025年重卡汽車行業(yè)當(dāng)前發(fā)展趨勢(shì)與投資機(jī)遇洞察報(bào)告
- 中醫(yī)藥健康服務(wù)進(jìn)社區(qū)2025年政策解讀與實(shí)踐指導(dǎo)報(bào)告
- 2025年微型車行業(yè)當(dāng)前競(jìng)爭(zhēng)格局與未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)分析報(bào)告
- 2025年風(fēng)電場(chǎng)行業(yè)當(dāng)前發(fā)展現(xiàn)狀及增長(zhǎng)策略研究報(bào)告
- 2025年小學(xué)語(yǔ)文新課標(biāo)測(cè)試題庫(kù)及答案
- 2025云南紅河投資有限公司招聘12人筆試參考題庫(kù)附帶答案詳解(10套)
- 測(cè)繪生產(chǎn)安全生產(chǎn)管理制度
- 2024-2025學(xué)年湖南省新高考教學(xué)教研聯(lián)盟暨長(zhǎng)郡二十校聯(lián)盟高二(下)期末數(shù)學(xué)試卷(含解析)
- 2025年邵東市招聘社區(qū)工作者模擬試卷附答案詳解ab卷
- 氣候變化與健康宣教課件
- 新教師教學(xué)常規(guī)培訓(xùn)
- 林下生態(tài)養(yǎng)雞技術(shù)課件
- 商務(wù)郵件寫(xiě)作培訓(xùn)
- 臨時(shí)供貨配送方案(3篇)
- 醫(yī)藥公司團(tuán)建活動(dòng)方案
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論