• 2016年清华大学研究生学位论文答辩(一)

    自主模式 教育学科
    研究生院
    • 研究生院 清华大学
    • $可随时加入
    • g11.4万人
    • 7课件全部开放

    简介 学位论文答辩环节是研究生培养的重要环节,为了充分发挥该环节的育人作用,搭建学术交流的平台,进一步保障和提高研究生培养质量,清华大学研究生院从2014年开始,从申请学位的博士、硕士研究生中选取了部分具有代表性的学位论文答辩进行录像,并首次将答辩视频上传学堂在线,获得了社会各界的认可和积极反响。 2016年,清华大学将继续这一形式,遴选不同专业的博士、硕士研究生的学位论文答辩视频,继续以MOOC形式共享呈现给大家,以使更多的人能够分享这些资源,搭建更为广阔的学术交流平台。 如果这些视频能对您的学术研究有所帮助和启发,则是我们十分期待并愿意看到的事。

    章节第一周 化学系工程系——胡杨 第一周 化学系——张淼 第一周 化学系——张天 第一周 化学系——严波 第一周 化学系——徐俊 第一周 化学系——曹玮 第一周 化学系——陈骥 第一周 化学系——王丽达 第一周 化学系——李闯 第二周 热能系——王翱 第二周 热能系——付世龙 第二周 热能系——余景文 第二周 热能系——刘雨廷 第二周 热能系——维克多 第二周 热能系——孙宏明 第二周 热能系——徐雷 第二周 热能系——袁野 第二周 热能系——宗毅晨 第三周 自动化系——Aziz 第三周 自动化系——冯会娟 第三周 自动化系——刘洋 第三周 自动化系——马晨光 第三周 自动化系——史建涛 第三周 自动化系——吴佳欣 第三周 自动化系——王婷婷 第三周 自动化系——尚超 第四周 自动化系——郑小龙 第四周 机械系——张志刚 第四周 热能系——王卫良 第四周 自动化系——祖松鹏

  • 2015年清华大学研究生学位论文答辩(二)

    自主模式 教育学科
    研究生院
    • 研究生院 清华大学
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    • g11.4万人
    • 7课件全部开放

    简介学位论文答辩环节是研究生培养的重要环节,为了充分发挥该环节的育人作用,搭建学术交流的平台,进一步保障和提高研究生培养质量,清华大学研究生院从2014年开始,从申请学位的博士、硕士研究生中选取了部分具有代表性的学位论文答辩进行录像,并首次将答辩视频上传学堂在线,获得了社会各界的认可和积极反响。2015年,清华大学将继续这一形式,遴选不同专业的博士、硕士研究生的学位论文答辩视频,继续以MOOC形式共享呈现给大家,以使更多的人能够分享这些资源,搭建更为广阔的学术交流平台。如果这些视频能对您的学术研究有所帮助和启发,则是我们十分期待并愿意看到的事。

    章节第1周 化工系、热能系、航院、土木系 第2周 机械系、自动化系、交叉信息学院 第3周 水利系、微纳电子系、工物系、材料学院、医学院、法学院

  • 2014年清华大学研究生学位论文答辩(二)

    自主模式 教育学科
    研究生院
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    • 7课件全部开放

    简介学位论文答辩环节是研究生培养的重要环节,为了充分发挥该环节的育人作用,搭建学术交流的平台,进一步保障和提高研究生培养质量,清华大学研究生院从2014年春季学期申请学位的博士、硕士研究生中选取了部分具有代表性的学位论文答辩进行录像,并首次将答辩视频上传学堂在线,以使更多的人能够分享这些资源,搭建更为广阔的学术交流平台。 本学期将会有来自经管学院、五道口金融学院、化学系、马克思主义学院、建筑学院、人文学院、交叉信息研究院、航天航空学院、计算机系、工程物理系、自动化系、物理系、新闻学院等不同院系的二十余名博士、硕士研究生的学位论文答辩视频,涵盖十余个学科。 如果这些视频能对您的学术研究有所帮助和启发,则是我们十分期待并愿意看到的事。

    章节第1周 经管学院 第2周 化学系、金融学院、马院 第3周 工物系、自动化系、建筑学院 第4周 建筑学院、航院、自动化系、计算机系、信研院 第5周 环境学院、人文学院、物理系

  • 2016年清华大学研究生学位论文答辩(二)

    自主模式 教育学科
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    • 7课件全部开放

    简介 学位论文答辩环节是研究生培养的重要环节,为了充分发挥该环节的育人作用,搭建学术交流的平台,进一步保障和提高研究生培养质量,清华大学研究生院从2014年开始,从申请学位的博士、硕士研究生中选取了部分具有代表性的学位论文答辩进行录像,并首次将答辩视频上传学堂在线,获得了社会各界的认可和积极反响。 2015年,清华大学将继续这一形式,遴选不同专业的博士、硕士研究生的学位论文答辩视频,继续以MOOC形式共享呈现给大家,以使更多的人能够分享这些资源,搭建更为广阔的学术交流平台。 如果这些视频能对您的学术研究有所帮助和启发,则是我们十分期待并愿意看到的事。

    章节第一周 化学系工程系——胡杨 第一周 化学系——张淼 第一周 化学系——张天 第一周 化学系——严波 第一周 化学系——徐俊 第一周 化学系——曹玮 第一周 化学系——陈骥 第一周 化学系——王丽达 第一周 化学系——李闯 第二周 热能系——王翱 第二周 热能系——付世龙 第二周 热能系——余景文 第二周 热能系——刘雨廷 第二周 热能系——维克多 第二周 热能系——孙宏明 第二周 热能系——徐雷 第二周 热能系——袁野 第二周 热能系——宗毅晨 第三周 自动化系——Aziz 第三周 自动化系——冯会娟 第三周 自动化系——刘洋 第三周 自动化系——马晨光 第三周 自动化系——史建涛 第三周 自动化系——吴佳欣 第三周 自动化系——王婷婷 第三周 自动化系——尚超

  • 2015年清华大学研究生学位论文答辩(一)

    自主模式 教育学科
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    简介学位论文答辩环节是研究生培养的重要环节,为了充分发挥该环节的育人作用,搭建学术交流的平台,进一步保障和提高研究生培养质量,清华大学研究生院从2014年开始,从申请学位的博士、硕士研究生中选取了部分具有代表性的学位论文答辩进行录像,并首次将答辩视频上传学堂在线,获得了社会各界的认可和积极反响。2015年,清华大学将继续这一形式,遴选不同专业的博士、硕士研究生的学位论文答辩视频,继续以MOOC形式共享呈现给大家,以使更多的人能够分享这些资源,搭建更为广阔的学术交流平台。如果这些视频能对您的学术研究有所帮助和启发,则是我们十分期待并愿意看到的事。

    章节第1周 化工系、热能系、航院、土木系 第2周 机械系、自动化系、交叉信息学院 第3周 水利系、微纳电子系、工物系、材料学院、医学院、法学院

  • 2014年清华大学研究生学位论文答辩(一)

    自主模式 教育学科
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    简介学位论文答辩环节是研究生培养的重要环节,为了充分发挥该环节的育人作用,搭建学术交流的平台,进一步保障和提高研究生培养质量,清华大学研究生院从2014年春季学期申请学位的博士、硕士研究生中选取了部分具有代表性的学位论文答辩进行录像,并首次将答辩视频上传学堂在线,以使更多的人能够分享这些资源,搭建更为广阔的学术交流平台。 本学期将会有来自经管学院、五道口金融学院、化学系、马克思主义学院、建筑学院、人文学院、交叉信息研究院、航天航空学院、计算机系、工程物理系、自动化系、物理系、新闻学院等不同院系的二十余名博士、硕士研究生的学位论文答辩视频,涵盖十余个学科。 如果这些视频能对您的学术研究有所帮助和启发,则是我们十分期待并愿意看到的事。

    章节第1周 经管学院 第2周 化学系、金融学院、马院 第3周 工物系、自动化系、建筑学院 第4周 建筑学院、航院、自动化系、计算机系、信研院 第5周 环境学院、人文学院、物理系

  • 算法设计与分析

    王振波
    • 王振波副教授 清华大学数学科学系
    • $
    • g2.6万人
    • V3小时/周

    简介      本课程系统介绍算法设计与分析的方法和理论,包括算法基础、图、贪婪算法、分治、动态规划、网络流、计算复杂性初步、近似算法及随机算法等。同时,本课程还包含算法领域的一些前沿课题和最新进展。本课程可以作为数学、计算机等相关专业的研究生和高年级本科生关于算法理论的基础课程。       算法设计与分析是计算机科学及运筹学的一门基础性课程,在清华大学数学系已经开设了10几年的时间,一般在秋季学期开设,4学分64课时,有来自数学系,计算机系,工业工程,经管学院及一些工科院系的研究生和高年级本课程选课,选课学生比较踊跃,课容量多次扩大,目前选课人数在50人以上。学生普遍反映课程内容精彩、有用、有趣。在算法广泛应用和飞速发展的时代,学生通过对这门课程的学习,进入了算法领域,掌握其基本理论和方法,提升思维方式,为今后的学习、科研和工作打下坚实基础。

    章节1 Introduction of Algorithm 2 Basics of Algorithm Analysis 3 Graph 4 Greedy Algorithms 5 Divide and Conquer 6 Dynamic Programming 7 Network Flow 8 NP and Computational Intractability 9 Approximation Algorithms 10 Local Search 11 Randomized Algorithms Exam

  • 大数据算法基础

    随堂模式 计算机学科
    赵颖
    • 赵颖副教授 清华大学计算机系
    • $
    • g2万人
    • V6小时/周

    简介本课程提出了“知算法、懂算法、遇到问题找算法”的建设目标,旨在培养研究生掌握大数据系统与大数据处理中的基础计算方法,提升用数学理论求解大数据实际问题的能力,为寻求大数据系统与相关应用领域中实际问题的最优求解方法建立基础。课程由大数据基本算法知识、高级大数据算法设计以及相关专题三部分组成。大数据基本算法知识讲述大数据算法概述、算法分析数据基础、概率分析基础、随机算法基础、抽样算法基础等;高级大数据算法设计包括图算法、流计算、链接分析等;相关专题包括多线程计算、近似算法等。

  • 大数据分析(B)

    随堂模式 计算机学科
    朱文武
    • 朱文武教授 清华大学计算机系
    • $
    • g1.8万人
    • V6小时/周

    简介在互联网、政治经济、社会、公共卫生、金融、医疗健康、环境、海洋等等各个领域,都存在着PB量级的数据有待研究,且大数据分析的结果已经产生实际效应。本课程将从数据统计分析的数学基础、大数据智能分析与处理方法、大数据的分布式处理与并行计算以及大数据的多领域应用等不同层次,教授大数据分析与处理的基本方法、工具及应用。具体内容包括:(1)大数据分析与处理基础:数据科学发展情况;大数据的时代背景及其重要性;大数据分析与处理的典型应用。(2)数据统计分析的数学基础:数据统计知识回顾;多维数据分布;数据采样;主成份分析与因子分析;假设检验;线性相关与回归;非线性回归;方差分析;P-Value。(3)大数据的智能处理:时间序列分析;动态贝叶斯网络;矩阵分解理论;机器学习;大规模数据上的模型应用。(4)大数据的分布式处理与并行计算:HDFS与HBASE;Hadoop与Mapreduce,MapReduce并行计算;基于MapReduce的数据分析与智能处理方法的并行化。(5)大数据分析与处理前沿:社交媒体大数据分析与处理;城市交通大数据分析与处理;金融大数据分析与处理;医疗大数据分析与处理等。

  • 智能车制作:嵌入式系统

    自主模式 电子学科
    曾鸣
    • 曾鸣副教授 清华大学工程物理系
    • $可随时加入
    • g1.6万人
    • 7课件全部开放

    简介     本课程为“全国大学生智能车竞赛”秘书处组织的“智能车制作”系列微课之一,在有限学时中帮助学生快速入门和了解ARM微控制器(单片机)与嵌入式系统,适合想参与竞赛的本科生和爱好者。     微控制器与嵌入式系统技术,很适合于开始尝试挑战各种课外科技活动和竞赛的低年级本科同学,是初次尝试设计与创新时一个很有力的工具和敲门砖。ARM Cortex M构架的32位微控制器外围接口丰富、片内资源适中,能够实现大多数常用功能;同时,ARM Cotex M的32位内核构架则相对简练易学,容易从整体上理解和把握,适合低年级同学上手学习。     本微课程介绍微控制器开发的基本方法和流程,以全国大学生智能车竞赛采用的32位微控制器为例,讲解微控制器与嵌入式应用开发的一般方法,让学生能尽快将一个微控制器的基本系统跑起来,动手实现自己的创意,进而参加全国大学生智能车竞赛等各类科技活动。     本微课程是学堂在线MOOC课程“ARM微控制器与嵌入式系统”的精选版本,欢迎有兴趣的同学选择该课程进一步深入学习。

    章节第一章 概览 第二章 绪论 第三章 MCU基础 第四章 MCU外设与开发 第五章 MCU与嵌入式系统设计